Mineracao_Fev_2025_Cardoso
Leonardo Cardoso
2024-11-18
Introdução
Com base na loteria nova que o Lucas já fez, vou tentar rodar tudo novamente.
Pacotes
library(loadinstall)
packages <- c("haven", "readr", "ggplot2", "ggrepel", "ggthemes",
"tidyr", "tidyverse", "sidrar", "rbcb", "readxl", "lubridate",
"sjPlot", "sjstats", "broom", "kableExtra", "modelsummary", "kableExtra", "plm", "AER", "zoo", "readr", "ggplot2", "methods", "ggthemes",
"directlabels", "ggrepel", "readxl", "haven", "dplyr", "knitr", "tidyr",
"gghighlight", "fixest", "modelsummary", "basedosdados", "DBI",
"data.table", "did", "lubridate", "stargazer", "bigrquery", "stringi", "sidrar", "viridis", "gtsummary",
"broom", "data.table", "sp", "sf", "ggspatial", "marginaleffects", "panelView")
invisible(lapply(packages, dynamic_require))Credenciais e bases que são do Base dos Dados (basedosdados.org)
set_billing_id("356922918080")
con <- dbConnect(
bigrquery::bigquery(),
billing = "356922918080",
project = "agrteste2"
)
#leonardocardoso005@gmail.compop<-basedosdados::read_sql('SELECT *
FROM `basedosdados.br_ibge_populacao.municipio`
')
save(pop, file="pop.Rda")Carregando a loteria nova
load("lot1.Rda")
load("lot2.Rda")
load("pop.Rda")
lot1$treat <- ifelse(lot1$grupo == "tratado", 1, 0)
lot2$treat <- ifelse(lot2$grupo == "tratado", 1, 0)
lot1$G <- ifelse(is.na(lot1$first_ral), 2100, lot1$first_ral)
lot2$G <- ifelse(is.na(lot2$first_treated), 2100, lot2$first_treated)Baixei novamente os dados de crime – mais atualizados
Atlas da Violencia: https://www.ipea.gov.br/atlasviolencia/filtros-series
Obs: peguei os dados de homicídios, os de taxa de homicídios parece que tem alguns problemas. Viçosa, por exemplo, aparece com uma taxa de homicídios superior a 1000 por 100mil habitantes. O que não é verdade.
h1 <- read_delim("homicidios.csv")
h1$id<-as.numeric(h1$cod)
h1$ano<-as.numeric(h1$período)
h1$homicidios<-as.numeric(h1$valor)
h1<-h1 %>% select(id, ano, homicidios)
pop$id<-as.numeric(pop$id_municipio)
pop$ano<-as.numeric(pop$ano)
h2<-merge(pop, h1, by=c("ano", "id"))
h2$taxadehomicidios<-100000*(h2$homicidios/h2$populacao)Removendo as duplicadas em homicidios (isso é um problema da própria base).
h3 <- h2[!duplicated(h2[c("id", "ano")]), ]
h4<-merge(h3, lot1, by="id")
save(h4, file="h4.Rda")
h5<-merge(h3, lot2, by="id")
save(h5, file="h5.Rda")load("h4.Rda")
load("h5.Rda")
h4$populacao<-as.numeric(h4$populacao)
h5$populacao<-as.numeric(h5$populacao)Agora a gente vai fazer o staggared para esta regressão do crime
O trabalho vai ser baseado neste arquivo aqui do Mark Bounthavong.
set.seed(12345)
# Data generating process with 6 time periods after adoption and 1000 observations
dgp <- reset.sim(
time.periods <- 6,
n = 1000,
ipw = TRUE,
reg = TRUE
)
dgp$te <- 0
# Add dynamic effects
dgp$te.e <- 1:time.periods
# Drop observations where the implementation of the EBP was on period 1. According to Callaway & Sant'Anna, these observations do not help in estimating the ATT(g, t).
data1 <- build_sim_dataset(dgp)
# Generate the indicator for adoption across time. If the observation adopts the EBP, they will be coded as 1 at the time of adoption and 1 for all periods after.
data1$long[data1$period < data1$G] = 0
data1$long[data1$period >= data1$G] = 1
# How many observations remained after dropping the observations that had adopted the EBP at time period = 1
nrow(data1)
head(data1)Do Bounthavong:
There are several important variables in the data.
id: unique identifier for the observation (subject-level)treat: Grouping variable (time-invariant)long: Time-varying grouping variableY: outcome variable as a continuous data typeperiod: time variable ranging from 1 to 6G: time when the adoption of the EBP occurredX: covariate (will control for in the model)cluster: group cluster (not needed for this tutorial)
A tradução das variáveis é que o G é a variável de cohort, ou seja, ela não varia no tempo e diz quando o tratamento ocorre.
Long é a variável que expressa se o tratamento está ocorrendo naquela unidade. Ou seja, long = 1 se period for maior ou igual ao G.
\[ \[\text{long} = \begin{cases} 1 & \text{se } \text{period} \geq G \\0 & \text{caso contrário}\end{cases}\] \]
E agora, usando o panelview a gente vai visualizar a base do exemplo:
Tentando refazer o exemplo com os nossos dados
load("h4.Rda")
load("h5.Rda")
h4$populacao<-as.numeric(h4$populacao)
h5$populacao<-as.numeric(h5$populacao)
h4$period<-h4$ano
h5$period<-h5$ano
h4$Y<-log(h4$taxadehomicidios + 0.001)
h5$Y<-log(h5$taxadehomicidios + 0.001)Criando a variavel long
hh1 <- h4 %>%
filter(metal=="ouro") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))
hh2 <- h4 %>%
filter(metal=="ferro") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))
hh3 <- h4 %>%
filter(metal=="cobre") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))
hh4 <- h4 %>%
filter(metal=="bauxita") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))panelview(
data = hh1,
Y = "Y", ## Define the outcome
D = "long", ## Define the longitudinal exposure
index = c("id", "period"), ## Define the panel structure
xlab = "", ## Label for the x-axis (empty)
ylab = "Municipalities", ## Label for the y-axis
display.all = FALSE, ## Display only treated or control units
background = "white", ## Set background color
gridOff = TRUE, ## Remove grid lines
by.timing = TRUE, ## Group by treatment timing
pre.post = FALSE, ## Do not show pre- and post-treatment periods
axis.lab.angle = 90, ## Rotate axis labels to 90 degrees
color = c("#a2a897", "#FFC42F", "#749acb"), ## Custom colors
main = "Gold \n
Treated = municipalities that delivered the annual mining report", ## Remove the main title
legend.labs = c("Control", "Treated", "Missing"),
cex.main = 12
)## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
# Open a PNG device
png("panelview_plot_ouro_l1.png", width = 800, height = 600, res = 150) # Adjust width, height, and resolution as needed
# Generate the plot
panelview(
data = hh1,
Y = "Y", ## Define the outcome
D = "long", ## Define the longitudinal exposure
index = c("id", "period"), ## Define the panel structure
xlab = "", ## Label for the x-axis (empty)
ylab = "Municipalities", ## Label for the y-axis
display.all = FALSE, ## Display only treated or control units
background = "white", ## Set background color
gridOff = TRUE, ## Remove grid lines
by.timing = TRUE, ## Group by treatment timing
pre.post = FALSE, ## Do not show pre- and post-treatment periods
axis.lab.angle = 90, ## Rotate axis labels to 90 degrees
color = c("#a2a897", "#FFC42F", "#749acb"), ## Custom colors
main = "Gold \n
Treated = municipalities that delivered the annual mining report", ## Remove the main title
legend.labs = c("Control", "Treated", "Missing"),
cex.main = 10
)## If the number of units is more than 500, we randomly select 500 units to present.
## You can set "display.all = TRUE" to show all units.## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.# Close the PNG device
dev.off()## png
## 2# Função para salvar o gráfico de um conjunto de dados
save_panelview_plot <- function(data, filename, title) {
# Abre um dispositivo PNG
png(filename, width = 800, height = 600, res = 150) # Ajuste largura, altura e resolução conforme necessário
# Gera o gráfico
panelview(
data = data,
Y = "Y", ## Define o outcome
D = "long", ## Define a exposição longitudinal
index = c("id", "period"), ## Define a estrutura do painel
xlab = "", ## Rótulo do eixo x (vazio)
ylab = "Municipalities", ## Rótulo do eixo y
display.all = FALSE, ## Exibe apenas unidades tratadas ou controle
background = "white", ## Define a cor de fundo
gridOff = TRUE, ## Remove as linhas de grade
by.timing = TRUE, ## Agrupa pelo momento do tratamento
pre.post = FALSE, ## Não mostra períodos pré e pós-tratamento
axis.lab.angle = 90, ## Rotaciona os rótulos do eixo em 90 graus
color = c("#a2a897", "#FFC42F", "#749acb"), ## Cores personalizadas
main = title, ## Título do gráfico
legend.labs = c("Control", "Treated", "Missing"),
cex.main = 10
)
# Fecha o dispositivo PNG
dev.off()
}
# Salva os gráficos para hh1, hh2, hh3 e hh4
save_panelview_plot(hh1, "panelview_plot_ouro_hh1.png", "Gold \n Treated = municipalities that delivered the annual mining report")## If the number of units is more than 500, we randomly select 500 units to present.
## You can set "display.all = TRUE" to show all units.## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.## png
## 2save_panelview_plot(hh2, "panelview_plot_ferro_hh2.png", "Iron \n Treated = municipalities that delivered the annual mining report")## If the number of units is more than 500, we randomly select 500 units to present.
## You can set "display.all = TRUE" to show all units.## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.## png
## 2save_panelview_plot(hh3, "panelview_plot_cobre_hh3.png", "Copper \n Treated = municipalities that delivered the annual mining report")## If the number of units is more than 500, we randomly select 500 units to present.
## You can set "display.all = TRUE" to show all units.## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.## png
## 2save_panelview_plot(hh4, "panelview_plot_bauxita_hh4.png", "Bauxite \n Treated = municipalities that delivered the annual mining report")## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.## png
## 2Beleza, parece que tá tudo bem.
Aí agora precisa decidir algumas coisas:
- Será que é bom retirar as cidades que tem missing pós-1996?
Fazendo o C&S para o Ouro:
att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = hh1,
weightsname = "populacao"
)
# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = hh1, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
## Group-Time Average Treatment Effects:
## Group Time ATT(g,t) Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## 1992 1992 -9.3389 0.0630 -10.3169 -8.3610 *
## 1992 1993 -9.2773 0.0701 -10.3660 -8.1885 *
## 1992 1994 -9.3473 0.0659 -10.3708 -8.3237 *
## 1992 1995 -9.4004 0.0750 -10.5658 -8.2350 *
## 1992 1996 0.3222 0.0764 -0.8648 1.5093
## 1992 1997 -9.4392 0.0749 -10.6029 -8.2756 *
## 1992 1998 -0.4297 0.0762 -1.6126 0.7531
## 1992 1999 -9.5471 0.0787 -10.7699 -8.3243 *
## 1992 2000 -0.6198 0.0723 -1.7428 0.5032
## 1992 2001 -0.8319 0.0775 -2.0358 0.3720
## 1992 2002 0.1017 0.1165 -1.7067 1.9102
## 1992 2003 -10.0939 0.1484 -12.3988 -7.7889 *
## 1992 2004 -0.0617 0.2051 -3.2462 3.1228
## 1992 2005 -0.4554 0.2609 -4.5062 3.5954
## 1992 2006 -0.5912 0.3025 -5.2893 4.1069
## 1992 2007 -10.0992 0.3606 -15.6983 -4.5002 *
## 1992 2008 0.0070 0.4297 -6.6654 6.6793
## 1992 2009 -0.3681 0.4404 -7.2069 6.4706
## 1992 2010 -0.2318 0.4653 -7.4577 6.9942
## 1992 2011 -1.7000 0.5045 -9.5346 6.1346
## 1992 2012 -0.6832 0.4745 -8.0513 6.6848
## 1992 2013 -0.7379 0.5113 -8.6780 7.2022
## 1992 2014 -0.5844 0.5336 -8.8710 7.7021
## 1992 2015 -0.3647 0.5673 -9.1749 8.4454
## 1992 2016 -0.2457 0.6606 -10.5038 10.0124
## 1992 2017 -0.2814 0.7165 -11.4074 10.8445
## 1992 2018 -1.1688 0.8134 -13.8006 11.4630
## 1992 2019 0.3499 0.8251 -12.4624 13.1622
## 1992 2020 0.7744 1.7186 -25.9128 27.4615
## 1992 2021 0.4345 0.8864 -13.3296 14.1986
## 1992 2022 -0.5432 0.8754 -14.1366 13.0501
## 1993 1992 -2.4795 2.9376 -48.0966 43.1376
## 1993 1993 2.7907 2.1920 -31.2484 36.8298
## 1993 1994 0.5039 2.7007 -41.4356 42.4434
## 1993 1995 1.2646 3.1163 -47.1278 49.6571
## 1993 1996 -0.2402 2.3838 -37.2578 36.7775
## 1993 1997 -0.6115 6.6331 -103.6164 102.3934
## 1993 1998 1.4917 3.2479 -48.9437 51.9272
## 1993 1999 2.3384 2.9561 -43.5661 48.2429
## 1993 2000 2.4529 3.1841 -46.9929 51.8986
## 1993 2001 2.4709 2.2681 -32.7501 37.6918
## 1993 2002 0.0972 2.0585 -31.8691 32.0635
## 1993 2003 3.0551 2.4747 -35.3735 41.4838
## 1993 2004 3.0551 2.5626 -36.7386 42.8488
## 1993 2005 1.6907 2.9729 -44.4750 47.8564
## 1993 2006 2.2612 3.1043 -45.9443 50.4668
## 1993 2007 1.3166 3.2977 -49.8934 52.5266
## 1993 2008 1.3792 1.5517 -22.7174 25.4757
## 1993 2009 2.4103 2.5487 -37.1680 41.9887
## 1993 2010 2.0135 3.0569 -45.4574 49.4845
## 1993 2011 2.0302 2.7668 -40.9352 44.9955
## 1993 2012 2.9289 2.5534 -36.7228 42.5805
## 1993 2013 0.7635 1.6628 -25.0579 26.5850
## 1993 2014 1.5377 1.8270 -26.8334 29.9088
## 1993 2015 3.0455 2.3700 -33.7585 39.8496
## 1993 2016 1.4833 1.8357 -27.0226 29.9891
## 1993 2017 3.2404 2.6459 -37.8482 44.3289
## 1993 2018 2.4536 3.3046 -48.8630 53.7702
## 1993 2019 4.7225 3.4236 -48.4418 57.8868
## 1993 2020 4.6323 3.5442 -50.4056 59.6702
## 1993 2021 2.9739 2.9997 -43.6080 49.5558
## 1993 2022 4.4516 2.9558 -41.4485 50.3516
## 1994 1992 2.5849 1.2792 -17.2796 22.4494
## 1994 1993 -7.2479 1.6473 -32.8292 18.3334
## 1994 1994 -1.5616 1.2961 -21.6887 18.5655
## 1994 1995 7.0284 1.4272 -15.1340 29.1908
## 1994 1996 2.2796 1.0111 -13.4209 17.9801
## 1994 1997 -0.2163 0.0949 -1.6907 1.2580
## 1994 1998 2.4923 1.5093 -20.9454 25.9300
## 1994 1999 1.9823 1.6699 -23.9500 27.9145
## 1994 2000 -0.5436 0.2122 -3.8391 2.7518
## 1994 2001 1.9578 0.9173 -12.2867 16.2023
## 1994 2002 7.3419 1.6699 -18.5900 33.2737
## 1994 2003 -0.8804 0.1466 -3.1563 1.3955
## 1994 2004 3.9172 2.9708 -42.2161 50.0505
## 1994 2005 6.4486 1.5897 -18.2369 31.1341
## 1994 2006 6.8712 1.7913 -20.9449 34.6872
## 1994 2007 7.0321 1.6757 -18.9902 33.0544
## 1994 2008 2.7067 3.3916 -49.9610 55.3743
## 1994 2009 6.7005 1.8316 -21.7421 35.1431
## 1994 2010 7.2532 1.5816 -17.3076 31.8141
## 1994 2011 6.5034 1.6018 -18.3707 31.3776
## 1994 2012 6.7251 1.5415 -17.2127 30.6629
## 1994 2013 7.0426 1.9081 -22.5873 36.6725
## 1994 2014 7.0367 1.8771 -22.1129 36.1864
## 1994 2015 7.4011 1.8769 -21.7445 36.5467
## 1994 2016 6.9617 1.5249 -16.7187 30.6421
## 1994 2017 5.4872 3.2932 -45.6519 56.6262
## 1994 2018 7.0456 1.5615 -17.2022 31.2935
## 1994 2019 5.3810 3.8172 -53.8963 64.6584
## 1994 2020 9.1435 2.0046 -21.9864 40.2734
## 1994 2021 7.5921 1.6548 -18.1044 33.2886
## 1994 2022 5.9663 3.0427 -41.2836 53.2162
## 1995 1992 3.5398 0.2651 -0.5768 7.6564
## 1995 1993 -1.1287 0.2501 -5.0122 2.7548
## 1995 1994 -0.0629 0.0596 -0.9887 0.8629
## 1995 1995 0.1984 0.1404 -1.9813 2.3781
## 1995 1996 -2.3352 3.3169 -53.8424 49.1720
## 1995 1997 0.4545 0.0688 -0.6140 1.5229
## 1995 1998 -2.6309 3.1932 -52.2179 46.9562
## 1995 1999 0.6042 0.4630 -6.5861 7.7944
## 1995 2000 0.6077 0.0787 -0.6141 1.8295
## 1995 2001 -0.2613 0.1716 -2.9267 2.4042
## 1995 2002 0.0565 0.3783 -5.8183 5.9313
## 1995 2003 -3.1176 3.2555 -53.6717 47.4365
## 1995 2004 -0.6367 0.2581 -4.6444 3.3710
## 1995 2005 -0.1679 0.3449 -5.5239 5.1881
## 1995 2006 0.0477 0.3132 -4.8158 4.9113
## 1995 2007 -3.2327 3.2160 -53.1737 46.7084
## 1995 2008 -3.3716 3.1890 -52.8933 46.1502
## 1995 2009 0.1292 0.4542 -6.9240 7.1823
## 1995 2010 -2.9373 3.4555 -56.5971 50.7226
## 1995 2011 -2.7993 3.5184 -57.4366 51.8381
## 1995 2012 -3.4591 3.2501 -53.9287 47.0106
## 1995 2013 -0.2327 0.5436 -8.6740 8.2086
## 1995 2014 -2.9111 3.5596 -58.1877 52.3655
## 1995 2015 0.1050 0.5705 -8.7541 8.9641
## 1995 2016 -0.0420 0.6615 -10.3151 10.2310
## 1995 2017 0.3158 0.7125 -10.7483 11.3798
## 1995 2018 0.1494 0.8196 -12.5775 12.8762
## 1995 2019 0.4858 0.8277 -12.3679 13.3396
## 1995 2020 -0.4645 3.6064 -56.4673 55.5384
## 1995 2021 -2.7784 3.3949 -55.4978 49.9409
## 1995 2022 0.3421 0.8859 -13.4153 14.0996
## 1996 1992 0.4471 0.2168 -2.9197 3.8138
## 1996 1993 -2.4966 2.3182 -38.4959 33.5027
## 1996 1994 -5.0388 2.5556 -44.7240 34.6463
## 1996 1995 2.2172 2.4685 -36.1159 40.5502
## 1996 1996 -2.3596 2.5182 -41.4641 36.7450
## 1996 1997 -2.3402 2.4924 -41.0436 36.3631
## 1996 1998 0.9323 4.2741 -65.4389 67.3035
## 1996 1999 0.1093 3.5376 -54.8251 55.0436
## 1996 2000 0.7063 4.2388 -65.1177 66.5302
## 1996 2001 4.7411 2.6566 -36.5130 45.9952
## 1996 2002 3.2183 4.3772 -64.7553 71.1918
## 1996 2003 5.5071 1.9584 -24.9045 35.9187
## 1996 2004 2.5990 2.9575 -43.3282 48.5262
## 1996 2005 3.9659 2.4345 -33.8397 41.7714
## 1996 2006 -0.4217 0.3783 -6.2964 5.4530
## 1996 2007 -1.9294 2.9779 -48.1728 44.3140
## 1996 2008 0.4202 4.4039 -67.9668 68.8072
## 1996 2009 2.0132 4.5024 -67.9039 71.9304
## 1996 2010 0.3586 1.3468 -20.5550 21.2722
## 1996 2011 2.0867 4.5375 -68.3754 72.5489
## 1996 2012 1.1114 3.9786 -60.6715 62.8943
## 1996 2013 4.4147 2.7444 -38.2032 47.0326
## 1996 2014 2.6837 4.7145 -70.5268 75.8942
## 1996 2015 2.7818 2.5213 -36.3715 41.9352
## 1996 2016 -1.0832 0.6942 -11.8637 9.6974
## 1996 2017 1.4112 4.2911 -65.2255 68.0478
## 1996 2018 3.4845 4.9475 -73.3438 80.3127
## 1996 2019 4.7054 2.8166 -39.0338 48.4445
## 1996 2020 6.1684 5.1178 -73.3056 85.6424
## 1996 2021 6.3405 2.6585 -34.9425 47.6234
## 1996 2022 3.7965 2.2651 -31.3785 38.9715
## 1997 1992 -3.0392 2.6471 -44.1457 38.0673
## 1997 1993 0.4064 7.7123 -119.3575 120.1702
## 1997 1994 -2.3322 5.3131 -84.8388 80.1744
## 1997 1995 -2.5287 2.6161 -43.1542 38.0969
## 1997 1996 7.4312 1.2847 -12.5192 27.3815
## 1997 1997 -2.1672 2.2170 -36.5941 32.2598
## 1997 1998 -2.6629 2.8442 -46.8298 41.5040
## 1997 1999 -3.6684 3.5753 -59.1891 51.8523
## 1997 2000 -4.7288 2.5056 -43.6385 34.1809
## 1997 2001 -3.0810 2.8005 -46.5694 40.4074
## 1997 2002 -4.2313 3.0758 -51.9949 43.5322
## 1997 2003 -1.3203 3.8645 -61.3320 58.6914
## 1997 2004 -1.6821 3.5892 -57.4184 54.0541
## 1997 2005 -5.4182 2.2173 -39.8504 29.0139
## 1997 2006 1.4068 1.5676 -22.9355 25.7491
## 1997 2007 0.9143 1.4627 -21.7992 23.6279
## 1997 2008 -0.0188 0.4582 -7.1349 7.0972
## 1997 2009 1.7412 1.2534 -17.7233 21.2058
## 1997 2010 -3.1693 2.9363 -48.7665 42.4280
## 1997 2011 -2.0146 3.4097 -54.9637 50.9344
## 1997 2012 1.2201 1.4977 -22.0370 24.4773
## 1997 2013 1.6196 1.4547 -20.9704 24.2095
## 1997 2014 1.2679 1.5728 -23.1559 25.6917
## 1997 2015 1.2323 1.4263 -20.9158 23.3805
## 1997 2016 -1.6899 3.5957 -57.5266 54.1467
## 1997 2017 2.0673 1.3287 -18.5666 22.7011
## 1997 2018 2.0784 1.4478 -20.4041 24.5609
## 1997 2019 -0.9057 3.9154 -61.7068 59.8954
## 1997 2020 4.0642 1.8547 -24.7367 32.8651
## 1997 2021 1.9293 1.3987 -19.7917 23.6502
## 1997 2022 2.3234 1.4689 -20.4866 25.1335
## 1998 1992 0.3798 0.0630 -0.5987 1.3584
## 1998 1993 -1.0592 0.0643 -2.0579 -0.0606 *
## 1998 1994 1.8677 0.0596 0.9417 2.7937 *
## 1998 1995 -0.6306 0.0666 -1.6650 0.4038
## 1998 1996 -1.2547 0.0636 -2.2418 -0.2676 *
## 1998 1997 0.6816 0.0561 -0.1899 1.5530
## 1998 1998 -0.3309 0.0585 -1.2387 0.5768
## 1998 1999 -0.8809 0.0599 -1.8108 0.0491
## 1998 2000 -0.3426 0.0665 -1.3754 0.6903
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## 1998 2008 1.1519 0.4442 -5.7464 8.0502
## 1998 2009 1.0179 0.4634 -6.1783 8.2142
## 1998 2010 1.0100 0.4863 -6.5414 8.5613
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## 1998 2020 3.0528 1.7102 -23.5043 29.6099
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## 1998 2022 0.4743 0.8764 -13.1353 14.0839
## 1999 1992 -10.1744 0.0629 -11.1505 -9.1983 *
## 1999 1993 8.5904 0.0646 7.5874 9.5933 *
## 1999 1994 -8.5999 0.0592 -9.5198 -7.6800 *
## 1999 1995 -0.0579 0.0665 -1.0905 0.9748
## 1999 1996 8.4472 0.0632 7.4663 9.4282 *
## 1999 1997 -8.4770 0.0550 -9.3305 -7.6235 *
## 1999 1998 -0.0137 0.0585 -0.9219 0.8945
## 1999 1999 -0.1162 0.0653 -1.1307 0.8983
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## 1999 2002 7.9356 0.1364 5.8170 10.0542 *
## 1999 2003 7.8145 0.1751 5.0951 10.5339 *
## 1999 2004 -0.6311 0.2290 -4.1872 2.9250
## 1999 2005 7.8710 0.2826 3.4826 12.2595 *
## 1999 2006 9.3721 0.3210 4.3873 14.3569 *
## 1999 2007 7.8743 0.3832 1.9241 13.8245 *
## 1999 2008 8.4228 0.4456 1.5024 15.3431 *
## 1999 2009 9.0303 0.4654 1.8025 16.2581 *
## 1999 2010 8.3860 0.4876 0.8138 15.9582 *
## 1999 2011 7.6306 0.5233 -0.4956 15.7568
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## 1999 2013 8.6465 0.5360 0.3226 16.9704 *
## 1999 2014 8.1462 0.5519 -0.4249 16.7172
## 1999 2015 8.5694 0.5855 -0.5232 17.6619
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## 1999 2020 9.7717 1.7057 -16.7155 36.2589
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## 2000 2009 0.7368 2.7079 -41.3143 42.7878
## 2000 2010 1.6541 2.8569 -42.7108 46.0190
## 2000 2011 3.0771 3.1925 -46.4989 52.6531
## 2000 2012 -0.2175 0.4867 -7.7760 7.3410
## 2000 2013 2.7785 3.3269 -48.8840 54.4409
## 2000 2014 3.6595 3.1083 -44.6083 51.9272
## 2000 2015 3.5768 3.7822 -55.1570 62.3107
## 2000 2016 3.2640 3.8474 -56.4814 63.0094
## 2000 2017 -0.3850 0.7003 -11.2601 10.4901
## 2000 2018 3.5155 3.3422 -48.3852 55.4162
## 2000 2019 0.6487 5.6280 -86.7475 88.0449
## 2000 2020 6.0675 3.2801 -44.8686 57.0036
## 2000 2021 4.8116 3.4085 -48.1190 57.7422
## 2000 2022 4.5055 3.3335 -47.2600 56.2710
## 2001 1992 -3.3581 3.4424 -56.8149 50.0988
## 2001 1993 -0.0626 0.2307 -3.6456 3.5204
## 2001 1994 -0.3563 0.3295 -5.4731 4.7606
## 2001 1995 1.1751 5.5069 -84.3412 86.6913
## 2001 1996 2.5517 3.7758 -56.0815 61.1849
## 2001 1997 0.5581 0.6180 -9.0383 10.1545
## 2001 1998 -0.5746 0.1285 -2.5700 1.4208
## 2001 1999 0.4981 0.3881 -5.5291 6.5252
## 2001 2000 -0.9142 0.5747 -9.8383 8.0099
## 2001 2001 -2.0831 2.7674 -45.0581 40.8919
## 2001 2002 0.0396 0.3890 -6.0018 6.0810
## 2001 2003 0.2159 0.6399 -9.7215 10.1533
## 2001 2004 0.0027 0.1971 -3.0579 3.0633
## 2001 2005 0.0121 0.3892 -6.0313 6.0555
## 2001 2006 -0.4590 0.6517 -10.5796 9.6617
## 2001 2007 0.2156 0.6822 -10.3785 10.8096
## 2001 2008 -0.6406 0.8186 -13.3521 12.0708
## 2001 2009 -0.5649 0.4134 -6.9850 5.8553
## 2001 2010 -0.1224 0.6825 -10.7203 10.4755
## 2001 2011 -0.5158 0.4849 -8.0456 7.0140
## 2001 2012 -0.0922 0.6811 -10.6694 10.4851
## 2001 2013 0.5693 0.6567 -9.6282 10.7668
## 2001 2014 0.2121 0.7707 -11.7557 12.1799
## 2001 2015 0.1815 0.5590 -8.4987 8.8616
## 2001 2016 -0.4235 0.6206 -10.0609 9.2140
## 2001 2017 0.1898 0.7715 -11.7915 12.1710
## 2001 2018 0.3558 0.7946 -11.9838 12.6954
## 2001 2019 0.6429 0.8898 -13.1751 14.4609
## 2001 2020 1.9648 1.6507 -23.6689 27.5984
## 2001 2021 0.3654 0.9040 -13.6725 14.4033
## 2001 2022 0.3657 0.8468 -12.7835 13.5149
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## 2002 1995 0.4766 0.0668 -0.5603 1.5135
## 2002 1996 -1.2802 0.0641 -2.2751 -0.2853 *
## 2002 1997 1.5889 0.0563 0.7139 2.4639 *
## 2002 1998 -0.6623 0.0588 -1.5754 0.2507
## 2002 1999 0.3072 0.0653 -0.7063 1.3207
## 2002 2000 -0.6195 0.0651 -1.6305 0.3915
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## 2002 2002 0.2616 0.0661 -0.7642 1.2873
## 2002 2003 0.7364 0.0943 -0.7286 2.2014
## 2002 2004 0.6816 0.1435 -1.5463 2.9095
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## 2002 2006 0.4124 0.2442 -3.3804 4.2051
## 2002 2007 0.1530 0.2911 -4.3669 4.6729
## 2002 2008 0.6175 0.3553 -4.8997 6.1347
## 2002 2009 0.0748 0.3660 -5.6088 5.7585
## 2002 2010 0.5320 0.3922 -5.5586 6.6225
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## 2002 2012 0.3104 0.3902 -5.7486 6.3694
## 2002 2013 0.4756 0.4373 -6.3155 7.2667
## 2002 2014 0.8342 0.4494 -6.1438 7.8123
## 2002 2015 0.4639 0.4836 -7.0456 7.9733
## 2002 2016 -0.0573 0.5628 -8.7975 8.6828
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## 2002 2019 0.4134 0.7261 -10.8622 11.6890
## 2002 2020 2.4325 1.5907 -22.2691 27.1340
## 2002 2021 0.8912 0.7880 -11.3452 13.1276
## 2002 2022 0.6168 0.7753 -11.4220 12.6556
## 2005 1992 -0.2055 0.1733 -2.8964 2.4854
## 2005 1993 2.9112 2.1207 -30.0203 35.8428
## 2005 1994 -2.2554 2.3815 -39.2374 34.7265
## 2005 1995 -1.9291 2.0174 -33.2578 29.3995
## 2005 1996 -2.1133 2.0918 -34.5960 30.3695
## 2005 1997 -0.8000 1.0935 -17.7806 16.1806
## 2005 1998 -0.1250 0.1273 -2.1023 1.8524
## 2005 1999 1.2640 1.4925 -21.9136 24.4416
## 2005 2000 2.8817 2.4605 -35.3268 41.0902
## 2005 2001 2.5396 1.3204 -17.9654 23.0446
## 2005 2002 -2.5454 3.0002 -49.1354 44.0447
## 2005 2003 -1.2302 0.6668 -11.5854 9.1251
## 2005 2004 -2.7792 5.0370 -80.9985 75.4402
## 2005 2005 7.0785 2.4453 -30.8938 45.0508
## 2005 2006 -0.3171 0.2938 -4.8800 4.2458
## 2005 2007 -3.4588 2.7370 -45.9610 39.0434
## 2005 2008 6.6746 2.3777 -30.2480 43.5972
## 2005 2009 4.1606 3.3659 -48.1087 56.4300
## 2005 2010 6.2545 3.1731 -43.0204 55.5294
## 2005 2011 2.9722 5.5444 -83.1258 89.0701
## 2005 2012 5.6680 3.0411 -41.5565 52.8925
## 2005 2013 3.5416 3.0656 -44.0637 51.1469
## 2005 2014 6.6023 3.3491 -45.4052 58.6099
## 2005 2015 5.9745 3.3668 -46.3075 58.2565
## 2005 2016 6.7775 3.4814 -47.2850 60.8401
## 2005 2017 6.5830 3.2828 -44.3958 57.5618
## 2005 2018 6.2740 3.1066 -41.9678 54.5158
## 2005 2019 6.2519 2.8416 -37.8756 50.3794
## 2005 2020 8.3793 1.9191 -21.4218 38.1805
## 2005 2021 6.2949 2.8836 -38.4841 51.0739
## 2005 2022 4.0360 3.4900 -50.1592 58.2313
## 2006 1992 0.2398 1.2374 -18.9757 19.4553
## 2006 1993 -0.0625 0.3335 -5.2415 5.1165
## 2006 1994 -0.2656 0.2420 -4.0230 3.4917
## 2006 1995 0.3815 0.4390 -6.4350 7.1981
## 2006 1996 -0.0121 0.6080 -9.4536 9.4294
## 2006 1997 -0.0806 0.5651 -8.8554 8.6943
## 2006 1998 -0.0033 0.2220 -3.4507 3.4441
## 2006 1999 -1.0598 0.6774 -11.5796 9.4599
## 2006 2000 0.6641 0.7866 -11.5509 12.8790
## 2006 2001 0.1086 0.3946 -6.0193 6.2365
## 2006 2002 -0.2347 0.2586 -4.2503 3.7808
## 2006 2003 0.3672 0.5409 -8.0319 8.7662
## 2006 2004 -0.1920 0.5154 -8.1950 7.8110
## 2006 2005 -1.0577 1.4083 -22.9266 20.8111
## 2006 2006 -0.0126 1.4246 -22.1344 22.1091
## 2006 2007 0.9714 1.3872 -20.5706 22.5134
## 2006 2008 0.7062 1.1598 -17.3038 18.7161
## 2006 2009 1.0078 1.1990 -17.6106 19.6262
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## 2006 2013 1.3047 1.3484 -19.6347 22.2442
## 2006 2014 0.5956 1.4102 -21.3027 22.4939
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## 2006 2016 0.9179 1.2939 -19.1751 21.0109
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## 2006 2018 0.9941 1.4066 -20.8495 22.8377
## 2006 2019 0.8418 1.5371 -23.0270 24.7106
## 2006 2020 3.0084 1.5826 -21.5682 27.5850
## 2006 2021 0.8131 1.3795 -20.6091 22.2353
## 2006 2022 1.1392 1.3876 -20.4089 22.6874
## 2007 1992 -0.4221 0.2266 -3.9408 3.0967
## 2007 1993 0.5799 0.3659 -5.1023 6.2621
## 2007 1994 -0.1644 0.2428 -3.9352 3.6064
## 2007 1995 0.0776 0.2581 -3.9304 4.0856
## 2007 1996 -0.5106 0.4287 -7.1677 6.1464
## 2007 1997 0.0925 0.3150 -4.7983 4.9833
## 2007 1998 -0.1184 0.1996 -3.2172 2.9804
## 2007 1999 0.2098 0.4044 -6.0706 6.4902
## 2007 2000 -0.1225 0.1951 -3.1523 2.9073
## 2007 2001 -0.1729 0.1308 -2.2045 1.8587
## 2007 2002 -0.2733 0.1102 -1.9851 1.4384
## 2007 2003 0.1664 0.1905 -2.7926 3.1254
## 2007 2004 -0.1040 0.0965 -1.6021 1.3940
## 2007 2005 -0.2544 0.3335 -5.4334 4.9245
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## 2007 2008 0.1049 0.1274 -1.8734 2.0833
## 2007 2009 0.0984 0.1187 -1.7453 1.9420
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## 2007 2013 -0.0782 0.1751 -2.7977 2.6412
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## 2007 2017 -0.5228 0.3331 -5.6953 4.6497
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## 2007 2022 -0.4356 0.4844 -7.9577 7.0864
## 2008 1992 -0.0372 0.1596 -2.5159 2.4415
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## 2008 1995 0.3308 0.3439 -5.0088 5.6704
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## 2008 2012 0.1700 0.2138 -3.1502 3.4902
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## 2008 2016 0.3983 0.2450 -3.4069 4.2035
## 2008 2017 0.3517 0.2917 -4.1786 4.8820
## 2008 2018 0.1706 0.3869 -5.8374 6.1785
## 2008 2019 0.2207 0.3929 -5.8809 6.3224
## 2008 2020 -6.2097 1.3758 -27.5735 15.1542
## 2008 2021 0.1302 0.4516 -6.8824 7.1429
## 2008 2022 0.1924 0.4461 -6.7343 7.1191
## 2009 1992 6.3649 2.0216 -25.0278 37.7576
## 2009 1993 -6.3258 2.0180 -37.6632 25.0116
## 2009 1994 -0.4775 3.1027 -48.6593 47.7043
## 2009 1995 -1.0833 1.3155 -21.5117 19.3450
## 2009 1996 7.6320 1.6962 -18.7085 33.9725
## 2009 1997 -3.3237 1.3788 -24.7354 18.0881
## 2009 1998 2.9200 1.6070 -22.0356 27.8756
## 2009 1999 -4.2708 2.0838 -36.6305 28.0889
## 2009 2000 -1.9525 2.3549 -38.5212 34.6162
## 2009 2001 3.4075 2.9345 -42.1621 48.9770
## 2009 2002 -2.4017 2.6449 -43.4739 38.6705
## 2009 2003 -1.2904 1.7482 -28.4378 25.8571
## 2009 2004 2.5712 1.6443 -22.9626 28.1050
## 2009 2005 4.0165 2.9300 -41.4835 49.5164
## 2009 2006 -0.2104 2.3137 -36.1398 35.7189
## 2009 2007 -0.7867 2.7918 -44.1401 42.5666
## 2009 2008 0.8630 1.4314 -21.3649 23.0909
## 2009 2009 0.3083 0.2303 -3.2685 3.8851
## 2009 2010 0.6993 0.2265 -2.8178 4.2164
## 2009 2011 2.3763 1.2803 -17.5048 22.2573
## 2009 2012 2.1461 1.3087 -18.1765 22.4687
## 2009 2013 -1.9545 1.9408 -32.0936 28.1846
## 2009 2014 1.6060 1.4156 -20.3767 23.5888
## 2009 2015 -0.6706 1.4118 -22.5937 21.2525
## 2009 2016 2.4249 1.2362 -16.7720 21.6217
## 2009 2017 1.6382 1.5525 -22.4708 25.7471
## 2009 2018 2.3144 1.3775 -19.0767 23.7055
## 2009 2019 0.8118 0.4416 -6.0454 7.6689
## 2009 2020 1.4099 2.1009 -31.2148 34.0346
## 2009 2021 -0.4597 1.5900 -25.1513 24.2318
## 2009 2022 1.2772 0.4300 -5.3997 7.9540
## 2010 1992 -1.4224 1.3604 -22.5472 19.7025
## 2010 1993 2.0311 0.9962 -13.4393 17.5014
## 2010 1994 -0.4335 0.2304 -4.0109 3.1439
## 2010 1995 -1.7156 1.2450 -21.0488 17.6175
## 2010 1996 1.1573 1.0469 -15.1004 17.4151
## 2010 1997 -1.3892 1.8262 -29.7474 26.9690
## 2010 1998 -4.3798 2.2715 -39.6544 30.8947
## 2010 1999 4.2995 2.5588 -35.4359 44.0348
## 2010 2000 2.5229 1.2212 -16.4403 21.4861
## 2010 2001 -1.7855 1.4328 -24.0359 20.4650
## 2010 2002 -0.2957 0.1738 -2.9940 2.4027
## 2010 2003 0.5323 0.4628 -6.6547 7.7192
## 2010 2004 1.4960 0.9703 -13.5718 16.5638
## 2010 2005 0.1732 0.1869 -2.7294 3.0758
## 2010 2006 -0.5492 0.1592 -3.0221 1.9238
## 2010 2007 0.1902 0.0906 -1.2174 1.5979
## 2010 2008 -0.2134 0.2687 -4.3858 3.9589
## 2010 2009 -0.3378 0.1834 -3.1863 2.5106
## 2010 2010 0.0585 0.1839 -2.7973 2.9143
## 2010 2011 0.5357 0.1405 -1.6464 2.7177
## 2010 2012 -0.1330 0.1122 -1.8756 1.6097
## 2010 2013 0.0221 0.0788 -1.2015 1.2457
## 2010 2014 0.3114 0.1411 -1.8795 2.5022
## 2010 2015 0.0208 0.0903 -1.3807 1.4224
## 2010 2016 0.2096 0.1551 -2.1987 2.6178
## 2010 2017 0.2719 0.3171 -4.6528 5.1967
## 2010 2018 0.5289 0.3086 -4.2636 5.3213
## 2010 2019 0.3553 0.3121 -4.4914 5.2020
## 2010 2020 2.5239 1.1316 -15.0482 20.0959
## 2010 2021 0.8655 0.3549 -4.6454 6.3764
## 2010 2022 1.0300 0.3426 -4.2894 6.3495
## 2011 1992 -0.0489 0.3885 -6.0821 5.9842
## 2011 1993 0.2194 0.0886 -1.1571 1.5959
## 2011 1994 -1.3433 0.6679 -11.7145 9.0280
## 2011 1995 -0.7389 2.7505 -43.4515 41.9738
## 2011 1996 -1.4846 0.3070 -6.2516 3.2825
## 2011 1997 3.2142 2.3499 -33.2770 39.7055
## 2011 1998 -2.5355 2.6648 -43.9176 38.8465
## 2011 1999 0.6884 2.9917 -45.7686 47.1454
## 2011 2000 2.2621 0.9737 -12.8589 17.3831
## 2011 2001 -3.3180 3.2092 -53.1527 46.5167
## 2011 2002 3.1242 2.9445 -42.6001 48.8486
## 2011 2003 -3.2418 3.1171 -51.6469 45.1633
## 2011 2004 3.4622 3.4769 -50.5304 57.4547
## 2011 2005 -3.6986 3.4361 -57.0580 49.6609
## 2011 2006 3.8888 2.8925 -41.0286 48.8062
## 2011 2007 -4.2654 2.7608 -47.1377 38.6069
## 2011 2008 1.3304 1.5947 -23.4335 26.0942
## 2011 2009 -3.0747 3.4114 -56.0505 49.9011
## 2011 2010 2.1962 2.2325 -32.4714 36.8639
## 2011 2011 2.1529 3.0949 -45.9070 50.2128
## 2011 2012 2.1316 3.0677 -45.5067 49.7699
## 2011 2013 2.1787 3.3258 -49.4679 53.8254
## 2011 2014 -0.0599 2.9516 -45.8945 45.7747
## 2011 2015 1.6868 2.8992 -43.3339 46.7075
## 2011 2016 2.2206 3.3589 -49.9395 54.3806
## 2011 2017 2.3335 2.9071 -42.8108 47.4778
## 2011 2018 2.7102 3.3847 -49.8503 55.2706
## 2011 2019 2.5592 2.9797 -43.7118 48.8302
## 2011 2020 4.7865 3.2821 -46.1811 55.7540
## 2011 2021 2.6343 2.9935 -43.8516 49.1202
## 2011 2022 3.1185 3.1474 -45.7565 51.9935
## 2012 1992 -2.2158 1.6926 -28.5006 24.0690
## 2012 1993 0.1714 0.4523 -6.8527 7.1956
## 2012 1994 -1.5506 2.3812 -38.5280 35.4268
## 2012 1995 1.5240 2.2720 -33.7579 36.8059
## 2012 1996 -3.1142 1.6325 -28.4653 22.2369
## 2012 1997 1.7950 1.8881 -27.5256 31.1156
## 2012 1998 2.1705 1.6859 -24.0098 28.3509
## 2012 1999 -1.2554 1.8506 -29.9926 27.4819
## 2012 2000 -1.9699 1.6700 -27.9026 23.9628
## 2012 2001 2.3174 1.4231 -19.7811 24.4159
## 2012 2002 1.9201 1.7424 -25.1372 28.9773
## 2012 2003 -0.0885 0.4385 -6.8983 6.7214
## 2012 2004 0.1673 0.3851 -5.8130 6.1476
## 2012 2005 -0.7730 1.2023 -19.4437 17.8977
## 2012 2006 0.2810 1.2053 -18.4354 18.9974
## 2012 2007 -0.3250 0.4515 -7.3367 6.6867
## 2012 2008 -2.7326 1.7775 -30.3359 24.8706
## 2012 2009 3.0191 1.5803 -21.5216 27.5597
## 2012 2010 -0.3495 0.3333 -5.5245 4.8256
## 2012 2011 0.3688 0.3410 -4.9265 5.6642
## 2012 2012 -1.5104 1.0826 -18.3225 15.3018
## 2012 2013 -0.0120 0.2395 -3.7313 3.7072
## 2012 2014 0.1040 0.2667 -4.0383 4.2462
## 2012 2015 -1.4549 1.8243 -29.7842 26.8745
## 2012 2016 -0.0294 0.4101 -6.3971 6.3384
## 2012 2017 0.2846 0.4917 -7.3514 7.9205
## 2012 2018 -0.0163 0.4738 -7.3741 7.3416
## 2012 2019 -0.5791 1.1193 -17.9598 16.8017
## 2012 2020 2.1292 1.0866 -14.7443 19.0028
## 2012 2021 0.5267 0.5228 -7.5911 8.6446
## 2012 2022 0.5919 0.3911 -5.4810 6.6648
## 2013 1992 -0.0252 0.2180 -3.4099 3.3595
## 2013 1993 -0.0566 0.3670 -5.7550 5.6417
## 2013 1994 -0.2837 0.2204 -3.7059 3.1384
## 2013 1995 0.1774 0.2392 -3.5371 3.8919
## 2013 1996 0.1696 0.3562 -5.3615 5.7006
## 2013 1997 -0.1144 0.2513 -4.0167 3.7878
## 2013 1998 -0.0292 0.3498 -5.4615 5.4030
## 2013 1999 0.0856 0.3263 -4.9819 5.1531
## 2013 2000 0.1547 0.2430 -3.6191 3.9286
## 2013 2001 -0.1050 0.1089 -1.7960 1.5859
## 2013 2002 -0.0041 0.1951 -3.0334 3.0252
## 2013 2003 -0.3289 0.3371 -5.5631 4.9053
## 2013 2004 0.0191 0.4196 -6.4964 6.5345
## 2013 2005 0.0678 0.1905 -2.8910 3.0267
## 2013 2006 0.0779 0.1656 -2.4931 2.6489
## 2013 2007 0.0591 0.1210 -1.8200 1.9381
## 2013 2008 -0.0021 0.1052 -1.6350 1.6308
## 2013 2009 -0.0558 0.0798 -1.2953 1.1837
## 2013 2010 0.2228 0.1589 -2.2442 2.6899
## 2013 2011 -0.1670 0.1524 -2.5333 2.1994
## 2013 2012 0.1138 0.0850 -1.2058 1.4335
## 2013 2013 0.0827 0.0658 -0.9384 1.1037
## 2013 2014 0.0306 0.1380 -2.1129 2.1740
## 2013 2015 0.0394 0.0982 -1.4850 1.5639
## 2013 2016 0.1770 0.1419 -2.0262 2.3801
## 2013 2017 0.0663 0.1864 -2.8285 2.9611
## 2013 2018 0.3258 0.2834 -4.0750 4.7266
## 2013 2019 0.2521 0.2820 -4.1277 4.6320
## 2013 2020 0.2727 1.1601 -17.7430 18.2885
## 2013 2021 0.4980 0.3409 -4.7956 5.7915
## 2013 2022 0.4153 0.3293 -4.6991 5.5297
## 2014 1992 -0.4998 0.4517 -7.5139 6.5143
## 2014 1993 -0.6019 0.8269 -13.4428 12.2389
## 2014 1994 0.0430 0.7703 -11.9182 12.0043
## 2014 1995 -0.0032 0.8019 -12.4563 12.4498
## 2014 1996 -0.1702 0.9769 -15.3398 14.9995
## 2014 1997 0.1848 1.1202 -17.2103 17.5799
## 2014 1998 -0.4637 0.8015 -12.9101 11.9826
## 2014 1999 0.5967 0.6028 -8.7638 9.9571
## 2014 2000 0.3521 0.4445 -6.5499 7.2542
## 2014 2001 -0.2404 0.8372 -13.2406 12.7598
## 2014 2002 0.2494 0.2753 -4.0253 4.5241
## 2014 2003 -0.2881 0.3205 -5.2648 4.6886
## 2014 2004 -0.2079 0.6961 -11.0179 10.6021
## 2014 2005 0.4069 0.7291 -10.9151 11.7288
## 2014 2006 -0.6313 0.7196 -11.8060 10.5434
## 2014 2007 0.8410 0.5929 -8.3656 10.0475
## 2014 2008 0.0563 0.5560 -8.5782 8.6909
## 2014 2009 0.1035 0.6466 -9.9379 10.1449
## 2014 2010 -0.4618 0.6710 -10.8822 9.9585
## 2014 2011 0.3032 0.6529 -9.8352 10.4416
## 2014 2012 -0.1257 0.4772 -7.5356 7.2843
## 2014 2013 -0.2986 0.1785 -3.0704 2.4731
## 2014 2014 0.3484 0.5642 -8.4124 9.1092
## 2014 2015 0.2402 0.4746 -7.1300 7.6104
## 2014 2016 -0.3715 0.4994 -8.1264 7.3834
## 2014 2017 -0.1006 0.5507 -8.6518 8.4506
## 2014 2018 0.1046 0.6066 -9.3158 9.5251
## 2014 2019 0.2024 0.5584 -8.4687 8.8735
## 2014 2020 1.4123 1.1099 -15.8235 18.6481
## 2014 2021 0.4808 0.6519 -9.6420 10.6037
## 2014 2022 0.4356 0.5934 -8.7789 9.6501
## 2015 1992 -0.2558 0.3834 -6.2088 5.6972
## 2015 1993 -0.0426 0.5355 -8.3590 8.2738
## 2015 1994 -0.9786 1.6235 -26.1904 24.2332
## 2015 1995 1.3746 1.6462 -24.1885 26.9378
## 2015 1996 -0.1118 0.3645 -5.7713 5.5477
## 2015 1997 -0.0520 0.3228 -5.0649 4.9609
## 2015 1998 -0.1233 0.5784 -9.1056 8.8590
## 2015 1999 0.1559 0.5126 -7.8039 8.1157
## 2015 2000 -0.0831 0.5678 -8.9002 8.7340
## 2015 2001 -0.2060 0.5586 -8.8810 8.4690
## 2015 2002 -0.1374 0.3505 -5.5802 5.3053
## 2015 2003 -0.2835 0.2085 -3.5206 2.9536
## 2015 2004 -0.0217 0.5531 -8.6104 8.5670
## 2015 2005 -0.3143 0.5486 -8.8338 8.2052
## 2015 2006 0.2348 0.4283 -6.4156 6.8851
## 2015 2007 -0.2978 0.3014 -4.9777 4.3820
## 2015 2008 -0.0448 0.3292 -5.1572 5.0675
## 2015 2009 0.2156 0.7392 -11.2626 11.6939
## 2015 2010 -0.4706 0.7079 -11.4628 10.5216
## 2015 2011 0.5125 0.5671 -8.2943 9.3193
## 2015 2012 0.2366 0.3708 -5.5215 5.9948
## 2015 2013 -0.1951 0.2969 -4.8051 4.4150
## 2015 2014 0.1207 0.3197 -4.8435 5.0848
## 2015 2015 -0.0637 0.5674 -8.8746 8.7471
## 2015 2016 -0.0389 0.3276 -5.1254 5.0476
## 2015 2017 0.2376 0.4769 -7.1675 7.6427
## 2015 2018 0.6390 0.3451 -4.7199 5.9980
## 2015 2019 -0.2118 0.8167 -12.8946 12.4710
## 2015 2020 2.6614 1.0719 -13.9834 19.3062
## 2015 2021 0.4307 0.5688 -8.4024 9.2637
## 2015 2022 0.2747 0.5871 -8.8428 9.3922
## 2016 1992 -0.2920 0.2910 -4.8105 4.2265
## 2016 1993 -0.1257 0.2096 -3.3802 3.1289
## 2016 1994 -0.2241 0.2706 -4.4263 3.9781
## 2016 1995 0.3657 0.3597 -5.2194 5.9508
## 2016 1996 -0.0413 0.1633 -2.5766 2.4940
## 2016 1997 -0.0023 0.2555 -3.9700 3.9653
## 2016 1998 0.0817 0.2331 -3.5374 3.7008
## 2016 1999 -0.1727 0.2762 -4.4623 4.1170
## 2016 2000 0.2837 0.2091 -2.9635 3.5309
## 2016 2001 0.1902 0.1678 -2.4157 2.7960
## 2016 2002 -0.0705 0.1216 -1.9582 1.8172
## 2016 2003 -0.2968 0.1542 -2.6908 2.0972
## 2016 2004 0.2024 0.1312 -1.8351 2.2399
## 2016 2005 0.0979 0.0997 -1.4501 1.6458
## 2016 2006 -0.0197 0.1084 -1.7033 1.6639
## 2016 2007 -0.3071 0.2103 -3.5722 2.9580
## 2016 2008 0.0029 0.2486 -3.8569 3.8627
## 2016 2009 0.1631 0.1801 -2.6338 2.9600
## 2016 2010 0.0078 0.1184 -1.8308 1.8465
## 2016 2011 0.0508 0.1344 -2.0363 2.1379
## 2016 2012 0.2194 0.2026 -2.9262 3.3650
## 2016 2013 -0.0569 0.2007 -3.1729 3.0591
## 2016 2014 -0.0687 0.1056 -1.7080 1.5706
## 2016 2015 0.0602 0.1050 -1.5696 1.6901
## 2016 2016 -0.0540 0.1064 -1.7067 1.5987
## 2016 2017 -0.0987 0.1455 -2.3588 2.1614
## 2016 2018 -0.0553 0.2236 -3.5269 3.4164
## 2016 2019 -0.1039 0.2349 -3.7521 3.5443
## 2016 2020 1.3284 1.0552 -15.0581 17.7150
## 2016 2021 -0.0966 0.2870 -4.5531 4.3599
## 2016 2022 0.1000 0.2548 -3.8565 4.0564
## 2017 1992 1.3312 2.5995 -39.0365 41.6989
## 2017 1993 -3.7822 2.5229 -42.9606 35.3962
## 2017 1994 0.7551 3.0051 -45.9114 47.4216
## 2017 1995 -3.0457 3.8274 -62.4806 56.3891
## 2017 1996 2.6044 4.6933 -70.2773 75.4861
## 2017 1997 -0.1777 0.1555 -2.5919 2.2365
## 2017 1998 0.1998 0.1255 -1.7484 2.1481
## 2017 1999 -2.4263 4.7780 -76.6231 71.7705
## 2017 2000 -0.3731 0.2949 -4.9529 4.2066
## 2017 2001 1.9352 4.5311 -68.4274 72.2979
## 2017 2002 0.8782 2.2258 -33.6863 35.4427
## 2017 2003 1.1782 2.8335 -42.8224 45.1788
## 2017 2004 -0.1239 0.3619 -5.7446 5.4967
## 2017 2005 0.3617 0.5397 -8.0192 8.7425
## 2017 2006 0.2994 1.7225 -26.4496 27.0485
## 2017 2007 0.4269 1.8144 -27.7481 28.6019
## 2017 2008 0.7205 1.9398 -29.4029 30.8439
## 2017 2009 0.4060 1.4096 -21.4828 22.2948
## 2017 2010 -0.3592 1.4810 -23.3578 22.6393
## 2017 2011 0.7613 1.7141 -25.8562 27.3789
## 2017 2012 -2.3339 2.2051 -36.5760 31.9083
## 2017 2013 1.4107 1.7311 -25.4709 28.2923
## 2017 2014 -1.5594 1.5000 -24.8527 21.7339
## 2017 2015 1.0226 0.8738 -12.5471 14.5922
## 2017 2016 -0.6729 0.6956 -11.4745 10.1287
## 2017 2017 -0.0173 0.0846 -1.3317 1.2971
## 2017 2018 1.7663 2.1484 -31.5959 35.1285
## 2017 2019 1.9700 1.9140 -27.7524 31.6925
## 2017 2020 3.5957 1.5613 -20.6494 27.8408
## 2017 2021 0.3107 0.3502 -5.1280 5.7494
## 2017 2022 0.7123 0.2866 -3.7380 5.1625
## 2018 1992 0.8793 1.4754 -22.0314 23.7901
## 2018 1993 0.2299 0.2117 -3.0582 3.5181
## 2018 1994 0.4526 0.6330 -9.3779 10.2831
## 2018 1995 -0.7144 0.6110 -10.2020 8.7731
## 2018 1996 -0.1747 0.2632 -4.2613 3.9118
## 2018 1997 -0.5990 1.1723 -18.8029 17.6048
## 2018 1998 1.1980 1.0014 -14.3532 16.7493
## 2018 1999 0.3270 1.2511 -19.1008 19.7548
## 2018 2000 0.1453 0.1822 -2.6840 2.9745
## 2018 2001 -1.4317 1.1219 -18.8538 15.9905
## 2018 2002 1.6858 1.1720 -16.5137 19.8854
## 2018 2003 -0.7317 0.5818 -9.7669 8.3034
## 2018 2004 0.1046 0.2871 -4.3545 4.5637
## 2018 2005 0.4505 0.4406 -6.3921 7.2932
## 2018 2006 0.2231 0.2116 -3.0628 3.5090
## 2018 2007 -0.3293 0.4590 -7.4578 6.7991
## 2018 2008 0.5183 0.6581 -9.7009 10.7374
## 2018 2009 -0.7759 0.5515 -9.3398 7.7880
## 2018 2010 0.4939 0.3861 -5.5026 6.4904
## 2018 2011 0.0340 0.4203 -6.4926 6.5605
## 2018 2012 0.1236 0.1124 -1.6214 1.8687
## 2018 2013 0.0576 0.6171 -9.5252 9.6404
## 2018 2014 -0.0315 0.3593 -5.6107 5.5476
## 2018 2015 -0.1510 0.4908 -7.7727 7.4707
## 2018 2016 0.0748 0.5796 -8.9262 9.0758
## 2018 2017 0.0040 0.1901 -2.9477 2.9558
## 2018 2018 0.5187 0.3878 -5.5031 6.5406
## 2018 2019 0.7580 0.6133 -8.7665 10.2826
## 2018 2020 1.4462 1.2346 -17.7264 20.6187
## 2018 2021 -0.0206 0.1921 -3.0031 2.9618
## 2018 2022 0.6897 0.5463 -7.7938 9.1731
## 2019 1992 -1.5035 1.2048 -20.2132 17.2063
## 2019 1993 0.7292 1.6002 -24.1199 25.5783
## 2019 1994 0.1125 0.1780 -2.6509 2.8760
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## 2019 1996 -0.0726 0.2412 -3.8188 3.6736
## 2019 1997 -3.1703 2.1581 -36.6837 30.3432
## 2019 1998 1.9387 1.4816 -21.0685 24.9459
## 2019 1999 0.3758 1.7251 -26.4124 27.1639
## 2019 2000 0.8754 1.5694 -23.4954 25.2461
## 2019 2001 -2.6886 1.6418 -28.1834 22.8062
## 2019 2002 1.4532 1.6809 -24.6497 27.5561
## 2019 2003 0.9846 1.4861 -22.0930 24.0623
## 2019 2004 0.3337 0.4435 -6.5538 7.2212
## 2019 2005 -0.2879 0.7855 -12.4865 11.9108
## 2019 2006 -0.3745 0.6411 -10.3300 9.5810
## 2019 2007 0.7390 0.2603 -3.3029 4.7809
## 2019 2008 -0.0378 0.7564 -11.7841 11.7085
## 2019 2009 -0.0175 0.7076 -11.0065 10.9714
## 2019 2010 0.0110 0.0862 -1.3270 1.3489
## 2019 2011 -2.1612 1.4103 -24.0614 19.7390
## 2019 2012 2.5256 1.4189 -19.5081 24.5593
## 2019 2013 0.0218 0.6029 -9.3402 9.3837
## 2019 2014 -0.3572 0.6728 -10.8054 10.0909
## 2019 2015 -0.1254 0.5047 -7.9630 7.7122
## 2019 2016 0.5793 0.6800 -9.9810 11.1396
## 2019 2017 -2.5503 1.3586 -23.6472 18.5467
## 2019 2018 2.5179 1.1454 -15.2682 20.3040
## 2019 2019 -0.3310 0.2080 -3.5610 2.8990
## 2019 2020 -1.6632 1.6953 -27.9888 24.6625
## 2019 2021 -0.4155 0.6923 -11.1658 10.3349
## 2019 2022 0.0203 0.4303 -6.6618 6.7024
## 2020 1992 0.4189 1.0301 -15.5774 16.4152
## 2020 1993 0.3419 0.5059 -7.5148 8.1986
## 2020 1994 -0.2504 0.9919 -15.6532 15.1523
## 2020 1995 -0.8591 1.0996 -17.9340 16.2158
## 2020 1996 0.3775 1.0128 -15.3502 16.1052
## 2020 1997 0.9330 1.9599 -29.5027 31.3686
## 2020 1998 -1.7544 1.1694 -19.9146 16.4057
## 2020 1999 2.0503 1.3446 -18.8294 22.9299
## 2020 2000 -0.3622 0.2803 -4.7146 3.9903
## 2020 2001 -0.3247 0.5809 -9.3459 8.6965
## 2020 2002 0.9487 1.0177 -14.8551 16.7525
## 2020 2003 0.2012 0.6138 -9.3298 9.7323
## 2020 2004 -0.0816 0.3018 -4.7675 4.6043
## 2020 2005 -0.7902 0.9844 -16.0768 14.4964
## 2020 2006 0.6575 1.2317 -18.4688 19.7837
## 2020 2007 -0.4119 0.3618 -6.0299 5.2062
## 2020 2008 0.1860 0.6876 -10.4909 10.8630
## 2020 2009 0.1988 0.6690 -10.1908 10.5883
## 2020 2010 0.1569 0.4304 -6.5265 6.8403
## 2020 2011 0.0672 0.1445 -2.1761 2.3104
## 2020 2012 0.4662 0.4486 -6.5001 7.4325
## 2020 2013 -0.0164 0.3876 -6.0349 6.0021
## 2020 2014 -0.3051 0.3011 -4.9801 4.3700
## 2020 2015 0.0117 0.4792 -7.4292 7.4526
## 2020 2016 0.2882 0.4764 -7.1096 7.6859
## 2020 2017 -0.0116 0.2021 -3.1495 3.1262
## 2020 2018 0.0478 0.3476 -5.3494 5.4450
## 2020 2019 0.1160 0.3641 -5.5387 5.7708
## 2020 2020 0.8297 1.3342 -19.8893 21.5487
## 2020 2021 -0.1802 0.1571 -2.6198 2.2593
## 2020 2022 0.1278 0.2813 -4.2409 4.4965
## 2021 1992 1.5653 2.0747 -30.6530 33.7836
## 2021 1993 1.8134 1.8621 -27.1036 30.7305
## 2021 1994 0.0898 0.1437 -2.1418 2.3215
## 2021 1995 -0.0684 0.0650 -1.0780 0.9412
## 2021 1996 -3.2963 3.3268 -54.9584 48.3657
## 2021 1997 -0.6929 0.4059 -6.9968 5.6110
## 2021 1998 3.2160 2.7040 -38.7743 45.2062
## 2021 1999 0.3390 0.4037 -5.9303 6.6083
## 2021 2000 -2.9313 3.6861 -60.1718 54.3093
## 2021 2001 0.1583 0.3453 -5.2045 5.5211
## 2021 2002 -0.1749 0.0805 -1.4250 1.0752
## 2021 2003 0.2918 0.3342 -4.8982 5.4818
## 2021 2004 -0.8864 1.1260 -18.3715 16.5988
## 2021 2005 -1.6411 2.3582 -38.2620 34.9798
## 2021 2006 5.9474 1.6278 -19.3300 31.2248
## 2021 2007 -2.1490 2.8448 -46.3250 42.0270
## 2021 2008 1.8380 2.9984 -44.7233 48.3992
## 2021 2009 -1.6657 1.5109 -25.1288 21.7975
## 2021 2010 2.2134 1.8612 -26.6895 31.1163
## 2021 2011 -0.4170 0.1678 -3.0224 2.1885
## 2021 2012 0.5986 1.2805 -19.2868 20.4840
## 2021 2013 0.7981 1.1906 -17.6901 19.2863
## 2021 2014 -0.8942 0.9564 -15.7461 13.9576
## 2021 2015 0.2310 1.0580 -16.1986 16.6606
## 2021 2016 -0.3041 1.1585 -18.2939 17.6858
## 2021 2017 0.0104 1.2712 -19.7294 19.7501
## 2021 2018 1.0848 0.5989 -8.2149 10.3844
## 2021 2019 -0.6438 1.1018 -17.7539 16.4662
## 2021 2020 1.4245 1.4833 -21.6096 24.4585
## 2021 2021 -0.6494 1.3300 -21.3026 20.0037
## 2021 2022 -0.4525 1.2924 -20.5225 19.6176
## 2022 1992 3.6935 2.1506 -29.7029 37.0900
## 2022 1993 -1.9683 3.2841 -52.9664 49.0299
## 2022 1994 2.0992 3.2141 -47.8121 52.0105
## 2022 1995 -1.1255 3.4868 -55.2722 53.0212
## 2022 1996 -0.4356 1.5998 -25.2783 24.4071
## 2022 1997 -1.5826 1.4749 -24.4854 21.3202
## 2022 1998 -0.3677 0.9403 -14.9699 14.2345
## 2022 1999 1.0462 2.0651 -31.0231 33.1155
## 2022 2000 2.3101 1.4437 -20.1083 24.7284
## 2022 2001 -0.8831 0.9196 -15.1629 13.3968
## 2022 2002 3.5270 1.8795 -25.6598 32.7139
## 2022 2003 -1.2504 2.1617 -34.8196 32.3188
## 2022 2004 -1.9160 2.0165 -33.2302 29.3982
## 2022 2005 0.2755 3.5823 -55.3534 55.9045
## 2022 2006 1.4618 1.4504 -21.0606 23.9843
## 2022 2007 -0.9758 2.9268 -46.4254 44.4738
## 2022 2008 -0.0834 2.9673 -46.1621 45.9952
## 2022 2009 -0.4903 1.4921 -23.6604 22.6798
## 2022 2010 1.1317 1.6746 -24.8735 27.1369
## 2022 2011 -1.5762 1.7607 -28.9174 25.7650
## 2022 2012 3.1576 1.7591 -24.1598 30.4750
## 2022 2013 0.4174 3.5168 -54.1940 55.0288
## 2022 2014 0.6888 1.8795 -28.4971 29.8746
## 2022 2015 -2.0731 1.9528 -32.3986 28.2524
## 2022 2016 0.7466 2.1743 -33.0171 34.5103
## 2022 2017 1.9630 1.2859 -18.0061 21.9320
## 2022 2018 -2.5330 1.5333 -26.3440 21.2780
## 2022 2019 2.1003 1.4380 -20.2300 24.4306
## 2022 2020 0.6168 1.5397 -23.2926 24.5263
## 2022 2021 -0.4682 1.4760 -23.3895 22.4532
## 2022 2022 -0.4124 0.2269 -3.9359 3.1111
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic")
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## 1.4919 0.7389 0.0437 2.9401 *
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -30 3.6935 2.0510 -2.4292 9.8163
## -29 -0.4998 2.1625 -6.9555 5.9559
## -28 1.0062 1.0145 -2.0222 4.0347
## -27 -0.2909 0.6801 -2.3211 1.7392
## -26 0.1382 0.5450 -1.4887 1.7651
## -25 -0.7103 0.5782 -2.4362 1.0157
## -24 -0.2122 0.2626 -0.9962 0.5718
## -23 0.1303 0.3052 -0.7808 1.0414
## -22 -0.4500 0.2321 -1.1429 0.2429
## -21 0.1379 0.2450 -0.5936 0.8693
## -20 0.1648 0.2034 -0.4423 0.7719
## -19 -0.1129 0.1487 -0.5567 0.3309
## -18 -0.0506 0.1710 -0.5611 0.4599
## -17 0.1204 0.2086 -0.5023 0.7430
## -16 -0.0310 0.1607 -0.5107 0.4488
## -15 -0.0540 0.1471 -0.4932 0.3852
## -14 0.1829 0.1472 -0.2565 0.6223
## -13 -0.0169 0.1115 -0.3498 0.3161
## -12 -0.0439 0.1063 -0.3614 0.2735
## -11 -0.0237 0.1175 -0.3745 0.3271
## -10 0.0021 0.1205 -0.3576 0.3619
## -9 -0.1604 0.1149 -0.5034 0.1825
## -8 0.1207 0.1178 -0.2309 0.4722
## -7 -0.0700 0.1025 -0.3759 0.2358
## -6 0.0162 0.1102 -0.3127 0.3451
## -5 -0.0543 0.0986 -0.3485 0.2399
## -4 0.0696 0.0947 -0.2131 0.3523
## -3 0.1383 0.1102 -0.1907 0.4672
## -2 -0.2487 0.1160 -0.5949 0.0975
## -1 0.0922 0.1019 -0.2121 0.3965
## 0 0.0761 0.1077 -0.2455 0.3977
## 1 0.0280 0.1112 -0.3039 0.3599
## 2 0.1215 0.1381 -0.2909 0.5339
## 3 0.0855 0.1623 -0.3990 0.5700
## 4 0.3436 0.3411 -0.6747 1.3619
## 5 0.3320 0.2463 -0.4034 1.0674
## 6 0.2370 0.2573 -0.5310 1.0051
## 7 0.3491 0.4626 -1.0318 1.7300
## 8 0.3900 0.3560 -0.6727 1.4527
## 9 0.3617 0.3319 -0.6292 1.3526
## 10 0.2426 0.5627 -1.4371 1.9223
## 11 0.3506 0.5525 -1.2987 1.9999
## 12 -1.2043 1.1485 -4.6329 2.2244
## 13 1.2361 0.8816 -1.3959 3.8680
## 14 0.3053 0.6870 -1.7455 2.3562
## 15 0.2048 0.7713 -2.0978 2.5074
## 16 2.0669 0.8279 -0.4047 4.5385
## 17 1.9992 1.0295 -1.0741 5.0724
## 18 2.4620 1.0265 -0.6025 5.5266
## 19 2.0579 1.2316 -1.6187 5.7345
## 20 2.1367 1.1032 -1.1566 5.4299
## 21 2.5505 1.1104 -0.7643 5.8653
## 22 3.1809 1.2796 -0.6392 7.0010
## 23 3.1007 1.3118 -0.8153 7.0167
## 24 3.5363 1.4365 -0.7522 7.8247
## 25 3.1432 1.5463 -1.4729 7.7594
## 26 4.5536 2.0074 -1.4389 10.5462
## 27 4.6886 2.2750 -2.1030 11.4803
## 28 3.6387 2.4119 -3.5616 10.8390
## 29 4.2169 2.4835 -3.1971 11.6308
## 30 -0.5432 0.8717 -3.1454 2.0589
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly RobustMelhorando o gráfico
# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Gold - Homicides",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Gold",
x = "",
y = "Change in homicide rate (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "event_study_gold_homicides.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)Ferro - Homicídios
att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = hh2,
weightsname = "populacao"
)## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## dropped 130 rows from original data due to missing data## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 73 units that were already treated in the first period.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 221 observations while converting to balanced panel.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, : Be aware that there are some small groups in your dataset.
## Check groups: 1992,1996,1997,2000,2007,2008,2009,2011,2012,2013,2015,2017,2018,2022.## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu## Warning in att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Not returning pre-test Wald statistic due to singular covariance matrix## Warning in att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Simultaneous critical value is arguably `too large' to be realible. This
## usually happens when number of observations per group is small and/or there is
## no much variation in outcomes.# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = hh2, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
## Group-Time Average Treatment Effects:
## Group Time ATT(g,t) Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## 1992 1992 -4.9833 0.3243 -14.1568 4.1902
## 1992 1993 -4.6691 0.3615 -14.8963 5.5581
## 1992 1994 -9.4871 0.1296 -13.1545 -5.8197 *
## 1992 1995 -9.4905 0.1358 -13.3310 -5.6500 *
## 1992 1996 -4.5131 0.3777 -15.1981 6.1719
## 1992 1997 -9.7878 0.1400 -13.7480 -5.8277 *
## 1992 1998 -4.8809 0.3537 -14.8878 5.1260
## 1992 1999 -9.6152 0.1449 -13.7151 -5.5153 *
## 1992 2000 -5.0870 0.3706 -15.5697 5.3956
## 1992 2001 -1.0915 0.1778 -6.1208 3.9378
## 1992 2002 -5.1689 0.3676 -15.5677 5.2299
## 1992 2003 -5.7509 0.3833 -16.5946 5.0928
## 1992 2004 -5.4466 0.3692 -15.8909 4.9978
## 1992 2005 -1.1216 0.2057 -6.9395 4.6963
## 1992 2006 -6.0294 0.3965 -17.2455 5.1866
## 1992 2007 -6.6763 0.3952 -17.8565 4.5039
## 1992 2008 -1.1694 0.1568 -5.6043 3.2655
## 1992 2009 -6.1587 0.3900 -17.1924 4.8749
## 1992 2010 -6.2175 0.3967 -17.4401 5.0052
## 1992 2011 -7.1861 0.4074 -18.7121 4.3399
## 1992 2012 -6.6663 0.4108 -18.2875 4.9550
## 1992 2013 -1.8968 0.1906 -7.2875 3.4940
## 1992 2014 -6.6205 0.3915 -17.6952 4.4542
## 1992 2015 -1.8805 0.1686 -6.6490 2.8880
## 1992 2016 -1.7625 0.1694 -6.5552 3.0303
## 1992 2017 -6.8075 0.4529 -19.6195 6.0044
## 1992 2018 -7.2656 0.4556 -20.1547 5.6235
## 1992 2019 -1.6370 0.2358 -8.3068 5.0329
## 1992 2020 -1.6112 0.2842 -9.6501 6.4278
## 1992 2021 -1.4879 0.1817 -6.6275 3.6517
## 1992 2022 -2.0333 0.3519 -11.9890 7.9223
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## 1996 1993 -0.0383 0.1161 -3.3226 3.2459
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## 1996 1996 -10.3097 0.1110 -13.4509 -7.1684 *
## 1996 1997 -0.4154 0.1094 -3.5104 2.6795
## 1996 1998 -10.2432 0.1199 -13.6359 -6.8506 *
## 1996 1999 -10.2164 0.1291 -13.8691 -6.5637 *
## 1996 2000 -10.4772 0.1278 -14.0926 -6.8619 *
## 1996 2001 -0.9861 0.1196 -4.3705 2.3983
## 1996 2002 -11.0898 0.1214 -14.5254 -7.6543 *
## 1996 2003 -11.2703 0.1331 -15.0350 -7.5056 *
## 1996 2004 -11.3287 0.1358 -15.1715 -7.4858 *
## 1996 2005 -1.7178 0.1324 -5.4636 2.0280
## 1996 2006 -11.6641 0.1347 -15.4759 -7.8523 *
## 1996 2007 -11.6871 0.1357 -15.5259 -7.8482 *
## 1996 2008 -11.9133 0.1391 -15.8473 -7.9793 *
## 1996 2009 -12.0280 0.1416 -16.0324 -8.0236 *
## 1996 2010 -12.1579 0.1476 -16.3347 -7.9811 *
## 1996 2011 -2.6188 0.1518 -6.9135 1.6759
## 1996 2012 -12.4273 0.1475 -16.6007 -8.2539 *
## 1996 2013 -2.6749 0.1513 -6.9560 1.6063
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## 1996 2016 -12.7516 0.1623 -17.3429 -8.1604 *
## 1996 2017 -3.1805 0.1684 -7.9452 1.5843
## 1996 2018 -2.3523 0.1708 -7.1850 2.4805
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## 1996 2022 -1.8295 0.1733 -6.7328 3.0739
## 1997 1992 -0.0380 0.1171 -3.3502 3.2742
## 1997 1993 -10.2582 0.1173 -13.5758 -6.9407 *
## 1997 1994 -0.0579 0.1148 -3.3058 3.1900
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## 1997 1997 9.4555 0.0992 6.6502 12.2607 *
## 1997 1998 10.2730 0.1130 7.0751 13.4709 *
## 1997 1999 9.6203 0.1160 6.3394 12.9012 *
## 1997 2000 -0.1742 0.1122 -3.3490 3.0005
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## 1997 2003 8.6312 0.1237 5.1314 12.1310 *
## 1997 2004 -1.0352 0.1299 -4.7096 2.6392
## 1997 2005 -1.1996 0.1388 -5.1275 2.7283
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## 1997 2009 8.5487 0.1409 4.5618 12.5357 *
## 1997 2010 -1.8460 0.1455 -5.9632 2.2712
## 1997 2011 -2.0667 0.1429 -6.1095 1.9761
## 1997 2012 7.4675 0.1467 3.3166 11.6184 *
## 1997 2013 -2.0711 0.1540 -6.4265 2.2843
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## 1997 2018 -2.4030 0.1695 -7.1984 2.3924
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## 1997 2020 8.4716 0.2816 0.5064 16.4368 *
## 1997 2021 -2.2906 0.1689 -7.0692 2.4879
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## 2000 2019 -1.5393 0.1692 -6.3263 3.2477
## 2000 2020 -0.4472 0.2717 -8.1346 7.2403
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## 2007 1992 2.2875 3.3085 -91.3053 95.8802
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## 2007 1998 -2.3710 2.7110 -79.0633 74.3213
## 2007 1999 9.5930 0.3320 0.2008 18.9852 *
## 2007 2000 -3.3190 2.6976 -79.6320 72.9940
## 2007 2001 -4.3050 5.1709 -150.5844 141.9744
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## 2007 2020 2.9957 2.7129 -73.7479 79.7394
## 2007 2021 2.8958 2.2862 -61.7781 67.5696
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## 2008 1992 0.6469 0.3718 -9.8695 11.1634
## 2008 1993 -0.5664 0.4269 -12.6429 11.5101
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## 2008 2020 1.2011 0.3285 -8.0925 10.4948
## 2008 2021 -0.3390 1.2413 -35.4548 34.7767
## 2008 2022 -0.2198 0.5983 -17.1455 16.7059
## 2009 1992 6.3476 0.9922 -21.7194 34.4146
## 2009 1993 0.7128 0.3879 -10.2616 11.6872
## 2009 1994 -7.1901 0.9289 -33.4677 19.0876
## 2009 1995 9.2389 0.2424 2.3806 16.0972 *
## 2009 1996 0.1676 0.2126 -5.8469 6.1821
## 2009 1997 -1.0327 1.1880 -34.6389 32.5735
## 2009 1998 1.2275 1.0912 -29.6425 32.0975
## 2009 1999 -0.2702 0.1614 -4.8355 4.2950
## 2009 2000 -0.3078 0.2736 -8.0467 7.4312
## 2009 2001 -0.3580 0.2272 -6.7863 6.0703
## 2009 2002 0.3024 0.1519 -3.9957 4.6005
## 2009 2003 -0.3532 0.2468 -7.3355 6.6290
## 2009 2004 -1.2290 0.7353 -22.0294 19.5714
## 2009 2005 1.3037 0.2553 -5.9183 8.5257
## 2009 2006 -0.3546 0.1662 -5.0558 4.3466
## 2009 2007 -0.3420 0.1245 -3.8653 3.1814
## 2009 2008 -0.2880 0.1403 -4.2560 3.6799
## 2009 2009 0.1997 0.1561 -4.2152 4.6147
## 2009 2010 -0.0198 0.1362 -3.8716 3.8319
## 2009 2011 0.0961 0.1854 -5.1492 5.3415
## 2009 2012 0.2589 0.1036 -2.6718 3.1897
## 2009 2013 0.6378 0.0789 -1.5940 2.8696
## 2009 2014 0.6764 0.0928 -1.9494 3.3021
## 2009 2015 0.6123 0.0799 -1.6481 2.8728
## 2009 2016 0.1358 0.2056 -5.6808 5.9525
## 2009 2017 0.4720 0.1534 -3.8673 4.8113
## 2009 2018 -0.2019 1.1243 -32.0081 31.6043
## 2009 2019 -0.5928 1.0442 -30.1323 28.9468
## 2009 2020 2.3042 0.3532 -7.6872 12.2956
## 2009 2021 0.6829 0.1842 -4.5291 5.8949
## 2009 2022 0.4348 0.2264 -5.9701 6.8398
## 2011 1992 0.3176 0.2484 -6.7103 7.3456
## 2011 1993 -5.9083 2.8669 -87.0109 75.1943
## 2011 1994 -1.0644 1.2980 -37.7840 35.6553
## 2011 1995 -0.0203 0.1305 -3.7125 3.6719
## 2011 1996 0.7774 1.2647 -34.9986 36.5534
## 2011 1997 -0.0829 0.0999 -2.9093 2.7435
## 2011 1998 1.1817 3.2247 -90.0405 92.4039
## 2011 1999 1.5662 1.7426 -47.7299 50.8623
## 2011 2000 1.7935 2.2963 -63.1656 66.7525
## 2011 2001 -2.1256 4.0466 -116.5990 112.3477
## 2011 2002 5.2411 2.4450 -63.9261 74.4083
## 2011 2003 -1.8338 2.2078 -64.2908 60.6231
## 2011 2004 -3.9758 2.9943 -88.6799 80.7283
## 2011 2005 -1.7513 1.9340 -56.4626 52.9600
## 2011 2006 1.7178 1.9495 -53.4325 56.8680
## 2011 2007 1.6787 4.0855 -113.8955 117.2530
## 2011 2008 -1.2435 3.6409 -104.2392 101.7523
## 2011 2009 4.2587 2.3833 -63.1628 71.6802
## 2011 2010 -4.9607 2.1141 -64.7652 54.8437
## 2011 2011 4.4530 2.0730 -54.1897 63.0957
## 2011 2012 3.2687 2.3375 -62.8555 69.3929
## 2011 2013 3.9415 2.4726 -66.0045 73.8875
## 2011 2014 0.1164 0.2173 -6.0305 6.2633
## 2011 2015 2.7211 2.0436 -55.0914 60.5336
## 2011 2016 3.4433 2.5423 -68.4764 75.3630
## 2011 2017 3.2787 2.3463 -63.0969 69.6542
## 2011 2018 2.9326 2.7666 -75.3302 81.1953
## 2011 2019 3.3049 2.3867 -64.2118 70.8215
## 2011 2020 6.1064 2.3455 -60.2455 72.4583
## 2011 2021 -0.0433 0.2068 -5.8937 5.8071
## 2011 2022 2.8012 2.7205 -74.1575 79.7599
## 2012 1992 0.3136 0.2701 -7.3284 7.9557
## 2012 1993 -0.3735 0.2876 -8.5105 7.7635
## 2012 1994 0.2855 0.2814 -7.6744 8.2455
## 2012 1995 -0.3648 0.2820 -8.3418 7.6123
## 2012 1996 -4.8538 0.3533 -14.8475 5.1399
## 2012 1997 -0.0803 0.0993 -2.8882 2.7276
## 2012 1998 4.9036 0.3303 -4.4406 14.2477
## 2012 1999 -0.0991 0.3614 -10.3236 10.1254
## 2012 2000 -0.1097 0.3427 -9.8035 9.5841
## 2012 2001 -5.0244 0.3212 -14.1103 4.0615
## 2012 2002 9.8438 0.0884 7.3418 12.3458 *
## 2012 2003 -0.0362 0.2489 -7.0776 7.0053
## 2012 2004 -0.0088 0.2561 -7.2548 7.2372
## 2012 2005 -5.4362 0.2419 -12.2792 1.4067
## 2012 2006 5.3209 0.2526 -1.8255 12.4672
## 2012 2007 -0.9353 0.2021 -6.6515 4.7809
## 2012 2008 -9.6897 0.0688 -11.6353 -7.7441 *
## 2012 2009 9.3573 0.0635 7.5606 11.1539 *
## 2012 2010 -9.5866 0.0613 -11.3201 -7.8531 *
## 2012 2011 4.7989 0.1963 -0.7548 10.3525
## 2012 2012 4.9716 0.1618 0.3953 9.5479 *
## 2012 2013 0.1844 0.1459 -3.9417 4.3106
## 2012 2014 0.3320 0.1791 -4.7353 5.3992
## 2012 2015 -0.2146 0.0561 -1.8021 1.3730
## 2012 2016 4.6496 0.1916 -0.7706 10.0697
## 2012 2017 -0.4463 0.0651 -2.2881 1.3955
## 2012 2018 4.7436 0.2086 -1.1587 10.6460
## 2012 2019 4.9339 0.2013 -0.7607 10.6285
## 2012 2020 7.2678 0.7468 -13.8570 28.3926
## 2012 2021 4.7016 0.2109 -1.2637 10.6668
## 2012 2022 5.2477 0.2106 -0.7109 11.2063
## 2013 1992 2.0353 3.1993 -88.4689 92.5395
## 2013 1993 -1.9056 3.5893 -103.4426 99.6313
## 2013 1994 1.2268 1.8990 -52.4952 54.9487
## 2013 1995 -1.5273 1.7944 -52.2880 49.2334
## 2013 1996 1.1841 1.8708 -51.7398 54.1080
## 2013 1997 -1.6068 1.7183 -50.2155 47.0018
## 2013 1998 -0.0575 0.1762 -5.0430 4.9280
## 2013 1999 4.5444 2.4389 -64.4487 73.5375
## 2013 2000 -3.2344 3.5347 -103.2272 96.7584
## 2013 2001 -0.3222 0.2312 -6.8638 6.2194
## 2013 2002 -1.2720 10.0001 -284.1650 281.6209
## 2013 2003 5.1067 4.1440 -112.1225 122.3360
## 2013 2004 -1.6792 1.4716 -43.3086 39.9503
## 2013 2005 0.2925 1.6855 -47.3891 47.9741
## 2013 2006 -0.6208 0.2291 -7.1021 5.8605
## 2013 2007 -2.3101 3.6701 -106.1330 101.5128
## 2013 2008 0.0183 0.2058 -5.8047 5.8413
## 2013 2009 2.5018 2.7856 -76.3005 81.3041
## 2013 2010 -0.1313 0.1461 -4.2636 4.0009
## 2013 2011 -0.1152 0.3079 -8.8262 8.5957
## 2013 2012 1.0949 1.6259 -44.9000 47.0897
## 2013 2013 -0.0279 0.0579 -1.6668 1.6111
## 2013 2014 0.0199 0.2873 -8.1082 8.1481
## 2013 2015 -0.7999 1.5236 -43.9022 42.3024
## 2013 2016 0.3161 0.2362 -6.3658 6.9980
## 2013 2017 0.2538 0.0843 -2.1301 2.6377
## 2013 2018 -0.6203 1.4137 -40.6127 39.3721
## 2013 2019 0.5067 0.3573 -9.6022 10.6157
## 2013 2020 0.6849 1.4504 -40.3446 41.7145
## 2013 2021 0.7078 0.1715 -4.1447 5.5603
## 2013 2022 0.4185 0.2248 -5.9418 6.7787
## 2014 1992 -1.4759 1.8316 -53.2911 50.3393
## 2014 1993 -0.3297 0.7366 -21.1684 20.5090
## 2014 1994 -1.3491 1.3221 -38.7504 36.0522
## 2014 1995 2.1415 2.0855 -56.8550 61.1381
## 2014 1996 1.8781 1.3213 -35.5000 39.2562
## 2014 1997 -1.1265 0.7309 -21.8023 19.5493
## 2014 1998 0.9975 0.8458 -22.9300 24.9249
## 2014 1999 -0.7990 0.9653 -28.1050 26.5071
## 2014 2000 -0.8802 1.4382 -41.5644 39.8040
## 2014 2001 1.1984 1.2231 -33.4012 35.7980
## 2014 2002 -0.6698 1.0779 -31.1627 29.8231
## 2014 2003 -0.0504 0.2130 -6.0755 5.9747
## 2014 2004 -0.0825 0.1518 -4.3774 4.2123
## 2014 2005 0.6496 0.9528 -26.3027 27.6020
## 2014 2006 0.0295 0.1414 -3.9693 4.0284
## 2014 2007 0.0365 0.2368 -6.6629 6.7359
## 2014 2008 -0.3736 0.2051 -6.1749 5.4277
## 2014 2009 -0.2485 0.1898 -5.6173 5.1204
## 2014 2010 -0.0640 0.1392 -4.0013 3.8733
## 2014 2011 0.1329 0.2080 -5.7513 6.0171
## 2014 2012 -0.1485 0.1912 -5.5580 5.2610
## 2014 2013 0.0502 0.2188 -6.1402 6.2405
## 2014 2014 -0.2104 0.1234 -3.7026 3.2817
## 2014 2015 -0.1960 0.1933 -5.6654 5.2734
## 2014 2016 -0.5397 0.4065 -12.0397 10.9604
## 2014 2017 -0.6713 0.2781 -8.5392 7.1966
## 2014 2018 -0.5068 0.4294 -12.6545 11.6409
## 2014 2019 -0.7110 0.5716 -16.8796 15.4576
## 2014 2020 0.0916 0.6678 -18.8008 18.9840
## 2014 2021 -0.8010 0.6503 -19.1982 17.5961
## 2014 2022 -0.6700 0.5482 -16.1792 14.8392
## 2015 1992 -0.0347 0.1172 -3.3506 3.2812
## 2015 1993 -0.0248 0.1162 -3.3133 3.2638
## 2015 1994 -0.0580 0.1151 -3.3142 3.1982
## 2015 1995 -0.0203 0.1305 -3.7122 3.6716
## 2015 1996 -0.2009 0.1112 -3.3457 2.9438
## 2015 1997 2.4913 2.6917 -73.6529 78.6355
## 2015 1998 5.6583 3.2672 -86.7659 98.0826
## 2015 1999 -7.9835 1.0134 -36.6521 20.6851
## 2015 2000 -0.2459 0.1021 -3.1330 2.6411
## 2015 2001 -0.3756 0.1028 -3.2843 2.5331
## 2015 2002 5.5511 2.5900 -67.7165 78.8187
## 2015 2003 1.7637 2.9154 -80.7088 84.2362
## 2015 2004 -1.0897 3.2740 -93.7063 91.5269
## 2015 2005 -1.5718 1.2771 -37.6987 34.5550
## 2015 2006 -0.1466 0.0825 -2.4806 2.1874
## 2015 2007 0.1361 0.8784 -24.7130 24.9852
## 2015 2008 2.5254 2.4929 -67.9966 73.0475
## 2015 2009 -7.7612 1.7930 -58.4821 42.9596
## 2015 2010 5.0751 2.8764 -76.2940 86.4443
## 2015 2011 3.7016 2.4904 -66.7486 74.1519
## 2015 2012 -3.3512 2.6956 -79.6076 72.9053
## 2015 2013 1.8800 3.4294 -95.1335 98.8936
## 2015 2014 1.0143 0.4472 -11.6364 13.6651
## 2015 2015 0.5347 1.1136 -30.9669 32.0363
## 2015 2016 0.8418 1.9049 -53.0457 54.7294
## 2015 2017 -2.7113 3.6594 -106.2318 100.8091
## 2015 2018 0.3248 0.7552 -21.0395 21.6892
## 2015 2019 -2.9701 3.3650 -98.1614 92.2212
## 2015 2020 1.4248 0.5451 -13.9958 16.8455
## 2015 2021 0.1812 1.1603 -32.6433 33.0056
## 2015 2022 0.3985 0.6402 -17.7111 18.5081
## 2016 1992 -0.7358 0.1288 -4.3781 2.9065
## 2016 1993 -0.0485 0.3276 -9.3149 9.2178
## 2016 1994 0.5401 0.4265 -11.5252 12.6053
## 2016 1995 -0.2272 0.2079 -6.1072 5.6528
## 2016 1996 0.0240 0.1344 -3.7774 3.8254
## 2016 1997 0.0732 0.1156 -3.1968 3.3432
## 2016 1998 -0.3612 0.2279 -6.8095 6.0871
## 2016 1999 0.2178 0.1945 -5.2840 5.7195
## 2016 2000 -0.2426 0.1869 -5.5285 5.0434
## 2016 2001 -1.5411 1.5808 -46.2600 43.1779
## 2016 2002 1.2329 1.5659 -43.0658 45.5316
## 2016 2003 -0.2560 0.0831 -2.6063 2.0942
## 2016 2004 0.0645 0.1008 -2.7880 2.9169
## 2016 2005 -0.0256 0.1353 -3.8541 3.8029
## 2016 2006 0.0950 0.3531 -9.8928 10.0828
## 2016 2007 0.1069 0.3255 -9.1007 9.3145
## 2016 2008 0.0957 0.4790 -13.4546 13.6461
## 2016 2009 -0.2402 0.4978 -14.3226 13.8422
## 2016 2010 -0.0801 0.2789 -7.9691 7.8090
## 2016 2011 0.0417 0.4453 -12.5540 12.6374
## 2016 2012 -0.4632 0.4409 -12.9356 12.0093
## 2016 2013 0.2859 0.4356 -12.0375 12.6094
## 2016 2014 -0.0165 0.1787 -5.0718 5.0389
## 2016 2015 -0.4941 0.4487 -13.1863 12.1981
## 2016 2016 0.3607 0.5117 -14.1146 14.8360
## 2016 2017 -0.2147 0.0839 -2.5893 2.1600
## 2016 2018 -0.4471 0.1413 -4.4441 3.5499
## 2016 2019 0.1556 0.5713 -16.0049 16.3162
## 2016 2020 1.1807 0.3854 -9.7216 12.0830
## 2016 2021 -0.0236 0.4467 -12.6614 12.6142
## 2016 2022 -0.1208 0.5383 -15.3491 15.1075
## 2017 1992 -0.0423 0.1161 -3.3276 3.2429
## 2017 1993 -3.5435 6.0210 -173.8718 166.7848
## 2017 1994 -0.0579 0.1151 -3.3138 3.1979
## 2017 1995 3.5147 6.0063 -166.3974 173.4267
## 2017 1996 1.4189 12.0858 -340.4759 343.3137
## 2017 1997 0.3500 0.2746 -7.4192 8.1192
## 2017 1998 -0.3399 0.2802 -8.2665 7.5866
## 2017 1999 0.0444 0.1167 -3.2580 3.3467
## 2017 2000 -0.2230 0.1053 -3.2031 2.7571
## 2017 2001 3.0620 6.0466 -167.9899 174.1139
## 2017 2002 -3.1659 6.4580 -185.8559 179.5242
## 2017 2003 -2.0730 13.3513 -379.7667 375.6207
## 2017 2004 -0.5863 0.6870 -20.0207 18.8481
## 2017 2005 5.6744 6.1101 -167.1732 178.5219
## 2017 2006 0.2609 0.5251 -14.5928 15.1145
## 2017 2007 -3.0761 7.5306 -216.1098 209.9576
## 2017 2008 -0.6762 0.2915 -8.9211 7.5688
## 2017 2009 -0.8346 0.5376 -16.0429 14.3738
## 2017 2010 4.4631 5.1534 -141.3209 150.2471
## 2017 2011 -3.6941 6.2156 -179.5252 172.1369
## 2017 2012 0.0542 0.0790 -2.1809 2.2892
## 2017 2013 2.8045 6.1685 -171.6965 177.3056
## 2017 2014 -2.7150 6.1692 -177.2361 171.8062
## 2017 2015 3.5814 5.8852 -162.9041 170.0668
## 2017 2016 -0.8075 0.0534 -2.3190 0.7039
## 2017 2017 -3.0082 5.8959 -169.7973 163.7808
## 2017 2018 -3.0372 5.7038 -164.3914 158.3171
## 2017 2019 0.4205 0.0966 -2.3134 3.1544
## 2017 2020 -1.1242 5.6041 -159.6574 157.4090
## 2017 2021 1.0593 0.0940 -1.6011 3.7197
## 2017 2022 0.6149 0.1702 -4.1988 5.4285
## 2018 1992 0.4503 0.1981 -5.1548 6.0554
## 2018 1993 0.3768 0.1482 -3.8150 4.5687
## 2018 1994 -1.9427 1.0078 -30.4527 26.5674
## 2018 1995 0.1616 0.1315 -3.5570 3.8803
## 2018 1996 0.1125 0.9824 -27.6775 27.9024
## 2018 1997 -0.4599 1.1880 -34.0673 33.1474
## 2018 1998 0.4776 1.4515 -40.5839 41.5391
## 2018 1999 -1.2362 0.4758 -14.6962 12.2238
## 2018 2000 2.0055 0.5413 -13.3083 17.3193
## 2018 2001 0.7666 0.1354 -3.0648 4.5980
## 2018 2002 -0.2283 0.1473 -4.3956 3.9389
## 2018 2003 0.0337 0.0996 -2.7836 2.8509
## 2018 2004 -0.6398 0.1055 -3.6237 2.3440
## 2018 2005 0.4131 0.0846 -1.9789 2.8051
## 2018 2006 0.0209 0.1362 -3.8325 3.8742
## 2018 2007 0.0776 0.0857 -2.3465 2.5017
## 2018 2008 -0.2813 0.0998 -3.1033 2.5407
## 2018 2009 -0.3496 0.0666 -2.2350 1.5357
## 2018 2010 -0.2525 0.1592 -4.7551 4.2501
## 2018 2011 -0.1442 0.1454 -4.2578 3.9694
## 2018 2012 0.0171 0.2487 -7.0171 7.0514
## 2018 2013 0.1587 0.2362 -6.5236 6.8410
## 2018 2014 0.1029 0.0996 -2.7156 2.9213
## 2018 2015 -0.1958 0.1734 -5.1021 4.7105
## 2018 2016 0.0286 0.1290 -3.6207 3.6778
## 2018 2017 -0.5616 0.1228 -4.0352 2.9120
## 2018 2018 0.2229 0.0666 -1.6623 2.1081
## 2018 2019 0.5218 0.1997 -5.1266 6.1702
## 2018 2020 1.8123 0.3378 -7.7430 11.3676
## 2018 2021 0.3636 0.3033 -8.2154 8.9426
## 2018 2022 0.2089 0.3141 -8.6765 9.0943
## 2019 1992 1.8241 2.2130 -60.7804 64.4286
## 2019 1993 0.8792 1.0743 -29.5108 31.2692
## 2019 1994 0.2204 0.2050 -5.5777 6.0186
## 2019 1995 -0.4436 0.3620 -10.6853 9.7981
## 2019 1996 -2.5959 1.9771 -58.5258 53.3341
## 2019 1997 1.2919 1.0397 -28.1206 30.7044
## 2019 1998 0.8995 2.7100 -75.7633 77.5623
## 2019 1999 -2.1052 2.1473 -62.8503 58.6399
## 2019 2000 4.0951 1.5767 -40.5080 48.6982
## 2019 2001 0.0497 1.3639 -38.5325 38.6320
## 2019 2002 -4.7960 1.8143 -56.1214 46.5294
## 2019 2003 3.0992 1.7813 -47.2908 53.4892
## 2019 2004 0.4000 0.7147 -19.8195 20.6194
## 2019 2005 -0.5340 1.0133 -29.1994 28.1314
## 2019 2006 -0.4494 0.9444 -27.1665 26.2678
## 2019 2007 1.4335 0.8132 -21.5707 24.4378
## 2019 2008 0.2006 1.5856 -44.6545 45.0558
## 2019 2009 -2.1953 1.5177 -45.1294 40.7387
## 2019 2010 2.3073 1.3226 -35.1079 39.7225
## 2019 2011 -2.1170 1.5071 -44.7523 40.5184
## 2019 2012 -0.5975 0.8923 -25.8387 24.6436
## 2019 2013 2.0526 1.4281 -38.3469 42.4521
## 2019 2014 0.3206 0.8943 -24.9786 25.6197
## 2019 2015 -0.1562 0.4090 -11.7272 11.4149
## 2019 2016 -0.7954 0.9758 -28.4000 26.8093
## 2019 2017 -1.0694 1.3020 -37.9014 35.7626
## 2019 2018 0.6661 1.2070 -33.4791 34.8113
## 2019 2019 -0.6939 1.6321 -46.8632 45.4754
## 2019 2020 0.6903 3.6910 -103.7248 105.1054
## 2019 2021 1.3310 1.6405 -45.0767 47.7387
## 2019 2022 2.2836 1.2053 -31.8130 36.3802
## 2020 1992 -0.3497 1.3700 -39.1051 38.4057
## 2020 1993 -0.3450 1.2444 -35.5491 34.8591
## 2020 1994 -0.0784 0.7799 -22.1411 21.9843
## 2020 1995 2.4907 2.4052 -65.5490 70.5305
## 2020 1996 -1.4436 1.1968 -35.3002 32.4131
## 2020 1997 -1.1990 1.0261 -30.2267 27.8286
## 2020 1998 0.2977 1.0417 -29.1695 29.7649
## 2020 1999 0.7978 0.9034 -24.7584 26.3539
## 2020 2000 -0.7938 0.8181 -23.9362 22.3486
## 2020 2001 -0.0240 0.8232 -23.3117 23.2638
## 2020 2002 -0.8113 0.9282 -27.0687 25.4460
## 2020 2003 0.0549 0.9325 -26.3237 26.4335
## 2020 2004 -0.0369 0.9918 -28.0941 28.0204
## 2020 2005 0.6707 0.6829 -18.6474 19.9889
## 2020 2006 -0.3234 0.9256 -26.5078 25.8610
## 2020 2007 0.2265 0.6751 -18.8716 19.3246
## 2020 2008 0.0837 1.0117 -28.5354 28.7028
## 2020 2009 0.2502 0.7842 -21.9329 22.4332
## 2020 2010 0.5938 0.8212 -22.6372 23.8248
## 2020 2011 -0.3257 0.4519 -13.1091 12.4578
## 2020 2012 -0.5318 0.4790 -14.0820 13.0183
## 2020 2013 -0.3133 0.3438 -10.0384 9.4117
## 2020 2014 -0.1326 0.1001 -2.9631 2.6978
## 2020 2015 0.0608 0.0535 -1.4525 1.5741
## 2020 2016 0.5755 0.6236 -17.0650 18.2160
## 2020 2017 -0.0398 0.1883 -5.3664 5.2868
## 2020 2018 0.0029 0.3854 -10.8996 10.9055
## 2020 2019 0.0058 0.5249 -14.8434 14.8551
## 2020 2020 1.1156 0.5792 -15.2689 17.5000
## 2020 2021 -1.0833 0.9846 -28.9378 26.7712
## 2020 2022 -0.2869 0.5675 -16.3421 15.7682
## 2021 1992 -0.8384 1.7734 -51.0064 49.3295
## 2021 1993 0.2196 2.1537 -60.7058 61.1450
## 2021 1994 -1.9453 1.7011 -50.0665 46.1760
## 2021 1995 1.4760 1.9334 -53.2177 56.1698
## 2021 1996 1.6831 1.6898 -46.1182 49.4843
## 2021 1997 -1.1038 1.5119 -43.8743 41.6667
## 2021 1998 -4.4881 1.8523 -56.8869 47.9108
## 2021 1999 3.1658 4.7391 -130.8975 137.2292
## 2021 2000 1.3072 1.6814 -46.2577 48.8721
## 2021 2001 1.0070 1.0166 -27.7503 29.7644
## 2021 2002 0.6001 0.8862 -24.4681 25.6684
## 2021 2003 -1.3885 1.3051 -38.3074 35.5304
## 2021 2004 0.5595 1.1521 -32.0311 33.1500
## 2021 2005 0.0556 0.9171 -25.8873 25.9985
## 2021 2006 -0.1931 0.9394 -26.7687 26.3824
## 2021 2007 -1.5271 1.7706 -51.6167 48.5625
## 2021 2008 1.0123 1.8576 -51.5361 53.5607
## 2021 2009 -0.6833 1.0953 -31.6692 30.3025
## 2021 2010 0.8346 1.2042 -33.2317 34.9010
## 2021 2011 0.6352 0.8628 -23.7716 25.0420
## 2021 2012 -1.9521 1.9154 -56.1357 52.2315
## 2021 2013 0.1414 0.0712 -1.8716 2.1545
## 2021 2014 0.9718 1.7063 -47.2966 49.2402
## 2021 2015 0.2012 0.3282 -9.0829 9.4854
## 2021 2016 -0.1173 0.1058 -3.1091 2.8744
## 2021 2017 0.1877 0.9353 -26.2708 26.6462
## 2021 2018 -2.2756 1.9578 -57.6610 53.1098
## 2021 2019 2.5025 1.8164 -48.8811 53.8861
## 2021 2020 -0.8074 0.7690 -22.5624 20.9476
## 2021 2021 -0.2743 0.6431 -18.4655 17.9169
## 2021 2022 0.5954 0.8417 -23.2149 24.4057
## 2022 1992 5.7059 1.7119 -42.7228 54.1346
## 2022 1993 -1.5744 4.2915 -122.9752 119.8264
## 2022 1994 -0.1223 5.9239 -167.7020 167.4574
## 2022 1995 -0.9171 5.2454 -149.3030 147.4688
## 2022 1996 -2.3502 2.5209 -73.6637 68.9632
## 2022 1997 -1.2062 2.6800 -77.0197 74.6072
## 2022 1998 0.1918 0.1301 -3.4879 3.8715
## 2022 1999 1.7366 2.2069 -60.6931 64.1664
## 2022 2000 2.4603 2.6744 -73.1966 78.1173
## 2022 2001 -0.2937 0.1901 -5.6700 5.0826
## 2022 2002 2.9834 2.8290 -77.0459 83.0127
## 2022 2003 -1.4444 1.7360 -50.5538 47.6650
## 2022 2004 -5.7526 2.1816 -67.4681 55.9629
## 2022 2005 2.2420 3.6109 -99.9051 104.3890
## 2022 2006 4.7573 2.3783 -62.5229 72.0374
## 2022 2007 -7.0509 2.8500 -87.6738 73.5720
## 2022 2008 3.7928 2.8320 -76.3212 83.9067
## 2022 2009 0.6856 1.2975 -36.0184 37.3896
## 2022 2010 0.1075 0.2761 -7.7027 7.9177
## 2022 2011 -2.6616 2.6280 -77.0050 71.6818
## 2022 2012 1.7425 2.2945 -63.1659 66.6508
## 2022 2013 -1.0075 1.7496 -50.5025 48.4876
## 2022 2014 3.8034 1.9890 -52.4622 60.0690
## 2022 2015 -0.4288 0.3630 -10.6976 9.8399
## 2022 2016 -1.8722 1.8438 -54.0324 50.2881
## 2022 2017 2.4535 2.3688 -64.5587 69.4656
## 2022 2018 -0.5310 0.2383 -7.2727 6.2108
## 2022 2019 0.4325 0.2673 -7.1284 7.9934
## 2022 2020 -0.5287 2.5932 -73.8883 72.8308
## 2022 2021 0.3957 2.4132 -67.8706 68.6620
## 2022 2022 -1.4988 1.4465 -42.4182 39.4205
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic")
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## -1.1333 0.4909 -2.0954 -0.1712 *
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -30 5.7059 1.7883 0.7391 10.6727 *
## -29 -1.0715 1.8445 -6.1946 4.0515
## -28 -0.0447 1.5739 -4.4161 4.3266
## -27 -0.3616 1.0993 -3.4148 2.6917
## -26 0.3813 0.4507 -0.8704 1.6331
## -25 0.8017 0.5006 -0.5888 2.1922
## -24 -1.1449 0.3489 -2.1138 -0.1759 *
## -23 -1.1009 0.7011 -3.0483 0.8464
## -22 0.5742 0.7903 -1.6207 2.7691
## -21 0.2912 0.4549 -0.9722 1.5546
## -20 -0.3042 0.4770 -1.6291 1.0207
## -19 0.6936 0.6094 -0.9991 2.3862
## -18 0.0077 0.5847 -1.6162 1.6316
## -17 0.4173 0.6315 -1.3365 2.1711
## -16 0.4147 0.3765 -0.6309 1.4602
## -15 -1.2030 0.6226 -2.9321 0.5261
## -14 0.8720 0.7755 -1.2819 3.0259
## -13 0.2421 0.3603 -0.7586 1.2428
## -12 0.0213 0.2540 -0.6842 0.7268
## -11 -0.0137 0.4115 -1.1567 1.1293
## -10 0.1770 0.3710 -0.8536 1.2075
## -9 -0.0879 0.2859 -0.8820 0.7063
## -8 -0.0617 0.2528 -0.7638 0.6404
## -7 0.0089 0.2141 -0.5857 0.6035
## -6 -0.3905 0.2819 -1.1734 0.3923
## -5 0.1892 0.2125 -0.4009 0.7793
## -4 0.1479 0.2278 -0.4849 0.7807
## -3 -0.2605 0.2419 -0.9322 0.4113
## -2 0.1600 0.2494 -0.5327 0.8527
## -1 -0.1584 0.1923 -0.6926 0.3758
## 0 0.0149 0.1983 -0.5360 0.5658
## 1 0.1283 0.3387 -0.8125 1.0691
## 2 0.1745 0.3762 -0.8704 1.2193
## 3 0.1325 0.2219 -0.4837 0.7487
## 4 0.1707 0.2612 -0.5549 0.8962
## 5 -0.0253 0.3464 -0.9875 0.9369
## 6 0.2167 0.3195 -0.6706 1.1041
## 7 -0.1607 0.3958 -1.2599 0.9386
## 8 0.0299 0.4072 -1.1012 1.1609
## 9 0.4886 0.4590 -0.7862 1.7635
## 10 -0.3298 0.5104 -1.7475 1.0878
## 11 0.7366 0.7712 -1.4053 2.8785
## 12 0.2057 0.5639 -1.3604 1.7718
## 13 -0.2150 0.4955 -1.5914 1.1613
## 14 -1.0402 0.7737 -3.1889 1.1086
## 15 -1.4479 1.2326 -4.8714 1.9756
## 16 -1.9818 0.6099 -3.6758 -0.2877 *
## 17 -2.5733 1.1636 -5.8052 0.6585
## 18 -2.4876 1.1871 -5.7847 0.8096
## 19 -2.6703 1.2320 -6.0922 0.7516
## 20 -1.5231 1.5778 -5.9053 2.8591
## 21 -1.5952 0.2889 -2.3978 -0.7927 *
## 22 -2.3445 1.9984 -7.8949 3.2058
## 23 0.7378 3.0225 -7.6569 9.1326
## 24 -1.7533 0.2732 -2.5122 -0.9945 *
## 25 -5.0139 3.0508 -13.4872 3.4594
## 26 -6.2369 3.3180 -15.4523 2.9785
## 27 -1.6370 0.2714 -2.3908 -0.8831 *
## 28 -1.6112 0.2805 -2.3902 -0.8321 *
## 29 -1.4879 0.1738 -1.9707 -1.0050 *
## 30 -2.0333 0.3789 -3.0857 -0.9809 *
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robust# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Iron - Homicides",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Iron",
x = "",
y = "Change in homicide rate (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "event_study_iron_homicides.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)Cobre
att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = hh3,
weightsname = "populacao"
)## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## dropped 90 rows from original data due to missing data## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 30 units that were already treated in the first period.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 179 observations while converting to balanced panel.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, : Be aware that there are some small groups in your dataset.
## Check groups: 1996,1997,2005,2006,2008,2009,2014,2015,2016,2017,2018,2020,2022.## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu## Warning in att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Not returning pre-test Wald statistic due to singular covariance matrix## Warning in att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Simultaneous critical value is arguably `too large' to be realible. This
## usually happens when number of observations per group is small and/or there is
## no much variation in outcomes.# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = hh3, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
## Group-Time Average Treatment Effects:
## Group Time ATT(g,t) Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## 1996 1992 0.1594 0.1166 -1.9543 2.2732
## 1996 1993 -0.6370 0.1037 -2.5166 1.2427
## 1996 1994 -0.0974 0.1215 -2.3002 2.1054
## 1996 1995 0.6793 0.1408 -1.8725 3.2312
## 1996 1996 0.3072 0.1151 -1.7794 2.3937
## 1996 1997 -0.0612 0.1166 -2.1751 2.0527
## 1996 1998 -0.3061 0.1261 -2.5919 1.9797
## 1996 1999 -0.4169 0.1338 -2.8415 2.0077
## 1996 2000 -1.0737 0.1342 -3.5056 1.3581
## 1996 2001 -0.5728 0.1107 -2.5784 1.4327
## 1996 2002 0.3337 0.1168 -1.7833 2.4507
## 1996 2003 0.0071 0.1278 -2.3089 2.3231
## 1996 2004 -0.3670 0.1300 -2.7239 1.9899
## 1996 2005 -1.1977 0.1423 -3.7772 1.3819
## 1996 2006 -0.9008 0.1392 -3.4246 1.6231
## 1996 2007 -0.9631 0.1439 -3.5719 1.6458
## 1996 2008 -1.0610 0.1471 -3.7268 1.6049
## 1996 2009 -1.1924 0.1548 -3.9981 1.6132
## 1996 2010 -1.4587 0.1528 -4.2288 1.3113
## 1996 2011 -1.3477 0.1591 -4.2318 1.5365
## 1996 2012 -2.1202 0.1616 -5.0496 0.8093
## 1996 2013 -1.4504 0.1710 -4.5494 1.6485
## 1996 2014 -1.7078 0.1685 -4.7609 1.3454
## 1996 2015 -2.0139 0.1735 -5.1586 1.1309
## 1996 2016 -2.3568 0.1873 -5.7507 1.0371
## 1996 2017 -1.8452 0.1883 -5.2577 1.5672
## 1996 2018 -1.8270 0.2014 -5.4774 1.8234
## 1996 2019 -0.9595 0.2038 -4.6525 2.7335
## 1996 2020 -0.0704 0.2940 -5.3993 5.2586
## 1996 2021 -0.8384 0.2064 -4.5787 2.9019
## 1996 2022 -0.9595 0.2171 -4.8953 2.9762
## 1997 1992 0.0704 0.1168 -2.0470 2.1879
## 1997 1993 0.5203 0.1036 -1.3578 2.3983
## 1997 1994 -0.2865 0.1217 -2.4918 1.9187
## 1997 1995 0.1898 0.1410 -2.3659 2.7454
## 1997 1996 -0.3441 0.1146 -2.4213 1.7331
## 1997 1997 0.5299 0.1151 -1.5570 2.6167
## 1997 1998 0.2231 0.1153 -1.8675 2.3138
## 1997 1999 0.4017 0.1190 -1.7555 2.5589
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## 2015 1994 2.5510 2.9594 -51.0868 56.1887
## 2015 1995 0.4550 0.4165 -7.0942 8.0042
## 2015 1996 -1.8704 4.0586 -75.4308 71.6900
## 2015 1997 3.8421 3.0386 -51.2316 58.9159
## 2015 1998 -3.4713 3.1483 -60.5330 53.5903
## 2015 1999 1.4507 3.8200 -67.7866 70.6881
## 2015 2000 -4.3084 2.9005 -56.8784 48.2615
## 2015 2001 4.5477 2.7123 -44.6112 53.7066
## 2015 2002 0.3057 0.6596 -11.6498 12.2612
## 2015 2003 -3.5225 3.3065 -63.4511 56.4061
## 2015 2004 -1.6434 2.2668 -42.7287 39.4419
## 2015 2005 4.3015 3.0594 -51.1497 59.7528
## 2015 2006 1.3007 0.4724 -7.2607 9.8621
## 2015 2007 -2.4942 2.2913 -44.0230 39.0345
## 2015 2008 1.7640 1.9659 -33.8671 37.3951
## 2015 2009 0.4884 0.2797 -4.5815 5.5584
## 2015 2010 -2.2432 1.8983 -36.6503 32.1639
## 2015 2011 1.7457 1.9755 -34.0606 37.5521
## 2015 2012 -0.1633 0.0948 -1.8820 1.5554
## 2015 2013 0.2976 0.2495 -4.2246 4.8199
## 2015 2014 -1.7355 2.3640 -44.5824 41.1113
## 2015 2015 2.3524 2.3225 -39.7420 44.4468
## 2015 2016 1.9271 2.4701 -42.8426 46.6968
## 2015 2017 2.2147 2.0790 -35.4659 39.8953
## 2015 2018 2.7295 2.2411 -37.8893 43.3483
## 2015 2019 3.0271 2.1000 -35.0354 41.0897
## 2015 2020 3.3085 2.5299 -42.5453 49.1624
## 2015 2021 2.3132 1.8348 -30.9419 35.5682
## 2015 2022 0.2824 0.3599 -6.2398 6.8047
## 2016 1992 -0.8546 0.1756 -4.0368 2.3276
## 2016 1993 -1.1533 1.5513 -29.2703 26.9636
## 2016 1994 0.6577 0.3423 -5.5462 6.8616
## 2016 1995 1.1282 1.5533 -27.0253 29.2818
## 2016 1996 -1.1314 1.5714 -29.6121 27.3492
## 2016 1997 0.0281 0.1176 -2.1032 2.1593
## 2016 1998 -0.2266 0.1468 -2.8881 2.4350
## 2016 1999 0.0484 0.1799 -3.2125 3.3092
## 2016 2000 -0.2271 0.1142 -2.2979 1.8436
## 2016 2001 -0.2728 0.0937 -1.9719 1.4262
## 2016 2002 1.2736 1.4736 -25.4349 27.9821
## 2016 2003 -1.3847 1.4937 -28.4572 25.6878
## 2016 2004 1.0799 1.3755 -23.8507 26.0104
## 2016 2005 0.0516 0.1417 -2.5159 2.6192
## 2016 2006 0.0248 0.1791 -3.2206 3.2701
## 2016 2007 0.2031 0.1120 -1.8270 2.2331
## 2016 2008 -0.1985 0.1001 -2.0124 1.6154
## 2016 2009 0.0500 0.0924 -1.6248 1.7247
## 2016 2010 -0.0008 0.1419 -2.5719 2.5703
## 2016 2011 -0.0879 0.1411 -2.6455 2.4696
## 2016 2012 -0.1887 0.1161 -2.2925 1.9150
## 2016 2013 0.0432 0.0628 -1.0941 1.1806
## 2016 2014 -0.1018 0.0566 -1.1276 0.9240
## 2016 2015 -0.0980 0.1039 -1.9803 1.7843
## 2016 2016 -0.0487 0.0949 -1.7680 1.6706
## 2016 2017 -0.1776 0.0688 -1.4242 1.0690
## 2016 2018 -0.2504 0.1073 -2.1945 1.6936
## 2016 2019 -0.0064 0.2943 -5.3398 5.3271
## 2016 2020 0.8700 0.2472 -3.6102 5.3502
## 2016 2021 -0.1592 0.1493 -2.8653 2.5469
## 2016 2022 -0.3887 0.1591 -3.2725 2.4952
## 2017 1992 -2.1319 4.3062 -80.1813 75.9175
## 2017 1993 -6.1601 3.3551 -66.9698 54.6496
## 2017 1994 -0.0459 0.1216 -2.2505 2.1587
## 2017 1995 1.8185 3.8709 -68.3400 71.9770
## 2017 1996 -1.8862 3.9042 -72.6496 68.8771
## 2017 1997 6.2274 3.1830 -51.4645 63.9192
## 2017 1998 -6.2666 3.1168 -62.7577 50.2245
## 2017 1999 -0.0093 0.1137 -2.0704 2.0519
## 2017 2000 -0.2691 0.1094 -2.2515 1.7132
## 2017 2001 1.5861 4.1320 -73.3045 76.4768
## 2017 2002 7.1523 3.8588 -62.7877 77.0922
## 2017 2003 -2.5753 3.8696 -72.7100 67.5593
## 2017 2004 1.1092 4.1844 -74.7326 76.9510
## 2017 2005 0.6380 0.0841 -0.8860 2.1620
## 2017 2006 -0.7204 0.1737 -3.8694 2.4286
## 2017 2007 1.2534 0.5710 -9.0966 11.6034
## 2017 2008 0.0524 0.3723 -6.6949 6.7996
## 2017 2009 -1.8137 4.1235 -76.5516 72.9242
## 2017 2010 1.2888 4.8540 -86.6888 89.2665
## 2017 2011 -0.0403 0.2901 -5.2975 5.2169
## 2017 2012 0.5318 0.1610 -2.3868 3.4503
## 2017 2013 -2.5900 4.2528 -79.6710 74.4909
## 2017 2014 2.4924 4.3900 -77.0758 82.0607
## 2017 2015 -1.7425 0.6959 -14.3555 10.8705
## 2017 2016 0.9014 1.1384 -19.7312 21.5341
## 2017 2017 0.1404 0.2040 -3.5568 3.8377
## 2017 2018 0.5862 0.4061 -6.7745 7.9468
## 2017 2019 0.4217 0.6138 -10.7041 11.5476
## 2017 2020 0.9345 0.2519 -3.6315 5.5005
## 2017 2021 0.6039 0.1430 -1.9874 3.1952
## 2017 2022 0.9584 0.1429 -1.6313 3.5481
## 2018 1992 -1.0437 0.1177 -3.1774 1.0899
## 2018 1993 0.9093 0.1029 -0.9551 2.7737
## 2018 1994 0.4573 0.1218 -1.7495 2.6642
## 2018 1995 -0.0440 0.1411 -2.6005 2.5125
## 2018 1996 -0.4393 0.1148 -2.5193 1.6408
## 2018 1997 0.4168 0.1161 -1.6874 2.5211
## 2018 1998 0.5226 0.1097 -1.4649 2.5101
## 2018 1999 0.1015 0.1137 -1.9586 2.1616
## 2018 2000 -0.6051 0.1081 -2.5646 1.3544
## 2018 2001 -0.7843 0.0942 -2.4925 0.9239
## 2018 2002 0.2330 0.0930 -1.4526 1.9185
## 2018 2003 -0.0892 0.0869 -1.6647 1.4864
## 2018 2004 -0.2292 0.0863 -1.7925 1.3342
## 2018 2005 0.2026 0.0839 -1.3180 1.7233
## 2018 2006 0.1385 0.0771 -1.2595 1.5365
## 2018 2007 -0.0995 0.0723 -1.4092 1.2103
## 2018 2008 -0.1123 0.0665 -1.3183 1.0936
## 2018 2009 0.1556 0.0668 -1.0560 1.3672
## 2018 2010 -0.8004 0.0555 -1.8059 0.2051
## 2018 2011 -0.0973 0.0524 -1.0467 0.8522
## 2018 2012 0.0509 0.0528 -0.9060 1.0079
## 2018 2013 0.2427 0.0569 -0.7891 1.2745
## 2018 2014 0.0406 0.0554 -0.9637 1.0449
## 2018 2015 -0.3596 0.0457 -1.1873 0.4681
## 2018 2016 -0.0306 0.0512 -0.9584 0.8972
## 2018 2017 -0.7413 0.0437 -1.5333 0.0507
## 2018 2018 0.6595 0.0480 -0.2114 1.5303
## 2018 2019 0.6352 0.0487 -0.2466 1.5170
## 2018 2020 0.8953 0.2177 -3.0506 4.8412
## 2018 2021 0.6259 0.0558 -0.3859 1.6377
## 2018 2022 0.8048 0.0566 -0.2203 1.8300
## 2019 1992 -1.0168 1.0087 -19.2992 17.2656
## 2019 1993 -2.1594 2.5397 -48.1914 43.8727
## 2019 1994 0.5829 0.9700 -16.9981 18.1638
## 2019 1995 0.1236 0.9056 -16.2893 16.5366
## 2019 1996 -0.4168 0.2071 -4.1698 3.3362
## 2019 1997 -0.6978 0.7388 -14.0888 12.6933
## 2019 1998 2.5733 1.9907 -33.5082 38.6548
## 2019 1999 0.0286 0.7821 -14.1468 14.2039
## 2019 2000 -0.8514 0.8036 -15.4167 13.7140
## 2019 2001 0.1038 0.9429 -16.9865 17.1940
## 2019 2002 0.0583 0.7901 -14.2628 14.3794
## 2019 2003 -0.1778 1.3462 -24.5782 24.2226
## 2019 2004 0.5249 0.6292 -10.8797 11.9296
## 2019 2005 -1.1731 1.4369 -27.2163 24.8701
## 2019 2006 -1.3491 0.7077 -14.1766 11.4783
## 2019 2007 0.8051 0.2935 -4.5137 6.1240
## 2019 2008 0.8888 1.4859 -26.0420 27.8196
## 2019 2009 0.5643 0.5843 -10.0263 11.1548
## 2019 2010 -0.3998 0.6028 -11.3249 10.5254
## 2019 2011 -0.4501 1.1265 -20.8670 19.9669
## 2019 2012 0.2490 0.7128 -12.6711 13.1691
## 2019 2013 0.8403 1.1671 -20.3132 21.9938
## 2019 2014 -0.5002 1.0754 -19.9922 18.9918
## 2019 2015 -1.3373 0.8212 -16.2213 13.5466
## 2019 2016 1.6278 1.1585 -19.3703 22.6258
## 2019 2017 -2.0318 1.2204 -24.1514 20.0878
## 2019 2018 1.5370 0.6361 -9.9914 13.0653
## 2019 2019 0.1353 0.6094 -10.9091 11.1796
## 2019 2020 -0.2109 0.6806 -12.5475 12.1256
## 2019 2021 0.0277 1.1634 -21.0582 21.1136
## 2019 2022 0.0498 0.3280 -5.8946 5.9942
## 2020 1992 2.9546 3.3077 -56.9961 62.9052
## 2020 1993 -0.8711 0.2750 -5.8561 4.1140
## 2020 1994 -1.6851 2.6577 -49.8557 46.4855
## 2020 1995 1.6097 2.6839 -47.0361 50.2555
## 2020 1996 0.7919 0.1341 -1.6392 3.2229
## 2020 1997 -1.4784 1.7392 -33.0018 30.0449
## 2020 1998 0.4517 0.1344 -1.9836 2.8870
## 2020 1999 1.0389 2.7372 -48.5725 50.6502
## 2020 2000 -0.3562 0.2234 -4.4044 3.6921
## 2020 2001 -0.9479 2.3099 -42.8148 40.9191
## 2020 2002 0.9277 1.5646 -27.4301 29.2855
## 2020 2003 0.0158 0.2496 -4.5083 4.5399
## 2020 2004 -0.6746 1.5407 -28.5987 27.2495
## 2020 2005 1.1397 1.2820 -22.0970 24.3764
## 2020 2006 -0.4557 0.0828 -1.9573 1.0458
## 2020 2007 -0.0838 0.2870 -5.2854 5.1178
## 2020 2008 0.1340 0.0761 -1.2453 1.5133
## 2020 2009 -0.2779 0.1578 -3.1376 2.5818
## 2020 2010 -0.5166 1.3469 -24.9293 23.8961
## 2020 2011 0.0908 1.7341 -31.3392 31.5208
## 2020 2012 0.2689 0.2020 -3.3930 3.9309
## 2020 2013 -0.2611 0.0735 -1.5939 1.0718
## 2020 2014 0.1591 0.1203 -2.0206 2.3388
## 2020 2015 -0.1267 0.1150 -2.2118 1.9584
## 2020 2016 -0.2985 0.1312 -2.6762 2.0792
## 2020 2017 0.0165 0.0734 -1.3136 1.3466
## 2020 2018 0.2022 0.0728 -1.1167 1.5211
## 2020 2019 -0.1364 0.1380 -2.6371 2.3643
## 2020 2020 0.4956 0.4683 -7.9925 8.9837
## 2020 2021 0.1264 0.1076 -1.8240 2.0768
## 2020 2022 -0.0752 0.2557 -4.7104 4.5600
## 2022 1992 8.5883 1.2494 -14.0565 31.2331
## 2022 1993 -0.2554 0.2835 -5.3944 4.8837
## 2022 1994 -8.4182 1.2632 -31.3126 14.4762
## 2022 1995 5.3859 5.6732 -97.4386 108.2103
## 2022 1996 2.8457 6.0776 -107.3089 113.0003
## 2022 1997 -8.3693 1.3143 -32.1906 15.4520
## 2022 1998 4.8516 4.9970 -85.7183 95.4216
## 2022 1999 -0.0142 0.1135 -2.0713 2.0429
## 2022 2000 -1.2794 12.1505 -221.5048 218.9461
## 2022 2001 -0.6664 0.4293 -8.4465 7.1138
## 2022 2002 1.6137 11.2468 -202.2320 205.4594
## 2022 2003 5.0155 5.5803 -96.1267 106.1576
## 2022 2004 -7.0125 4.3065 -85.0669 71.0420
## 2022 2005 5.0406 4.7903 -81.7817 91.8629
## 2022 2006 1.0003 0.1879 -2.4054 4.4061
## 2022 2007 -3.6778 5.4828 -103.0530 95.6975
## 2022 2008 2.8033 5.0517 -88.7581 94.3647
## 2022 2009 0.9530 1.3696 -23.8705 25.7765
## 2022 2010 -1.3246 1.3335 -25.4935 22.8443
## 2022 2011 -0.4911 0.2860 -5.6757 4.6934
## 2022 2012 0.1640 0.2611 -4.5684 4.8964
## 2022 2013 -3.3620 5.5222 -103.4501 96.7261
## 2022 2014 3.5771 4.3452 -75.1793 82.3335
## 2022 2015 -0.2550 0.1580 -3.1181 2.6081
## 2022 2016 -1.4632 4.2898 -79.2154 76.2890
## 2022 2017 -0.0228 0.1142 -2.0934 2.0478
## 2022 2018 -0.5551 1.4797 -27.3751 26.2650
## 2022 2019 4.0631 5.8111 -101.2623 109.3886
## 2022 2020 -0.6184 1.2360 -23.0210 21.7842
## 2022 2021 0.3956 1.3470 -24.0182 24.8094
## 2022 2022 -0.2261 0.2431 -4.6321 4.1800
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## -0.573 0.166 -0.8983 -0.2476 *
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -30 8.5883 1.2854 5.3271 11.8496 *
## -29 -0.2554 0.2896 -0.9901 0.4794
## -28 1.4045 2.6535 -5.3279 8.1369
## -27 -0.3314 0.7534 -2.2429 1.5801
## -26 -1.3141 1.2274 -4.4282 1.8001
## -25 0.0902 1.2051 -2.9672 3.1477
## -24 -0.4906 0.8101 -2.5459 1.5647
## -23 0.3450 0.9207 -1.9911 2.6810
## -22 -0.1387 0.6215 -1.7157 1.4382
## -21 0.9782 0.7148 -0.8355 2.7918
## -20 0.6079 0.6999 -1.1680 2.3837
## -19 -1.2194 0.8684 -3.4226 0.9839
## -18 0.8566 0.8094 -1.1970 2.9101
## -17 -0.4806 0.6900 -2.2314 1.2701
## -16 -0.5321 0.6995 -2.3069 1.2428
## -15 0.7523 0.9330 -1.6148 3.1194
## -14 0.8083 0.5474 -0.5805 2.1971
## -13 -0.3269 0.3808 -1.2932 0.6393
## -12 0.0323 0.4860 -1.2007 1.2653
## -11 -0.2696 0.2615 -0.9331 0.3939
## -10 0.2781 0.4596 -0.8880 1.4443
## -9 0.4411 0.4412 -0.6784 1.5605
## -8 -0.3650 0.3006 -1.1276 0.3976
## -7 0.1876 0.2450 -0.4339 0.8091
## -6 0.1192 0.1589 -0.2839 0.5222
## -5 -0.3628 0.2328 -0.9533 0.2278
## -4 -0.0906 0.2319 -0.6790 0.4978
## -3 0.1693 0.2498 -0.4646 0.8031
## -2 -0.2745 0.1715 -0.7096 0.1605
## -1 0.0299 0.2474 -0.5977 0.6575
## 0 0.1752 0.2847 -0.5470 0.8975
## 1 0.0268 0.2824 -0.6897 0.7433
## 2 -0.0068 0.2497 -0.6402 0.6266
## 3 0.1331 0.3195 -0.6776 0.9438
## 4 0.4161 0.3389 -0.4436 1.2759
## 5 0.2286 0.3939 -0.7708 1.2281
## 6 -0.1257 0.3435 -0.9973 0.7460
## 7 -0.3698 0.1623 -0.7817 0.0420
## 8 -0.5593 0.1951 -1.0543 -0.0643 *
## 9 -1.0473 0.3665 -1.9771 -0.1175 *
## 10 -0.6831 0.1997 -1.1897 -0.1766 *
## 11 -0.3401 0.2457 -0.9635 0.2833
## 12 -0.3977 0.3393 -1.2585 0.4631
## 13 -1.1860 0.4826 -2.4105 0.0384
## 14 -0.6746 0.2603 -1.3351 -0.0141 *
## 15 0.0527 0.3130 -0.7414 0.8468
## 16 -0.6835 0.1784 -1.1362 -0.2309 *
## 17 -1.0458 0.1769 -1.4947 -0.5969 *
## 18 -0.8985 0.2761 -1.5991 -0.1980 *
## 19 -0.9738 0.3435 -1.8452 -0.1024 *
## 20 -1.5748 0.2901 -2.3109 -0.8388 *
## 21 -1.1512 0.2509 -1.7879 -0.5146 *
## 22 -1.3873 0.2351 -1.9837 -0.7908 *
## 23 -0.4230 0.3231 -1.2427 0.3967
## 24 -0.8729 0.3032 -1.6422 -0.1035 *
## 25 -1.1416 0.2323 -1.7309 -0.5523 *
## 26 -0.9595 0.2231 -1.5255 -0.3936 *
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robust# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Copper - Homicides",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Copper",
x = "",
y = "Change in homicide rate (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "event_study_cobre_homicides.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)Bauxita
att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = hh4,
weightsname = "populacao"
)## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## dropped 25 rows from original data due to missing data## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 56 units that were already treated in the first period.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 38 observations while converting to balanced panel.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, : Be aware that there are some small groups in your dataset.
## Check groups: 1999,2001,2005,2006,2007,2008,2010,2012,2013,2014,2017,2018.## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu## Warning in att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Not returning pre-test Wald statistic due to singular covariance matrix# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = hh4, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
## Group-Time Average Treatment Effects:
## Group Time ATT(g,t) Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## 1999 1992 2.1459 0.8677 -1.3562 5.6480
## 1999 1993 -3.2047 1.3051 -8.4726 2.0632
## 1999 1994 1.1723 0.9310 -2.5856 4.9302
## 1999 1995 -0.4121 1.3129 -5.7111 4.8869
## 1999 1996 -0.7263 0.3361 -2.0828 0.6302
## 1999 1997 -4.9664 2.9902 -17.0356 7.1028
## 1999 1998 5.2534 3.2195 -7.7411 18.2479
## 1999 1999 2.4315 1.1342 -2.1463 7.0092
## 1999 2000 -0.5322 0.2556 -1.5638 0.4994
## 1999 2001 -0.2414 0.1820 -0.9761 0.4933
## 1999 2002 -0.7416 0.2669 -1.8187 0.3356
## 1999 2003 2.6643 1.3244 -2.6815 8.0101
## 1999 2004 -0.3171 0.2250 -1.2252 0.5911
## 1999 2005 -6.0773 2.4325 -15.8953 3.7407
## 1999 2006 -0.0245 0.3203 -1.3175 1.2685
## 1999 2007 -0.9680 0.3056 -2.2015 0.2654
## 1999 2008 1.4576 1.2976 -3.7798 6.6949
## 1999 2009 1.4329 1.4221 -4.3069 7.1727
## 1999 2010 2.6502 1.5097 -3.4435 8.7439
## 1999 2011 -0.8612 0.3022 -2.0810 0.3586
## 1999 2012 -0.8739 0.3211 -2.1700 0.4222
## 1999 2013 -0.1824 0.5024 -2.2102 1.8455
## 1999 2014 0.1551 0.6635 -2.5227 2.8330
## 1999 2015 0.5972 1.0348 -3.5794 4.7738
## 1999 2016 -0.0162 0.6577 -2.6706 2.6383
## 1999 2017 1.5674 1.9781 -6.4168 9.5516
## 1999 2018 -6.6407 2.6560 -17.3610 4.0797
## 1999 2019 3.1036 2.7242 -7.8920 14.0992
## 1999 2020 0.8012 0.7129 -2.0763 3.6788
## 1999 2021 -1.2107 0.5606 -3.4734 1.0520
## 1999 2022 0.4159 1.1643 -4.2836 5.1155
## 2001 1992 0.0118 0.1610 -0.6379 0.6615
## 2001 1993 8.8396 0.1613 8.1886 9.4906 *
## 2001 1994 -8.8029 0.1338 -9.3428 -8.2631 *
## 2001 1995 8.8029 0.1524 8.1879 9.4180 *
## 2001 1996 -8.8269 0.1379 -9.3833 -8.2704 *
## 2001 1997 0.0525 0.1506 -0.5555 0.6605
## 2001 1998 -0.2034 0.1466 -0.7951 0.3883
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## 2001 2000 -0.1866 0.1328 -0.7226 0.3495
## 2001 2001 -0.1431 0.1244 -0.6453 0.3592
## 2001 2002 -0.1669 0.1457 -0.7548 0.4211
## 2001 2003 9.7465 0.1519 9.1333 10.3597 *
## 2001 2004 8.7908 0.1819 8.0567 9.5250 *
## 2001 2005 -0.2036 0.1873 -0.9598 0.5526
## 2001 2006 8.6057 0.2083 7.7652 9.4463 *
## 2001 2007 -0.4213 0.2301 -1.3502 0.5075
## 2001 2008 8.4045 0.2431 7.4232 9.3857 *
## 2001 2009 8.4523 0.2433 7.4701 9.4344 *
## 2001 2010 -0.6026 0.2680 -1.6843 0.4790
## 2001 2011 8.1130 0.2878 6.9513 9.2748 *
## 2001 2012 -0.7702 0.2961 -1.9655 0.4251
## 2001 2013 8.7674 0.3607 7.3117 10.2232 *
## 2001 2014 -0.8781 0.3684 -2.3652 0.6090
## 2001 2015 7.9916 0.3898 6.4183 9.5650 *
## 2001 2016 7.8918 0.4223 6.1872 9.5964 *
## 2001 2017 -0.9642 0.4604 -2.8224 0.8940
## 2001 2018 -0.7303 0.4648 -2.6066 1.1459
## 2001 2019 -0.6490 0.4773 -2.5757 1.2777
## 2001 2020 10.8628 0.6720 8.1505 13.5752 *
## 2001 2021 8.8728 0.5211 6.7696 10.9759 *
## 2001 2022 8.9732 0.5148 6.8953 11.0510 *
## 2005 1992 2.3846 2.3752 -7.2023 11.9714
## 2005 1993 -1.7147 1.7411 -8.7424 5.3130
## 2005 1994 -2.3116 0.8682 -5.8157 1.1925
## 2005 1995 -4.6192 3.1661 -17.3982 8.1598
## 2005 1996 -0.8007 1.3948 -6.4306 4.8292
## 2005 1997 7.1808 1.2631 2.0828 12.2789 *
## 2005 1998 -1.0541 1.2799 -6.2203 4.1121
## 2005 1999 1.6923 1.3340 -3.6919 7.0765
## 2005 2000 -0.6898 0.5820 -3.0388 1.6592
## 2005 2001 0.8601 0.6770 -1.8724 3.5925
## 2005 2002 0.6023 1.5239 -5.5484 6.7530
## 2005 2003 -0.8574 1.2585 -5.9372 4.2224
## 2005 2004 0.8367 1.4972 -5.2063 6.8797
## 2005 2005 -0.4294 0.4223 -2.1339 1.2752
## 2005 2006 0.0970 0.2913 -1.0787 1.2727
## 2005 2007 -0.5757 0.5096 -2.6324 1.4811
## 2005 2008 -0.9900 1.2325 -5.9645 3.9845
## 2005 2009 -0.9157 0.6750 -3.6402 1.8088
## 2005 2010 -0.5533 0.2293 -1.4788 0.3722
## 2005 2011 -0.0204 0.3158 -1.2950 1.2542
## 2005 2012 -0.1410 0.2394 -1.1074 0.8255
## 2005 2013 -0.0018 0.2717 -1.0984 1.0949
## 2005 2014 0.1148 0.3005 -1.0982 1.3278
## 2005 2015 0.5292 0.7139 -2.3523 3.4107
## 2005 2016 0.3994 0.7111 -2.4706 3.2694
## 2005 2017 -0.4300 1.0908 -4.8326 3.9726
## 2005 2018 -0.6009 0.3385 -1.9673 0.7655
## 2005 2019 -0.5049 1.0717 -4.8304 3.8206
## 2005 2020 0.8740 1.2026 -3.9799 5.7279
## 2005 2021 0.4455 0.7594 -2.6195 3.5105
## 2005 2022 -0.8211 1.1320 -5.3902 3.7480
## 2006 1992 0.0017 0.1607 -0.6471 0.6506
## 2006 1993 1.0996 0.1581 0.4613 1.7379 *
## 2006 1994 0.0199 0.1354 -0.5267 0.5665
## 2006 1995 0.2569 0.1523 -0.3580 0.8718
## 2006 1996 -0.2636 0.1412 -0.8335 0.3062
## 2006 1997 0.5611 0.1509 -0.0479 1.1701
## 2006 1998 -0.7174 0.1466 -1.3092 -0.1256 *
## 2006 1999 0.4116 0.1631 -0.2466 1.0698
## 2006 2000 -0.9669 0.1318 -1.4988 -0.4350 *
## 2006 2001 0.9605 0.1247 0.4573 1.4636 *
## 2006 2002 -1.1281 0.1193 -1.6097 -0.6466 *
## 2006 2003 -0.1818 0.1134 -0.6396 0.2760
## 2006 2004 1.2217 0.1183 0.7440 1.6993 *
## 2006 2005 -1.1237 0.1275 -1.6382 -0.6091 *
## 2006 2006 0.5057 0.1061 0.0773 0.9340 *
## 2006 2007 0.4810 0.1106 0.0347 0.9273 *
## 2006 2008 -1.0352 0.1239 -1.5353 -0.5350 *
## 2006 2009 0.1059 0.1378 -0.4503 0.6622
## 2006 2010 0.7340 0.1491 0.1323 1.3358 *
## 2006 2011 0.5771 0.1543 -0.0458 1.1999
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## 2006 2019 1.4817 0.3187 0.1952 2.7682 *
## 2006 2020 0.5553 0.5979 -1.8580 2.9685
## 2006 2021 0.7409 0.3653 -0.7334 2.2152
## 2006 2022 -0.0157 0.3798 -1.5485 1.5171
## 2007 1992 -9.8242 0.4365 -11.5859 -8.0626 *
## 2007 1993 5.8320 6.7765 -21.5195 33.1836
## 2007 1994 -5.7760 6.7836 -33.1565 21.6044
## 2007 1995 9.6622 0.3325 8.3200 11.0043 *
## 2007 1996 -9.6844 0.3352 -11.0375 -8.3314 *
## 2007 1997 5.7852 6.9088 -22.1004 33.6708
## 2007 1998 -1.8596 13.6202 -56.8343 53.1150
## 2007 1999 1.4905 13.3547 -52.4126 55.3936
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## 2007 2003 -5.9603 6.9292 -33.9281 22.0076
## 2007 2004 9.5827 0.1935 8.8016 10.3638 *
## 2007 2005 -4.3159 5.8130 -27.7785 19.1467
## 2007 2006 -0.1772 0.1066 -0.6075 0.2532
## 2007 2007 3.9051 6.3532 -21.7382 29.5484
## 2007 2008 -0.0867 0.0976 -0.4806 0.3073
## 2007 2009 -5.1944 6.1276 -29.9268 19.5380
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## 2007 2020 -3.6132 4.8665 -23.2556 16.0292
## 2007 2021 3.9192 5.6284 -18.7986 26.6370
## 2007 2022 -5.2315 5.5899 -27.7938 17.3308
## 2008 1992 10.7325 0.1544 10.1092 11.3558 *
## 2008 1993 -0.8083 0.1575 -1.4439 -0.1726 *
## 2008 1994 0.7183 0.1354 0.1719 1.2646 *
## 2008 1995 -1.4161 0.1522 -2.0304 -0.8018 *
## 2008 1996 0.7332 0.1400 0.1680 1.2984 *
## 2008 1997 0.4688 0.1504 -0.1384 1.0761
## 2008 1998 -0.8892 0.1457 -1.4771 -0.3013 *
## 2008 1999 0.4229 0.1632 -0.2359 1.0817
## 2008 2000 0.1943 0.1325 -0.3406 0.7291
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## 2008 2002 -0.7123 0.1200 -1.1965 -0.2281 *
## 2008 2003 0.7464 0.1134 0.2886 1.2042 *
## 2008 2004 0.1437 0.1177 -0.3315 0.6189
## 2008 2005 0.1710 0.1278 -0.3448 0.6868
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## 2008 2009 -0.5717 0.0989 -0.9709 -0.1725 *
## 2008 2010 -0.1778 0.0988 -0.5766 0.2210
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## 2008 2012 -1.9344 0.1074 -2.3681 -1.5007 *
## 2008 2013 -1.2213 0.1427 -1.7972 -0.6454 *
## 2008 2014 -2.0260 0.1560 -2.6555 -1.3964 *
## 2008 2015 -1.9637 0.1769 -2.6776 -1.2498 *
## 2008 2016 -1.3609 0.2034 -2.1821 -0.5397 *
## 2008 2017 -0.6841 0.2526 -1.7036 0.3353
## 2008 2018 -0.4091 0.2353 -1.3590 0.5408
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## 2008 2020 -0.0496 0.5926 -2.4414 2.3422
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## 2010 1993 -8.3705 0.1570 -9.0042 -7.7368 *
## 2010 1994 0.0284 0.1357 -0.5193 0.5760
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## 2010 1998 8.0114 0.1447 7.4275 8.5952 *
## 2010 1999 0.0988 0.1633 -0.5603 0.7580
## 2010 2000 -0.2829 0.1329 -0.8194 0.2537
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## 2010 2002 -8.7771 0.1188 -9.2565 -8.2976 *
## 2010 2003 -0.1738 0.1133 -0.6310 0.2833
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## 2010 2009 -0.6575 0.0832 -0.9931 -0.3218 *
## 2010 2010 0.6840 0.0866 0.3344 1.0337 *
## 2010 2011 -0.5910 0.0900 -0.9542 -0.2278 *
## 2010 2012 -8.2321 0.0884 -8.5890 -7.8752 *
## 2010 2013 -8.1805 0.1340 -8.7214 -7.6395 *
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## 2010 2016 0.9611 0.2158 0.0901 1.8320 *
## 2010 2017 0.5117 0.2952 -0.6798 1.7031
## 2010 2018 1.1253 0.2573 0.0868 2.1639 *
## 2010 2019 1.0129 0.2742 -0.0939 2.1197
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## 2012 1993 10.2458 0.1566 9.6139 10.8777 *
## 2012 1994 -10.2093 0.1366 -10.7607 -9.6579 *
## 2012 1995 -0.0230 0.1522 -0.6373 0.5914
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## 2012 1999 -10.2575 0.1624 -10.9128 -9.6022 *
## 2012 2000 10.1172 0.1312 9.5876 10.6469 *
## 2012 2001 -0.1342 0.1245 -0.6366 0.3683
## 2012 2002 -10.3327 0.1195 -10.8151 -9.8504 *
## 2012 2003 -0.1734 0.1131 -0.6298 0.2830
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## 2012 2007 -10.3690 0.0807 -10.6946 -10.0434 *
## 2012 2008 -0.1007 0.0875 -0.4539 0.2524
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## 2012 2011 -0.1502 0.0720 -0.4407 0.1402
## 2012 2012 10.2114 0.0665 9.9431 10.4798 *
## 2012 2013 0.0342 0.0818 -0.2962 0.3645
## 2012 2014 -0.0775 0.0987 -0.4757 0.3207
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## 2012 2017 10.0238 0.2105 9.1740 10.8735 *
## 2012 2018 0.0754 0.1862 -0.6762 0.8269
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## 2012 2020 11.9368 0.5675 9.6463 14.2273 *
## 2012 2021 0.2225 0.2325 -0.7159 1.1608
## 2012 2022 11.1535 0.2716 10.0574 12.2496 *
## 2013 1992 -0.3795 0.2985 -1.5845 0.8254
## 2013 1993 0.1072 0.2975 -1.0935 1.3079
## 2013 1994 0.1430 0.1496 -0.4608 0.7468
## 2013 1995 0.0006 0.1685 -0.6794 0.6806
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## 2013 2000 -0.2951 0.1454 -0.8818 0.2917
## 2013 2001 -0.5485 0.2060 -1.3799 0.2829
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## 2013 2006 -0.1310 0.1258 -0.6386 0.3766
## 2013 2007 0.0696 0.0904 -0.2951 0.4343
## 2013 2008 0.0212 0.0991 -0.3790 0.4213
## 2013 2009 0.0935 0.1750 -0.6128 0.7998
## 2013 2010 0.0444 0.1586 -0.5958 0.6846
## 2013 2011 0.0231 0.0836 -0.3145 0.3607
## 2013 2012 -0.0195 0.0762 -0.3270 0.2880
## 2013 2013 -0.1883 0.0862 -0.5363 0.1597
## 2013 2014 -0.2596 0.1012 -0.6680 0.1487
## 2013 2015 -0.0202 0.1189 -0.4999 0.4595
## 2013 2016 -0.2597 0.1510 -0.8692 0.3499
## 2013 2017 -0.1162 0.2241 -1.0206 0.7882
## 2013 2018 -0.0317 0.1946 -0.8173 0.7539
## 2013 2019 0.0701 0.1969 -0.7246 0.8647
## 2013 2020 1.3207 0.6009 -1.1047 3.7460
## 2013 2021 0.2299 0.2460 -0.7631 1.2229
## 2013 2022 0.2141 0.2768 -0.9030 1.3311
## 2014 1992 9.2548 0.1602 8.6081 9.9015 *
## 2014 1993 0.0199 0.1577 -0.6167 0.6566
## 2014 1994 0.7349 0.1354 0.1882 1.2815 *
## 2014 1995 -0.0103 0.1523 -0.6250 0.6044
## 2014 1996 -9.9742 0.1383 -10.5322 -9.4162 *
## 2014 1997 0.0525 0.1506 -0.5554 0.6605
## 2014 1998 -0.2033 0.1465 -0.7947 0.3881
## 2014 1999 0.1259 0.1630 -0.5319 0.7837
## 2014 2000 9.5002 0.1328 8.9642 10.0362 *
## 2014 2001 -0.0976 0.1244 -0.5999 0.4047
## 2014 2002 -0.0314 0.1200 -0.5156 0.4528
## 2014 2003 -9.8924 0.1145 -10.3545 -9.4303 *
## 2014 2004 0.1386 0.1171 -0.3341 0.6114
## 2014 2005 9.7756 0.1291 9.2544 10.2969 *
## 2014 2006 -0.1582 0.1060 -0.5862 0.2697
## 2014 2007 0.5096 0.0806 0.1844 0.8349 *
## 2014 2008 0.9633 0.0876 0.6098 1.3167 *
## 2014 2009 -0.6514 0.0835 -0.9882 -0.3145 *
## 2014 2010 -0.7996 0.0870 -1.1505 -0.4486 *
## 2014 2011 -0.1718 0.0721 -0.4626 0.1191
## 2014 2012 -0.0240 0.0665 -0.2925 0.2445
## 2014 2013 -0.7080 0.0852 -1.0520 -0.3640 *
## 2014 2014 0.5587 0.0696 0.2779 0.8394 *
## 2014 2015 -9.3062 0.0873 -9.6585 -8.9539 *
## 2014 2016 0.4778 0.1104 0.0320 0.9236 *
## 2014 2017 -0.2474 0.1753 -0.9549 0.4600
## 2014 2018 1.0255 0.1561 0.3953 1.6557 *
## 2014 2019 0.6849 0.1555 0.0575 1.3124 *
## 2014 2020 -7.4846 0.5984 -9.9000 -5.0692 *
## 2014 2021 0.7064 0.2028 -0.1121 1.5250
## 2014 2022 1.1226 0.2231 0.2222 2.0230 *
## 2015 1992 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1993 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1994 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1995 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1996 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1997 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1998 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1999 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2000 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2001 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2002 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2003 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2004 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2005 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2006 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2007 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2008 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2009 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2010 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2011 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2012 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2013 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2014 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2015 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2016 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2017 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2018 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2019 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2020 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2021 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2022 NaN NaN NaN NaN
## 2017 1992 9.9405 0.1605 9.2928 10.5883 *
## 2017 1993 -0.0086 0.1577 -0.6450 0.6277
## 2017 1994 -9.8837 0.1381 -10.4409 -9.3265 *
## 2017 1995 -0.0230 0.1522 -0.6374 0.5915
## 2017 1996 -0.0011 0.1409 -0.5699 0.5677
## 2017 1997 0.0525 0.1505 -0.5549 0.6599
## 2017 1998 -0.2032 0.1465 -0.7945 0.3880
## 2017 1999 9.9381 0.1624 9.2825 10.5937 *
## 2017 2000 -9.9986 0.1329 -10.5351 -9.4621 *
## 2017 2001 -0.1431 0.1245 -0.6457 0.3594
## 2017 2002 -0.0200 0.1199 -0.5042 0.4641
## 2017 2003 -0.1734 0.1130 -0.6296 0.2828
## 2017 2004 9.9245 0.1157 9.4573 10.3916 *
## 2017 2005 -9.8001 0.1267 -10.3116 -9.2886 *
## 2017 2006 -0.1784 0.1063 -0.6074 0.2507
## 2017 2007 -0.0274 0.0805 -0.3521 0.2974
## 2017 2008 -0.1008 0.0875 -0.4539 0.2523
## 2017 2009 9.8055 0.0841 9.4659 10.1451 *
## 2017 2010 -9.8906 0.0875 -10.2438 -9.5373 *
## 2017 2011 -0.1503 0.0722 -0.4415 0.1410
## 2017 2012 -0.0035 0.0665 -0.2720 0.2650
## 2017 2013 0.0409 0.0847 -0.3008 0.3827
## 2017 2014 -0.1125 0.0695 -0.3931 0.1682
## 2017 2015 0.0569 0.0788 -0.2612 0.3751
## 2017 2016 -0.0960 0.0809 -0.4225 0.2306
## 2017 2017 -0.0075 0.0911 -0.3752 0.3602
## 2017 2018 0.2016 0.0837 -0.1362 0.5395
## 2017 2019 9.9200 0.0925 9.5466 10.2934 *
## 2017 2020 1.9071 0.5989 -0.5103 4.3244
## 2017 2021 0.3584 0.1280 -0.1584 0.8752
## 2017 2022 0.3329 0.1324 -0.2014 0.8672
## 2018 1992 -0.9757 0.3743 -2.4864 0.5351
## 2018 1993 0.6137 1.5580 -5.6748 6.9021
## 2018 1994 -0.4966 0.2395 -1.4632 0.4701
## 2018 1995 0.4289 2.0831 -7.9790 8.8367
## 2018 1996 0.4674 2.2717 -8.7016 9.6364
## 2018 1997 0.4520 2.3107 -8.8745 9.7785
## 2018 1998 -1.4979 2.4588 -11.4223 8.4265
## 2018 1999 1.0125 1.3929 -4.6096 6.6346
## 2018 2000 0.3755 0.2094 -0.4699 1.2208
## 2018 2001 0.1119 2.1166 -8.4313 8.6552
## 2018 2002 0.0365 0.3301 -1.2959 1.3690
## 2018 2003 0.7710 1.3538 -4.6933 6.2354
## 2018 2004 -2.8464 1.5193 -8.9789 3.2861
## 2018 2005 3.3902 1.5456 -2.8484 9.6287
## 2018 2006 -0.1229 0.2019 -0.9377 0.6920
## 2018 2007 0.1985 0.2962 -0.9969 1.3939
## 2018 2008 -1.2199 1.1106 -5.7025 3.2628
## 2018 2009 0.3231 0.1307 -0.2042 0.8505
## 2018 2010 -2.0185 2.0676 -10.3639 6.3268
## 2018 2011 2.4963 2.5307 -7.7182 12.7108
## 2018 2012 -0.7848 1.0544 -5.0406 3.4710
## 2018 2013 -0.3376 0.0955 -0.7232 0.0479
## 2018 2014 0.8960 1.0664 -3.4082 5.2002
## 2018 2015 -0.3326 0.3224 -1.6338 0.9686
## 2018 2016 0.3779 0.3890 -1.1920 1.9479
## 2018 2017 -1.0439 0.9602 -4.9194 2.8315
## 2018 2018 1.0471 1.0632 -3.2442 5.3385
## 2018 2019 0.7491 0.1769 0.0352 1.4630 *
## 2018 2020 -0.4731 1.7774 -7.6471 6.7010
## 2018 2021 0.6515 0.2913 -0.5243 1.8273
## 2018 2022 1.1618 0.1517 0.5494 1.7743 *
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## 0.3047 0.5946 -0.8607 1.4701
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -26 -0.9757 0.3807 -2.0243 0.0729
## -25 1.0379 1.4099 -2.8458 4.9215
## -24 -0.4744 0.2414 -1.1394 0.1906
## -23 -0.0402 2.5565 -7.0821 7.0017
## -22 1.2014 2.1608 -4.7504 7.1532
## -21 -0.3012 0.2935 -1.1096 0.5073
## -20 -0.0289 0.2773 -0.7928 0.7350
## -19 0.2477 0.1866 -0.2663 0.7617
## -18 0.1250 0.2854 -0.6611 0.9112
## -17 -0.1698 0.3528 -1.1414 0.8019
## -16 0.2531 0.2945 -0.5582 1.0643
## -15 -0.1953 0.2439 -0.8671 0.4766
## -14 -0.0194 0.2559 -0.7243 0.6855
## -13 0.1238 0.5011 -1.2565 1.5042
## -12 -0.2570 0.3057 -1.0989 0.5850
## -11 -0.3400 0.3910 -1.4171 0.7370
## -10 -0.4620 0.5814 -2.0636 1.1395
## -9 0.0183 0.2109 -0.5625 0.5992
## -8 0.5499 0.7606 -1.5452 2.6450
## -7 -0.0568 0.2325 -0.6973 0.5836
## -6 0.1077 0.2426 -0.5605 0.7760
## -5 -0.1090 0.1778 -0.5986 0.3806
## -4 0.0637 0.1886 -0.4557 0.5832
## -3 0.1892 0.2417 -0.4764 0.8549
## -2 -0.1398 0.3419 -1.0816 0.8020
## -1 0.1473 0.3437 -0.7995 1.0942
## 0 0.1123 0.3290 -0.7938 1.0184
## 1 -0.2288 0.1320 -0.5924 0.1347
## 2 -0.2039 0.2948 -1.0160 0.6082
## 3 -0.3903 0.2566 -1.0971 0.3165
## 4 0.0763 0.2461 -0.6016 0.7541
## 5 0.0435 0.2028 -0.5151 0.6022
## 6 -0.1900 0.4166 -1.3376 0.9575
## 7 1.1844 0.5636 -0.3680 2.7368
## 8 0.3436 0.2712 -0.4034 1.0906
## 9 0.3072 0.2668 -0.4275 1.0420
## 10 1.1860 0.8802 -1.2385 3.6106
## 11 0.2558 0.8459 -2.0741 2.5858
## 12 0.6349 0.9025 -1.8509 3.1207
## 13 -0.8754 0.5897 -2.4997 0.7488
## 14 0.5561 0.8255 -1.7178 2.8300
## 15 0.4850 1.0918 -2.5222 3.4923
## 16 0.3460 0.6026 -1.3140 2.0059
## 17 -0.5719 0.7728 -2.7006 1.5568
## 18 1.0969 1.8024 -3.8679 6.0617
## 19 -2.9251 5.4160 -17.8434 11.9932
## 20 4.3282 3.3266 -4.8348 13.4912
## 21 2.5359 2.0163 -3.0181 8.0899
## 22 -1.2107 0.5946 -2.8485 0.4272
## 23 0.4159 1.1747 -2.8198 3.6517
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robust# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Bauxite - Homicides",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Bauxite",
x = "",
y = "Change in homicide rate (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "event_study_bauxita_homicides.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)Labor
## dados para todos os empregos -- todos os setores
rt<-basedosdados::read_sql('SELECT ano,
id_municipio,
COUNT(*) AS empregos,
SUM(valor_remuneracaO_media_sm) as w_massa,
AVG(valor_remuneracaO_media_sm) as w_mean_sm,
AVG(tempo_emprego) as w_tempo,
AVG(CAST(faixa_etaria as FLOAT64)) as w_faixa_etaria_media,
FROM `basedosdados.br_me_rais.microdados_vinculos`
GROUP BY ano, id_municipio
ORDER BY ano, id_municipio
')
save(rt, file="rt.Rda")load("lot1.Rda")
load("lot2.Rda")
load("pop.Rda")
lot1$treat <- ifelse(lot1$grupo == "tratado", 1, 0)
lot2$treat <- ifelse(lot2$grupo == "tratado", 1, 0)
lot1$G <- ifelse(is.na(lot1$first_ral), 2100, lot1$first_ral)
lot2$G <- ifelse(is.na(lot2$first_treated), 2100, lot2$first_treated)
load("rt.Rda")
pop$id<-as.numeric(pop$id_municipio)
pop$ano<-as.numeric(pop$ano)
pop$populacao<-as.numeric(pop$populacao)
rt$id<-as.numeric(rt$id_municipio)
rt$ano<-as.numeric(rt$ano)
# Perform the merge
l1 <- merge(pop, rt, by = c("ano", "id"))
l1 <- merge(l1, lot1, by=c("id"))
l1$period<-l1$ano
ll1 <- l1 %>%
filter(metal=="ouro") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))
ll1$Y1 <- log((ll1$empregos/ll1$populacao) + 0.001)
ll2 <- l1 %>%
filter(metal=="cobre") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))
ll2$Y1 <- log((ll2$empregos/ll2$populacao) + 0.001)
ll3 <- l1 %>%
filter(metal=="bauxita") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))
ll3$Y1 <- log((ll3$empregos/ll3$populacao) + 0.001)
ll4 <- l1 %>%
filter(metal=="ferro") %>%
mutate(long = ifelse(treat == 1 & G <= period, 1, 0))
ll4$Y1 <- log((ll4$empregos/ll4$populacao) + 0.001)Labor - Ouro (empregos)
# Open a PNG device
png("panelview_plot_ouro_laborl1.png", width = 800, height = 600, res = 150) # Adjust width, height, and resolution as needed
# Generate the plot
panelview(
data = ll1,
Y = "Y1", ## Define the outcome
D = "long", ## Define the longitudinal exposure
index = c("id", "period"), ## Define the panel structure
xlab = "", ## Label for the x-axis (empty)
ylab = "Municipalities", ## Label for the y-axis
display.all = FALSE, ## Display only treated or control units
background = "white", ## Set background color
gridOff = TRUE, ## Remove grid lines
by.timing = TRUE, ## Group by treatment timing
pre.post = FALSE, ## Do not show pre- and post-treatment periods
axis.lab.angle = 90, ## Rotate axis labels to 90 degrees
color = c("#a2a897", "#FFC42F", "#749acb"), ## Custom colors
main = "Gold - Labor \n
Treated = municipalities that delivered the annual mining report", ## Remove the main title
legend.labs = c("Control", "Treated", "Missing"),
cex.main = 10
)## If the number of units is more than 500, we randomly select 500 units to present.
## You can set "display.all = TRUE" to show all units.## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.# Close the PNG device
dev.off()## png
## 2att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y1",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = ll1,
weightsname = "populacao"
)## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## dropped 1 rows from original data due to missing data## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 96 units that were already treated in the first period.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 472 observations while converting to balanced panel.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, : Be aware that there are some small groups in your dataset.
## Check groups: 1992,1994,1995,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2005,2010,2011,2017.## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu## Warning in att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Not returning pre-test Wald statistic due to singular covariance matrix# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = ll1, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
## Group-Time Average Treatment Effects:
## Group Time ATT(g,t) Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## 1992 1992 0.6046 0.0134 0.5563 0.6528 *
## 1992 1993 1.0808 0.0235 0.9963 1.1653 *
## 1992 1994 0.4685 0.0343 0.3451 0.5919 *
## 1992 1995 0.7624 0.0443 0.6031 0.9217 *
## 1992 1996 0.9811 0.0498 0.8021 1.1601 *
## 1992 1997 0.6787 0.0689 0.4308 0.9265 *
## 1992 1998 1.0036 0.0833 0.7040 1.3032 *
## 1992 1999 0.9201 0.0930 0.5857 1.2545 *
## 1992 2000 1.0294 0.1032 0.6581 1.4006 *
## 1992 2001 1.1761 0.1162 0.7582 1.5940 *
## 1992 2002 0.9735 0.1259 0.5206 1.4264 *
## 1992 2003 1.1458 0.1378 0.6503 1.6414 *
## 1992 2004 1.1300 0.1399 0.6268 1.6333 *
## 1992 2005 1.3234 0.1392 0.8227 1.8240 *
## 1992 2006 1.3511 0.1374 0.8571 1.8452 *
## 1992 2007 1.4647 0.1395 0.9630 1.9664 *
## 1992 2008 1.5693 0.1348 1.0847 2.0539 *
## 1992 2009 1.5035 0.1332 1.0246 1.9824 *
## 1992 2010 1.3531 0.1407 0.8472 1.8589 *
## 1992 2011 1.1552 0.1428 0.6418 1.6686 *
## 1992 2012 1.0385 0.1415 0.5295 1.5475 *
## 1992 2013 0.9731 0.1540 0.4194 1.5268 *
## 1992 2014 1.1440 0.1558 0.5837 1.7044 *
## 1992 2015 0.9287 0.1639 0.3395 1.5180 *
## 1992 2016 0.9732 0.1681 0.3689 1.5776 *
## 1992 2017 1.0175 0.1735 0.3936 1.6413 *
## 1992 2018 0.8468 0.1750 0.2176 1.4760 *
## 1992 2019 1.2934 0.1722 0.6741 1.9128 *
## 1992 2020 0.5841 0.1789 -0.0592 1.2275
## 1992 2021 0.7399 0.1796 0.0942 1.3856 *
## 1992 2022 1.3913 0.1853 0.7248 2.0577 *
## 1993 1992 -0.0305 0.2242 -0.8369 0.7759
## 1993 1993 -0.1968 0.0668 -0.4371 0.0436
## 1993 1994 0.1297 0.1716 -0.4874 0.7469
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## 1993 1996 0.2982 0.2359 -0.5502 1.1467
## 1993 1997 0.4974 0.3397 -0.7241 1.7190
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## 1993 1999 0.6052 0.3628 -0.6996 1.9099
## 1993 2000 0.8526 0.5449 -1.1068 2.8120
## 1993 2001 0.7624 0.5163 -1.0941 2.6190
## 1993 2002 0.7875 0.4947 -0.9916 2.5666
## 1993 2003 0.8421 0.4619 -0.8191 2.5032
## 1993 2004 0.7860 0.2975 -0.2838 1.8558
## 1993 2005 0.9574 0.4702 -0.7336 2.6483
## 1993 2006 0.9189 0.5205 -0.9531 2.7909
## 1993 2007 0.7974 0.3846 -0.5856 2.1804
## 1993 2008 0.7002 0.3638 -0.6079 2.0084
## 1993 2009 0.6226 0.3887 -0.7751 2.0204
## 1993 2010 0.5932 0.3849 -0.7911 1.9775
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## 1993 2021 0.8362 0.4585 -0.8125 2.4849
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## 1994 1992 -0.3071 0.3135 -1.4347 0.8204
## 1994 1993 0.3305 0.4078 -1.1362 1.7971
## 1994 1994 0.1109 0.1901 -0.5728 0.7947
## 1994 1995 0.1202 0.2832 -0.8981 1.1386
## 1994 1996 0.1055 0.4083 -1.3627 1.5736
## 1994 1997 0.1498 0.3635 -1.1574 1.4570
## 1994 1998 0.0542 0.2408 -0.8116 0.9200
## 1994 1999 0.1944 0.2854 -0.8320 1.2208
## 1994 2000 0.2689 0.2832 -0.7496 1.2874
## 1994 2001 0.3104 0.2455 -0.5723 1.1932
## 1994 2002 0.2910 0.3184 -0.8540 1.4360
## 1994 2003 0.2583 0.3079 -0.8488 1.3654
## 1994 2004 0.2462 0.2971 -0.8222 1.3146
## 1994 2005 0.3095 0.2848 -0.7147 1.3336
## 1994 2006 0.3008 0.2334 -0.5387 1.1402
## 1994 2007 0.2048 0.3435 -1.0305 1.4401
## 1994 2008 0.1724 0.3085 -0.9370 1.2818
## 1994 2009 0.1375 0.3221 -1.0209 1.2960
## 1994 2010 0.1624 0.3124 -0.9608 1.2857
## 1994 2011 0.2435 0.2747 -0.7445 1.2315
## 1994 2012 0.3469 0.2255 -0.4640 1.1579
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## 1994 2014 0.3237 0.2580 -0.6041 1.2515
## 1994 2015 0.2749 0.2876 -0.7594 1.3093
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## 1995 1992 -0.0709 0.3065 -1.1731 1.0313
## 1995 1993 0.0897 0.0585 -0.1206 0.3000
## 1995 1994 0.0421 0.0165 -0.0171 0.1014
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## 1995 1996 -0.3144 0.5903 -2.4371 1.8082
## 1995 1997 -0.9195 0.1806 -1.5690 -0.2699 *
## 1995 1998 -0.4765 0.4957 -2.2590 1.3060
## 1995 1999 -0.2546 0.0597 -0.4692 -0.0400 *
## 1995 2000 0.2155 0.5424 -1.7350 2.1661
## 1995 2001 0.1363 0.5571 -1.8672 2.1397
## 1995 2002 0.0751 0.1112 -0.3249 0.4750
## 1995 2003 -0.2406 0.4507 -1.8614 1.3803
## 1995 2004 -0.1990 0.6380 -2.4934 2.0955
## 1995 2005 -0.4097 0.4572 -2.0539 1.2344
## 1995 2006 -0.4943 0.4303 -2.0417 1.0530
## 1995 2007 -0.3666 0.4848 -2.1098 1.3767
## 1995 2008 -0.4958 0.4964 -2.2809 1.2893
## 1995 2009 -0.2129 0.4628 -1.8771 1.4513
## 1995 2010 -0.2065 0.3721 -1.5444 1.1315
## 1995 2011 -0.3749 0.3197 -1.5245 0.7747
## 1995 2012 -0.4141 0.3670 -1.7341 0.9058
## 1995 2013 -0.3984 0.3260 -1.5707 0.7739
## 1995 2014 -0.3754 0.2605 -1.3121 0.5612
## 1995 2015 -0.3474 0.3593 -1.6393 0.9446
## 1995 2016 -0.3523 0.3512 -1.6154 0.9108
## 1995 2017 -0.3202 0.3452 -1.5615 0.9211
## 1995 2018 -0.3348 0.2851 -1.3601 0.6905
## 1995 2019 -0.3029 0.3223 -1.4618 0.8560
## 1995 2020 -0.3038 0.3385 -1.5211 0.9134
## 1995 2021 -0.3126 0.3640 -1.6215 0.9963
## 1995 2022 -0.3396 0.2782 -1.3402 0.6610
## 1996 1992 0.3094 0.3436 -0.9263 1.5451
## 1996 1993 0.1587 0.2480 -0.7333 1.0506
## 1996 1994 0.0158 0.1199 -0.4152 0.4469
## 1996 1995 0.3888 0.3897 -1.0125 1.7901
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## 2002 2006 -0.2501 0.0184 -0.3164 -0.1837 *
## 2002 2007 -0.1660 0.0182 -0.2314 -0.1006 *
## 2002 2008 -0.1006 0.0134 -0.1487 -0.0525 *
## 2002 2009 -0.2001 0.0132 -0.2475 -0.1527 *
## 2002 2010 -0.0973 0.0175 -0.1602 -0.0344 *
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## 2008 1993 -0.0889 0.0200 -0.1608 -0.0170 *
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## 2010 2016 -0.2189 0.1229 -0.6608 0.2230
## 2010 2017 -0.2142 0.1198 -0.6451 0.2167
## 2010 2018 -0.2452 0.1563 -0.8073 0.3170
## 2010 2019 -0.3001 0.1364 -0.7907 0.1905
## 2010 2020 -0.3307 0.1287 -0.7934 0.1319
## 2010 2021 -0.3423 0.1692 -0.9509 0.2663
## 2010 2022 0.1391 0.0736 -0.1257 0.4039
## 2011 1992 -0.0909 0.0134 -0.1393 -0.0426 *
## 2011 1993 -0.0009 0.0148 -0.0543 0.0525
## 2011 1994 0.0974 0.0110 0.0580 0.1369 *
## 2011 1995 0.1556 0.0115 0.1142 0.1969 *
## 2011 1996 0.0642 0.0070 0.0390 0.0895 *
## 2011 1997 0.1268 0.0181 0.0617 0.1919 *
## 2011 1998 0.0129 0.0147 -0.0400 0.0657
## 2011 1999 0.1255 0.0088 0.0938 0.1573 *
## 2011 2000 0.0772 0.0111 0.0374 0.1170 *
## 2011 2001 -0.0549 0.0124 -0.0994 -0.0104 *
## 2011 2002 0.1078 0.0086 0.0767 0.1388 *
## 2011 2003 -0.0624 0.0110 -0.1019 -0.0229 *
## 2011 2004 0.0219 0.0035 0.0092 0.0346 *
## 2011 2005 0.1656 0.0041 0.1510 0.1801 *
## 2011 2006 -0.1378 0.0037 -0.1510 -0.1246 *
## 2011 2007 0.0376 0.0036 0.0247 0.0505 *
## 2011 2008 -0.0739 0.0072 -0.0998 -0.0480 *
## 2011 2009 0.0230 0.0039 0.0089 0.0371 *
## 2011 2010 0.0380 0.0075 0.0111 0.0648 *
## 2011 2011 0.0096 0.0028 -0.0004 0.0196
## 2011 2012 0.0337 0.0038 0.0201 0.0473 *
## 2011 2013 0.0403 0.0069 0.0156 0.0651 *
## 2011 2014 0.1452 0.0083 0.1154 0.1749 *
## 2011 2015 0.1257 0.0132 0.0784 0.1730 *
## 2011 2016 0.1413 0.0139 0.0913 0.1913 *
## 2011 2017 0.1787 0.0185 0.1122 0.2451 *
## 2011 2018 0.2096 0.0210 0.1340 0.2852 *
## 2011 2019 0.2258 0.0183 0.1600 0.2915 *
## 2011 2020 0.1844 0.0237 0.0992 0.2695 *
## 2011 2021 0.2640 0.0253 0.1732 0.3548 *
## 2011 2022 0.2395 0.0304 0.1302 0.3488 *
## 2012 1992 0.0018 0.0963 -0.3446 0.3483
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## 2012 1994 -0.1907 0.1001 -0.5506 0.1692
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## 2012 2005 0.1454 0.1129 -0.2607 0.5515
## 2012 2006 -0.0407 0.0650 -0.2744 0.1930
## 2012 2007 -0.1672 0.0889 -0.4870 0.1526
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## 2012 2011 0.0194 0.0366 -0.1122 0.1510
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## 2012 2016 0.2179 0.0476 0.0465 0.3892 *
## 2012 2017 0.1992 0.0411 0.0515 0.3469 *
## 2012 2018 0.2415 0.0575 0.0345 0.4484 *
## 2012 2019 0.1884 0.0601 -0.0278 0.4046
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## 2014 1993 -0.1439 0.0370 -0.2769 -0.0109 *
## 2014 1994 -0.0653 0.0514 -0.2503 0.1197
## 2014 1995 -0.0188 0.1371 -0.5119 0.4743
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## 2014 2002 0.0502 0.0114 0.0093 0.0911 *
## 2014 2003 0.1147 0.0772 -0.1628 0.3922
## 2014 2004 0.1190 0.0299 0.0115 0.2265 *
## 2014 2005 0.0047 0.0224 -0.0760 0.0853
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## 2014 2008 -0.0168 0.0289 -0.1209 0.0873
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## 2014 2011 0.0686 0.0141 0.0179 0.1192 *
## 2014 2012 -0.0397 0.0237 -0.1251 0.0456
## 2014 2013 0.0456 0.0122 0.0018 0.0894 *
## 2014 2014 -0.0316 0.0109 -0.0707 0.0076
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## 2014 2021 0.0000 0.0664 -0.2388 0.2389
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## 2015 2003 -0.0365 0.0168 -0.0967 0.0238
## 2015 2004 -0.0393 0.0103 -0.0763 -0.0024 *
## 2015 2005 -0.0308 0.0269 -0.1275 0.0659
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## 2015 2020 -0.1147 0.0205 -0.1883 -0.0411 *
## 2015 2021 -0.1353 0.0265 -0.2306 -0.0400 *
## 2015 2022 -0.1174 0.0431 -0.2724 0.0376
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## 2016 1998 0.1034 0.0593 -0.1097 0.3166
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## 2016 2000 0.0243 0.0289 -0.0798 0.1284
## 2016 2001 0.0188 0.0313 -0.0937 0.1312
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## 2016 2003 0.0542 0.0375 -0.0806 0.1890
## 2016 2004 0.0267 0.0312 -0.0853 0.1388
## 2016 2005 -0.0131 0.0211 -0.0891 0.0629
## 2016 2006 -0.0547 0.0226 -0.1361 0.0267
## 2016 2007 0.0117 0.0201 -0.0606 0.0840
## 2016 2008 -0.0028 0.0174 -0.0654 0.0599
## 2016 2009 0.0246 0.0103 -0.0125 0.0618
## 2016 2010 -0.0029 0.0474 -0.1734 0.1676
## 2016 2011 0.0254 0.0143 -0.0261 0.0769
## 2016 2012 0.0139 0.0213 -0.0625 0.0904
## 2016 2013 0.0182 0.0119 -0.0246 0.0609
## 2016 2014 -0.0006 0.0170 -0.0617 0.0606
## 2016 2015 -0.0051 0.0162 -0.0633 0.0530
## 2016 2016 -0.0135 0.0182 -0.0791 0.0521
## 2016 2017 -0.0177 0.0213 -0.0942 0.0587
## 2016 2018 -0.0210 0.0266 -0.1168 0.0748
## 2016 2019 -0.0354 0.0343 -0.1588 0.0881
## 2016 2020 -0.0180 0.0335 -0.1386 0.1025
## 2016 2021 0.0038 0.0335 -0.1165 0.1241
## 2016 2022 0.0638 0.0367 -0.0681 0.1958
## 2017 1992 0.1453 0.0575 -0.0613 0.3519
## 2017 1993 0.0147 0.0760 -0.2587 0.2881
## 2017 1994 -0.0435 0.0521 -0.2310 0.1440
## 2017 1995 0.2075 0.3998 -1.2305 1.6454
## 2017 1996 0.2724 0.5946 -1.8659 2.4108
## 2017 1997 -0.3398 0.2976 -1.4101 0.7305
## 2017 1998 0.4302 0.1619 -0.1519 1.0123
## 2017 1999 -0.0125 0.0254 -0.1040 0.0790
## 2017 2000 0.0432 0.0689 -0.2047 0.2910
## 2017 2001 0.2281 0.1967 -0.4792 0.9354
## 2017 2002 -0.0163 0.0336 -0.1370 0.1045
## 2017 2003 -0.1422 0.1096 -0.5363 0.2519
## 2017 2004 0.4291 0.3540 -0.8440 1.7023
## 2017 2005 0.0271 0.0363 -0.1035 0.1577
## 2017 2006 -0.2096 0.1452 -0.7319 0.3127
## 2017 2007 -0.2489 0.1152 -0.6631 0.1652
## 2017 2008 -0.0755 0.0392 -0.2165 0.0655
## 2017 2009 0.1683 0.0784 -0.1136 0.4503
## 2017 2010 -0.0529 0.0144 -0.1047 -0.0012 *
## 2017 2011 0.1471 0.1047 -0.2296 0.5238
## 2017 2012 -0.0833 0.1161 -0.5008 0.3343
## 2017 2013 -0.1638 0.1621 -0.7466 0.4190
## 2017 2014 0.1010 0.0743 -0.1664 0.3683
## 2017 2015 -0.1438 0.0854 -0.4509 0.1632
## 2017 2016 0.1010 0.0146 0.0484 0.1537 *
## 2017 2017 0.1680 0.0480 -0.0047 0.3407
## 2017 2018 0.1747 0.0565 -0.0286 0.3779
## 2017 2019 0.3281 0.1012 -0.0359 0.6921
## 2017 2020 -0.0659 0.1920 -0.7565 0.6246
## 2017 2021 0.1419 0.0867 -0.1700 0.4538
## 2017 2022 0.4522 0.2443 -0.4263 1.3307
## 2018 1992 0.0584 0.0748 -0.2106 0.3275
## 2018 1993 -0.0689 0.0647 -0.3014 0.1636
## 2018 1994 0.0258 0.0500 -0.1539 0.2056
## 2018 1995 0.0648 0.1087 -0.3262 0.4557
## 2018 1996 -0.0045 0.0576 -0.2115 0.2026
## 2018 1997 -0.0244 0.0779 -0.3045 0.2556
## 2018 1998 0.0610 0.0213 -0.0155 0.1374
## 2018 1999 -0.0733 0.0433 -0.2290 0.0824
## 2018 2000 0.0545 0.0485 -0.1199 0.2288
## 2018 2001 0.0340 0.0452 -0.1285 0.1965
## 2018 2002 0.1333 0.0878 -0.1824 0.4490
## 2018 2003 0.1120 0.0401 -0.0324 0.2563
## 2018 2004 -0.0131 0.0613 -0.2334 0.2072
## 2018 2005 0.0266 0.0885 -0.2918 0.3449
## 2018 2006 0.0265 0.0361 -0.1032 0.1562
## 2018 2007 -0.0429 0.0427 -0.1965 0.1107
## 2018 2008 0.0079 0.0477 -0.1635 0.1794
## 2018 2009 0.0300 0.0292 -0.0751 0.1351
## 2018 2010 0.0068 0.0272 -0.0909 0.1045
## 2018 2011 0.0202 0.0190 -0.0481 0.0885
## 2018 2012 0.0420 0.0241 -0.0448 0.1289
## 2018 2013 -0.0157 0.0281 -0.1168 0.0853
## 2018 2014 -0.0233 0.0355 -0.1509 0.1043
## 2018 2015 0.0643 0.0189 -0.0038 0.1324
## 2018 2016 0.0932 0.0405 -0.0523 0.2387
## 2018 2017 0.0268 0.0322 -0.0890 0.1425
## 2018 2018 -0.0042 0.0514 -0.1890 0.1806
## 2018 2019 -0.0252 0.0424 -0.1778 0.1273
## 2018 2020 -0.0214 0.0583 -0.2311 0.1883
## 2018 2021 0.0270 0.0496 -0.1514 0.2055
## 2018 2022 0.1724 0.0470 0.0033 0.3415 *
## 2019 1992 0.0830 0.1376 -0.4119 0.5779
## 2019 1993 0.1446 0.2392 -0.7157 1.0049
## 2019 1994 0.3518 0.2322 -0.4831 1.1866
## 2019 1995 0.0633 0.1191 -0.3650 0.4916
## 2019 1996 0.2318 0.0669 -0.0088 0.4723
## 2019 1997 0.2435 0.1665 -0.3551 0.8422
## 2019 1998 -0.0472 0.0539 -0.2412 0.1468
## 2019 1999 -0.0415 0.0343 -0.1650 0.0820
## 2019 2000 0.1731 0.0511 -0.0108 0.3570
## 2019 2001 0.0928 0.0612 -0.1272 0.3127
## 2019 2002 -0.0217 0.0635 -0.2501 0.2066
## 2019 2003 -0.0204 0.0464 -0.1873 0.1464
## 2019 2004 -0.0228 0.0224 -0.1033 0.0577
## 2019 2005 0.0118 0.0220 -0.0672 0.0908
## 2019 2006 -0.0206 0.0194 -0.0904 0.0492
## 2019 2007 0.0078 0.0869 -0.3047 0.3203
## 2019 2008 0.0530 0.0882 -0.2643 0.3702
## 2019 2009 -0.0386 0.0841 -0.3411 0.2638
## 2019 2010 -0.0188 0.0637 -0.2479 0.2103
## 2019 2011 0.0859 0.0865 -0.2254 0.3971
## 2019 2012 0.0354 0.0696 -0.2150 0.2859
## 2019 2013 -0.0107 0.0249 -0.1001 0.0788
## 2019 2014 0.0168 0.0194 -0.0530 0.0866
## 2019 2015 0.0116 0.0127 -0.0340 0.0573
## 2019 2016 0.0594 0.0669 -0.1812 0.3000
## 2019 2017 -0.0663 0.1036 -0.4390 0.3063
## 2019 2018 0.0242 0.0206 -0.0498 0.0983
## 2019 2019 0.0258 0.0183 -0.0399 0.0915
## 2019 2020 0.0573 0.0172 -0.0045 0.1191
## 2019 2021 0.1282 0.0257 0.0358 0.2206 *
## 2019 2022 0.0864 0.0609 -0.1326 0.3053
## 2020 1992 -0.0799 0.1238 -0.5253 0.3654
## 2020 1993 0.2524 0.1405 -0.2527 0.7575
## 2020 1994 -0.0440 0.1260 -0.4971 0.4090
## 2020 1995 -0.5290 0.2923 -1.5801 0.5221
## 2020 1996 0.1416 0.0789 -0.1421 0.4253
## 2020 1997 0.2166 0.1580 -0.3515 0.7847
## 2020 1998 0.1187 0.1013 -0.2456 0.4831
## 2020 1999 -0.0497 0.0621 -0.2729 0.1736
## 2020 2000 0.0541 0.0290 -0.0503 0.1584
## 2020 2001 0.2182 0.1659 -0.3782 0.8147
## 2020 2002 0.0168 0.0344 -0.1069 0.1404
## 2020 2003 0.0946 0.0584 -0.1155 0.3046
## 2020 2004 -0.0453 0.0950 -0.3870 0.2963
## 2020 2005 0.1406 0.0786 -0.1419 0.4231
## 2020 2006 -0.0017 0.0304 -0.1110 0.1076
## 2020 2007 -0.0613 0.0502 -0.2419 0.1193
## 2020 2008 0.0386 0.0338 -0.0831 0.1602
## 2020 2009 0.0167 0.0276 -0.0826 0.1160
## 2020 2010 0.0391 0.1058 -0.3412 0.4195
## 2020 2011 -0.0754 0.0984 -0.4292 0.2785
## 2020 2012 -0.0059 0.0904 -0.3310 0.3191
## 2020 2013 -0.1509 0.1359 -0.6396 0.3379
## 2020 2014 0.0561 0.1718 -0.5616 0.6737
## 2020 2015 0.0003 0.0163 -0.0583 0.0589
## 2020 2016 0.0020 0.0339 -0.1199 0.1238
## 2020 2017 0.0872 0.0447 -0.0737 0.2480
## 2020 2018 0.0136 0.0514 -0.1711 0.1983
## 2020 2019 0.0170 0.0549 -0.1806 0.2145
## 2020 2020 0.0132 0.0419 -0.1376 0.1639
## 2020 2021 0.0767 0.0832 -0.2226 0.3761
## 2020 2022 0.0957 0.1206 -0.3380 0.5294
## 2021 1992 0.5141 0.5874 -1.5983 2.6265
## 2021 1993 0.1295 0.1160 -0.2878 0.5468
## 2021 1994 0.0223 0.0831 -0.2767 0.3212
## 2021 1995 -0.0843 0.1878 -0.7596 0.5910
## 2021 1996 -0.3952 0.3226 -1.5555 0.7650
## 2021 1997 -0.0340 0.0366 -0.1658 0.0977
## 2021 1998 0.2454 0.4348 -1.3184 1.8091
## 2021 1999 0.0624 0.0366 -0.0693 0.1941
## 2021 2000 0.2674 0.1248 -0.1815 0.7162
## 2021 2001 0.2050 0.0494 0.0273 0.3826 *
## 2021 2002 0.0853 0.0883 -0.2323 0.4029
## 2021 2003 0.0278 0.1096 -0.3661 0.4218
## 2021 2004 -0.0156 0.0836 -0.3164 0.2851
## 2021 2005 -0.0145 0.0887 -0.3336 0.3046
## 2021 2006 -0.0448 0.0948 -0.3856 0.2960
## 2021 2007 -0.0904 0.0637 -0.3194 0.1386
## 2021 2008 0.0540 0.0505 -0.1276 0.2355
## 2021 2009 0.0344 0.0494 -0.1432 0.2121
## 2021 2010 -0.0269 0.0319 -0.1417 0.0878
## 2021 2011 0.0208 0.0224 -0.0597 0.1014
## 2021 2012 -0.0362 0.0292 -0.1413 0.0689
## 2021 2013 -0.0451 0.0403 -0.1901 0.0999
## 2021 2014 0.1483 0.1175 -0.2741 0.5706
## 2021 2015 0.1458 0.0753 -0.1250 0.4166
## 2021 2016 -0.0450 0.1341 -0.5272 0.4372
## 2021 2017 0.0100 0.0181 -0.0550 0.0751
## 2021 2018 -0.0456 0.0282 -0.1472 0.0560
## 2021 2019 -0.0169 0.0251 -0.1071 0.0732
## 2021 2020 0.1069 0.0561 -0.0950 0.3087
## 2021 2021 0.0473 0.0663 -0.1911 0.2858
## 2021 2022 0.1730 0.0513 -0.0115 0.3575
## 2022 1992 -0.0327 0.1721 -0.6516 0.5863
## 2022 1993 0.1360 0.0736 -0.1286 0.4007
## 2022 1994 0.0750 0.1857 -0.5928 0.7428
## 2022 1995 0.3424 0.2139 -0.4267 1.1114
## 2022 1996 0.2881 0.3452 -0.9532 1.5293
## 2022 1997 -0.0361 0.3071 -1.1406 1.0684
## 2022 1998 -0.3634 0.3257 -1.5348 0.8079
## 2022 1999 0.8006 0.7475 -1.8876 3.4888
## 2022 2000 -0.6988 0.7901 -3.5400 2.1424
## 2022 2001 0.0674 0.0681 -0.1774 0.3122
## 2022 2002 -0.0608 0.0986 -0.4154 0.2938
## 2022 2003 0.0438 0.0282 -0.0577 0.1453
## 2022 2004 0.1706 0.1749 -0.4585 0.7997
## 2022 2005 -0.0182 0.0415 -0.1674 0.1309
## 2022 2006 0.3499 0.3647 -0.9615 1.6613
## 2022 2007 -0.2407 0.1308 -0.7112 0.2297
## 2022 2008 -0.1207 0.1577 -0.6878 0.4464
## 2022 2009 0.1096 0.1176 -0.3134 0.5327
## 2022 2010 -0.0386 0.0639 -0.2685 0.1914
## 2022 2011 0.0753 0.0384 -0.0630 0.2135
## 2022 2012 0.5377 0.3907 -0.8674 1.9429
## 2022 2013 -0.4984 0.3561 -1.7791 0.7823
## 2022 2014 0.3146 0.4585 -1.3344 1.9636
## 2022 2015 -0.3873 0.4845 -2.1298 1.3551
## 2022 2016 0.4246 0.5128 -1.4195 2.2687
## 2022 2017 -0.2889 0.4096 -1.7620 1.1841
## 2022 2018 0.3154 0.3981 -1.1164 1.7471
## 2022 2019 -0.0334 0.0301 -0.1415 0.0747
## 2022 2020 0.0306 0.0664 -0.2083 0.2695
## 2022 2021 0.0308 0.0475 -0.1401 0.2018
## 2022 2022 -0.0410 0.1011 -0.4047 0.3227
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## 0.3025 0.1087 0.0895 0.5155 *
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -30 -0.0327 0.1667 -0.4923 0.4270
## -29 0.3026 0.2821 -0.4752 1.0803
## -28 -0.0146 0.0824 -0.2417 0.2125
## -27 0.2056 0.0884 -0.0382 0.4494
## -26 0.0450 0.0742 -0.1594 0.2495
## -25 -0.2120 0.1352 -0.5846 0.1606
## -24 0.0042 0.0267 -0.0695 0.0779
## -23 0.0614 0.0500 -0.0765 0.1992
## -22 0.0333 0.0395 -0.0758 0.1423
## -21 -0.0175 0.0203 -0.0734 0.0384
## -20 0.0116 0.0227 -0.0510 0.0742
## -19 0.0625 0.0470 -0.0671 0.1921
## -18 0.0345 0.0286 -0.0444 0.1134
## -17 0.0231 0.0240 -0.0430 0.0892
## -16 0.0047 0.0215 -0.0546 0.0640
## -15 0.0004 0.0147 -0.0402 0.0410
## -14 -0.0175 0.0200 -0.0727 0.0378
## -13 0.0173 0.0163 -0.0276 0.0622
## -12 -0.0056 0.0190 -0.0580 0.0467
## -11 -0.0092 0.0135 -0.0464 0.0279
## -10 0.0062 0.0195 -0.0477 0.0601
## -9 0.0022 0.0127 -0.0328 0.0372
## -8 0.0024 0.0123 -0.0316 0.0364
## -7 0.0206 0.0146 -0.0196 0.0607
## -6 -0.0006 0.0318 -0.0882 0.0871
## -5 -0.0182 0.0146 -0.0583 0.0220
## -4 -0.0104 0.0140 -0.0491 0.0283
## -3 -0.0027 0.0096 -0.0291 0.0238
## -2 -0.0105 0.0111 -0.0412 0.0202
## -1 0.0094 0.0106 -0.0197 0.0385
## 0 -0.0162 0.0181 -0.0660 0.0336
## 1 0.0032 0.0317 -0.0842 0.0906
## 2 -0.0019 0.0203 -0.0578 0.0540
## 3 -0.0044 0.0261 -0.0763 0.0675
## 4 -0.0066 0.0260 -0.0783 0.0650
## 5 -0.0059 0.0335 -0.0983 0.0865
## 6 0.0205 0.0295 -0.0607 0.1017
## 7 0.0036 0.0400 -0.1068 0.1140
## 8 0.0007 0.0453 -0.1242 0.1257
## 9 0.0038 0.0525 -0.1410 0.1485
## 10 0.0191 0.0955 -0.2442 0.2825
## 11 -0.0052 0.1062 -0.2979 0.2875
## 12 -0.0278 0.1450 -0.4276 0.3720
## 13 0.0177 0.1090 -0.2827 0.3182
## 14 -0.0686 0.1683 -0.5326 0.3954
## 15 -0.0009 0.1926 -0.5319 0.5300
## 16 0.4058 0.1252 0.0607 0.7509 *
## 17 0.5064 0.1746 0.0251 0.9876 *
## 18 0.4955 0.1705 0.0255 0.9655 *
## 19 0.5496 0.1756 0.0656 1.0336 *
## 20 0.5348 0.1755 0.0509 1.0187 *
## 21 0.5553 0.2014 0.0001 1.1106 *
## 22 0.6540 0.2286 0.0238 1.2843 *
## 23 0.5106 0.2332 -0.1323 1.1535
## 24 0.5348 0.2316 -0.1036 1.1732
## 25 0.5468 0.2548 -0.1555 1.2492
## 26 0.6450 0.2751 -0.1132 1.4033
## 27 0.6285 0.3255 -0.2689 1.5259
## 28 0.7508 0.3548 -0.2272 1.7289
## 29 0.7371 0.3084 -0.1129 1.5872
## 30 1.3913 0.1868 0.8763 1.9062 *
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robust# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Gold - Jobs",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Gold | Y=log(jobs/population)",
x = "",
y = "Change in jobs/population (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "event_study_gold_labor_jobs.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)Labor - Cobre (empregos)
# Open a PNG device
png("panelview_plot_cobre_laborl1.png", width = 800, height = 600, res = 150) # Adjust width, height, and resolution as needed
# Generate the plot
panelview(
data = ll2,
Y = "Y1", ## Define the outcome
D = "long", ## Define the longitudinal exposure
index = c("id", "period"), ## Define the panel structure
xlab = "", ## Label for the x-axis (empty)
ylab = "Municipalities", ## Label for the y-axis
display.all = FALSE, ## Display only treated or control units
background = "white", ## Set background color
gridOff = TRUE, ## Remove grid lines
by.timing = TRUE, ## Group by treatment timing
pre.post = FALSE, ## Do not show pre- and post-treatment periods
axis.lab.angle = 90, ## Rotate axis labels to 90 degrees
color = c("#a2a897", "#FFC42F", "#749acb"), ## Custom colors
main = "Copper - Labor \n
Treated = municipalities that delivered the annual mining report", ## Remove the main title
legend.labs = c("Control", "Treated", "Missing"),
cex.main = 10
)## If the number of units is more than 500, we randomly select 500 units to present.
## You can set "display.all = TRUE" to show all units.## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.# Close the PNG device
dev.off()## png
## 2att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y1",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = ll2,
weightsname = "populacao"
)## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## dropped 1 rows from original data due to missing data## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 30 units that were already treated in the first period.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 264 observations while converting to balanced panel.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, : Be aware that there are some small groups in your dataset.
## Check groups: 1996,1997,2005,2006,2008,2009,2014,2015,2016,2017,2018,2020,2022.## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu## Warning in att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Not returning pre-test Wald statistic due to singular covariance matrix# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = ll2, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
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## 1996 1993 -0.2112 0.0143 -0.2731 -0.1493 *
## 1996 1994 -0.0229 0.0108 -0.0698 0.0239
## 1996 1995 -0.7700 0.0125 -0.8242 -0.7159 *
## 1996 1996 0.0150 0.0095 -0.0261 0.0562
## 1996 1997 0.2174 0.0162 0.1472 0.2877 *
## 1996 1998 0.2705 0.0212 0.1787 0.3623 *
## 1996 1999 0.4045 0.0250 0.2964 0.5125 *
## 1996 2000 0.1244 0.0258 0.0130 0.2359 *
## 1996 2001 0.7022 0.0322 0.5629 0.8415 *
## 1996 2002 0.9450 0.0367 0.7861 1.1038 *
## 1996 2003 1.0850 0.0429 0.8994 1.2705 *
## 1996 2004 1.0140 0.0441 0.8231 1.2048 *
## 1996 2005 0.8284 0.0462 0.6286 1.0282 *
## 1996 2006 0.5196 0.0466 0.3182 0.7210 *
## 1996 2007 0.7461 0.0437 0.5570 0.9351 *
## 1996 2008 1.1001 0.0431 0.9136 1.2865 *
## 1996 2009 0.9569 0.0468 0.7544 1.1594 *
## 1996 2010 0.8313 0.0421 0.6493 1.0132 *
## 1996 2011 0.6906 0.0428 0.5054 0.8758 *
## 1996 2012 0.6762 0.0444 0.4841 0.8684 *
## 1996 2013 0.6936 0.0449 0.4996 0.8876 *
## 1996 2014 0.5848 0.0445 0.3924 0.7772 *
## 1996 2015 0.6113 0.0475 0.4058 0.8168 *
## 1996 2016 0.5952 0.0510 0.3747 0.8157 *
## 1996 2017 0.5692 0.0532 0.3393 0.7992 *
## 1996 2018 0.6830 0.0542 0.4487 0.9173 *
## 1996 2019 0.9770 0.0539 0.7439 1.2101 *
## 1996 2020 1.2004 0.0547 0.9637 1.4372 *
## 1996 2021 1.2994 0.0559 1.0577 1.5412 *
## 1996 2022 1.1769 0.0563 0.9333 1.4204 *
## 1997 1992 0.0400 0.0126 -0.0145 0.0944
## 1997 1993 -0.0967 0.0144 -0.1591 -0.0342 *
## 1997 1994 0.1038 0.0107 0.0574 0.1502 *
## 1997 1995 -0.1084 0.0125 -0.1624 -0.0543 *
## 1997 1996 -0.2398 0.0095 -0.2807 -0.1989 *
## 1997 1997 0.1423 0.0125 0.0880 0.1966 *
## 1997 1998 0.0171 0.0156 -0.0501 0.0844
## 1997 1999 -0.1277 0.0193 -0.2110 -0.0444 *
## 1997 2000 -0.1856 0.0209 -0.2760 -0.0952 *
## 1997 2001 -0.2605 0.0265 -0.3752 -0.1459 *
## 1997 2002 -0.3076 0.0319 -0.4456 -0.1696 *
## 1997 2003 -0.3650 0.0385 -0.5315 -0.1985 *
## 1997 2004 -0.3660 0.0400 -0.5389 -0.1931 *
## 1997 2005 -0.3930 0.0424 -0.5764 -0.2096 *
## 1997 2006 -0.3643 0.0396 -0.5357 -0.1930 *
## 1997 2007 -0.1625 0.0392 -0.3320 0.0069
## 1997 2008 -0.1189 0.0375 -0.2810 0.0433
## 1997 2009 -0.1449 0.0406 -0.3207 0.0309
## 1997 2010 -0.2573 0.0379 -0.4214 -0.0933 *
## 1997 2011 -0.2167 0.0379 -0.3806 -0.0527 *
## 1997 2012 -0.2363 0.0397 -0.4079 -0.0647 *
## 1997 2013 -0.2744 0.0397 -0.4459 -0.1029 *
## 1997 2014 -0.2944 0.0402 -0.4681 -0.1208 *
## 1997 2015 -0.3156 0.0424 -0.4991 -0.1320 *
## 1997 2016 -0.3409 0.0461 -0.5402 -0.1416 *
## 1997 2017 -0.3800 0.0488 -0.5912 -0.1689 *
## 1997 2018 -0.4016 0.0483 -0.6104 -0.1927 *
## 1997 2019 -0.3960 0.0500 -0.6122 -0.1798 *
## 1997 2020 -0.3407 0.0494 -0.5546 -0.1268 *
## 1997 2021 -0.3337 0.0516 -0.5570 -0.1105 *
## 1997 2022 -0.3615 0.0509 -0.5818 -0.1411 *
## 2005 1992 -0.0275 0.0127 -0.0827 0.0276
## 2005 1993 -0.0526 0.0141 -0.1138 0.0086
## 2005 1994 -0.0119 0.0110 -0.0593 0.0356
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## 2016 1993 -0.0077 0.1602 -0.7007 0.6852
## 2016 1994 0.0349 0.0375 -0.1274 0.1972
## 2016 1995 -0.0121 0.0192 -0.0949 0.0708
## 2016 1996 -0.0793 0.0545 -0.3150 0.1565
## 2016 1997 -0.0579 0.1029 -0.5028 0.3869
## 2016 1998 0.1363 0.2554 -0.9683 1.2409
## 2016 1999 -0.1825 0.2536 -1.2792 0.9143
## 2016 2000 -0.0508 0.0403 -0.2250 0.1234
## 2016 2001 0.1044 0.2165 -0.8318 1.0407
## 2016 2002 0.0499 0.0626 -0.2209 0.3206
## 2016 2003 -0.0552 0.0106 -0.1010 -0.0094 *
## 2016 2004 0.0458 0.0101 0.0020 0.0895 *
## 2016 2005 -0.0126 0.0184 -0.0923 0.0672
## 2016 2006 0.0163 0.0093 -0.0241 0.0566
## 2016 2007 -0.0384 0.0332 -0.1822 0.1054
## 2016 2008 0.0241 0.0120 -0.0277 0.0759
## 2016 2009 0.0228 0.0295 -0.1050 0.1505
## 2016 2010 -0.0296 0.0135 -0.0879 0.0286
## 2016 2011 0.0184 0.0225 -0.0789 0.1157
## 2016 2012 0.0710 0.0547 -0.1656 0.3076
## 2016 2013 0.0631 0.0067 0.0342 0.0919 *
## 2016 2014 -0.0219 0.0549 -0.2595 0.2156
## 2016 2015 0.0571 0.0375 -0.1050 0.2191
## 2016 2016 -0.0123 0.0079 -0.0463 0.0217
## 2016 2017 0.0153 0.0585 -0.2378 0.2685
## 2016 2018 0.0745 0.0973 -0.3463 0.4953
## 2016 2019 0.0534 0.1043 -0.3977 0.5046
## 2016 2020 0.1107 0.1507 -0.5411 0.7625
## 2016 2021 0.2135 0.1695 -0.5196 0.9467
## 2016 2022 0.1700 0.1047 -0.2829 0.6229
## 2017 1992 0.1174 0.0194 0.0335 0.2012 *
## 2017 1993 -0.0813 0.0224 -0.1782 0.0156
## 2017 1994 -0.0003 0.0356 -0.1544 0.1539
## 2017 1995 -0.0119 0.0229 -0.1111 0.0873
## 2017 1996 -0.0533 0.0095 -0.0946 -0.0120 *
## 2017 1997 -0.3594 0.0558 -0.6008 -0.1181 *
## 2017 1998 -0.5111 0.6232 -3.2068 2.1845
## 2017 1999 0.4212 0.5481 -1.9496 2.7919
## 2017 2000 0.3293 0.5441 -2.0238 2.6825
## 2017 2001 -0.3071 0.5606 -2.7318 2.1176
## 2017 2002 -0.1912 0.0163 -0.2618 -0.1206 *
## 2017 2003 -0.2148 0.0424 -0.3983 -0.0313 *
## 2017 2004 -0.0593 0.0062 -0.0862 -0.0325 *
## 2017 2005 0.7299 0.2064 -0.1627 1.6226
## 2017 2006 0.0342 0.1757 -0.7257 0.7940
## 2017 2007 0.1000 0.0555 -0.1402 0.3403
## 2017 2008 -0.1017 0.0231 -0.2016 -0.0018 *
## 2017 2009 0.0418 0.0112 -0.0066 0.0901
## 2017 2010 0.0413 0.0249 -0.0663 0.1488
## 2017 2011 0.0229 0.0268 -0.0932 0.1389
## 2017 2012 -0.0484 0.0052 -0.0711 -0.0257 *
## 2017 2013 -0.0935 0.0070 -0.1240 -0.0630 *
## 2017 2014 0.1640 0.0270 0.0470 0.2810 *
## 2017 2015 0.3627 0.0499 0.1467 0.5788 *
## 2017 2016 -0.0478 0.0230 -0.1471 0.0515
## 2017 2017 0.1157 0.0393 -0.0543 0.2857
## 2017 2018 0.0523 0.0464 -0.1482 0.2528
## 2017 2019 -0.0466 0.0764 -0.3771 0.2838
## 2017 2020 -0.1554 0.0827 -0.5131 0.2023
## 2017 2021 -0.0788 0.1463 -0.7118 0.5542
## 2017 2022 0.0845 0.1166 -0.4197 0.5886
## 2018 1992 0.2980 0.0126 0.2435 0.3525 *
## 2018 1993 -0.1200 0.0143 -0.1819 -0.0581 *
## 2018 1994 0.2831 0.0109 0.2359 0.3302 *
## 2018 1995 -0.0802 0.0124 -0.1336 -0.0267 *
## 2018 1996 0.1416 0.0096 0.1000 0.1832 *
## 2018 1997 0.2435 0.0126 0.1889 0.2982 *
## 2018 1998 0.3696 0.0105 0.3241 0.4151 *
## 2018 1999 -0.1636 0.0099 -0.2065 -0.1207 *
## 2018 2000 -0.3030 0.0098 -0.3455 -0.2606 *
## 2018 2001 -0.1464 0.0113 -0.1954 -0.0974 *
## 2018 2002 0.0606 0.0089 0.0220 0.0991 *
## 2018 2003 0.1145 0.0100 0.0711 0.1580 *
## 2018 2004 0.0054 0.0060 -0.0206 0.0314
## 2018 2005 0.0759 0.0080 0.0415 0.1103 *
## 2018 2006 0.0566 0.0066 0.0281 0.0850 *
## 2018 2007 -0.1254 0.0077 -0.1588 -0.0921 *
## 2018 2008 -0.3141 0.0061 -0.3407 -0.2875 *
## 2018 2009 0.0303 0.0062 0.0034 0.0572 *
## 2018 2010 0.2471 0.0080 0.2126 0.2816 *
## 2018 2011 -0.1163 0.0060 -0.1422 -0.0903 *
## 2018 2012 0.2671 0.0051 0.2450 0.2893 *
## 2018 2013 -0.0539 0.0066 -0.0824 -0.0255 *
## 2018 2014 0.1878 0.0053 0.1650 0.2105 *
## 2018 2015 -0.0577 0.0052 -0.0801 -0.0353 *
## 2018 2016 -0.5667 0.0058 -0.5917 -0.5418 *
## 2018 2017 0.5274 0.0051 0.5053 0.5495 *
## 2018 2018 -0.0329 0.0040 -0.0503 -0.0155 *
## 2018 2019 -0.1126 0.0057 -0.1372 -0.0879 *
## 2018 2020 -0.0594 0.0069 -0.0893 -0.0295 *
## 2018 2021 0.0176 0.0111 -0.0306 0.0658
## 2018 2022 -0.0681 0.0094 -0.1086 -0.0276 *
## 2019 1992 0.1521 0.3828 -1.5037 1.8080
## 2019 1993 -0.1331 0.1064 -0.5933 0.3271
## 2019 1994 0.3746 0.3160 -0.9920 1.7412
## 2019 1995 0.2496 0.1899 -0.5716 1.0709
## 2019 1996 0.1006 0.0211 0.0093 0.1920 *
## 2019 1997 -0.0172 0.0835 -0.3785 0.3441
## 2019 1998 0.0152 0.0222 -0.0811 0.1114
## 2019 1999 -0.0287 0.0260 -0.1414 0.0839
## 2019 2000 0.2188 0.0401 0.0454 0.3922 *
## 2019 2001 0.1071 0.0827 -0.2508 0.4650
## 2019 2002 -0.1339 0.0141 -0.1951 -0.0727 *
## 2019 2003 0.0347 0.0396 -0.1364 0.2058
## 2019 2004 0.0104 0.0174 -0.0646 0.0855
## 2019 2005 0.0112 0.0173 -0.0634 0.0858
## 2019 2006 -0.0305 0.0252 -0.1393 0.0783
## 2019 2007 -0.0619 0.0498 -0.2772 0.1535
## 2019 2008 0.1305 0.0998 -0.3011 0.5620
## 2019 2009 -0.1278 0.1462 -0.7601 0.5045
## 2019 2010 -0.0438 0.1235 -0.5778 0.4901
## 2019 2011 0.1704 0.0929 -0.2314 0.5723
## 2019 2012 0.1241 0.0251 0.0154 0.2328 *
## 2019 2013 0.0052 0.0303 -0.1258 0.1363
## 2019 2014 -0.0126 0.0295 -0.1401 0.1149
## 2019 2015 0.0225 0.0287 -0.1014 0.1465
## 2019 2016 -0.0571 0.0407 -0.2333 0.1191
## 2019 2017 -0.0170 0.0433 -0.2044 0.1704
## 2019 2018 0.0335 0.0263 -0.0802 0.1472
## 2019 2019 0.0576 0.0131 0.0009 0.1144 *
## 2019 2020 0.0656 0.0214 -0.0271 0.1582
## 2019 2021 0.1245 0.0372 -0.0364 0.2853
## 2019 2022 0.0091 0.0407 -0.1669 0.1851
## 2020 1992 -0.0188 0.0705 -0.3236 0.2860
## 2020 1993 0.0566 0.2417 -0.9887 1.1018
## 2020 1994 -0.2900 0.5776 -2.7881 2.2081
## 2020 1995 -0.4858 0.7546 -3.7494 2.7778
## 2020 1996 -0.0547 0.0217 -0.1487 0.0393
## 2020 1997 -0.0384 0.0169 -0.1116 0.0348
## 2020 1998 0.2453 0.3333 -1.1965 1.6871
## 2020 1999 -0.2713 0.1642 -0.9816 0.4389
## 2020 2000 -0.0378 0.0292 -0.1640 0.0884
## 2020 2001 0.4008 0.4803 -1.6766 2.4783
## 2020 2002 -0.0897 0.0386 -0.2565 0.0771
## 2020 2003 0.0810 0.1060 -0.3773 0.5393
## 2020 2004 0.0637 0.0551 -0.1747 0.3021
## 2020 2005 0.1617 0.2508 -0.9232 1.2466
## 2020 2006 -0.0190 0.0870 -0.3952 0.3572
## 2020 2007 -0.0672 0.0816 -0.4199 0.2856
## 2020 2008 0.0364 0.0300 -0.0936 0.1663
## 2020 2009 -0.0158 0.0206 -0.1049 0.0733
## 2020 2010 -0.0920 0.1734 -0.8421 0.6581
## 2020 2011 0.0477 0.0823 -0.3081 0.4036
## 2020 2012 0.0263 0.1980 -0.8302 0.8829
## 2020 2013 -0.0364 0.0598 -0.2952 0.2225
## 2020 2014 0.0114 0.0977 -0.4113 0.4341
## 2020 2015 -0.0201 0.0284 -0.1431 0.1029
## 2020 2016 0.0265 0.0340 -0.1205 0.1736
## 2020 2017 0.1282 0.1110 -0.3518 0.6083
## 2020 2018 0.0956 0.1361 -0.4933 0.6844
## 2020 2019 -0.1295 0.1912 -0.9563 0.6973
## 2020 2020 0.1152 0.0959 -0.2998 0.5301
## 2020 2021 0.2417 0.2031 -0.6367 1.1200
## 2020 2022 -0.0368 0.0260 -0.1493 0.0757
## 2022 1992 -0.0975 0.0346 -0.2471 0.0521
## 2022 1993 0.0142 0.0188 -0.0670 0.0953
## 2022 1994 -0.0678 0.0537 -0.3001 0.1646
## 2022 1995 -0.0312 0.0235 -0.1329 0.0706
## 2022 1996 0.2214 0.1049 -0.2324 0.6753
## 2022 1997 -0.0845 0.0460 -0.2834 0.1145
## 2022 1998 0.2189 0.1087 -0.2513 0.6892
## 2022 1999 0.4792 0.1561 -0.1960 1.1543
## 2022 2000 0.1807 0.0866 -0.1937 0.5551
## 2022 2001 0.0926 0.1344 -0.4885 0.6738
## 2022 2002 -0.0708 0.0097 -0.1126 -0.0290 *
## 2022 2003 -0.0050 0.0438 -0.1946 0.1847
## 2022 2004 -0.0968 0.1196 -0.6139 0.4203
## 2022 2005 0.1184 0.0238 0.0153 0.2214 *
## 2022 2006 0.1940 0.0504 -0.0240 0.4121
## 2022 2007 -0.1302 0.0442 -0.3212 0.0609
## 2022 2008 0.0483 0.0200 -0.0384 0.1350
## 2022 2009 -0.1242 0.0247 -0.2310 -0.0173 *
## 2022 2010 0.0618 0.1023 -0.3805 0.5040
## 2022 2011 -0.0720 0.0617 -0.3388 0.1949
## 2022 2012 -0.0419 0.0067 -0.0711 -0.0128 *
## 2022 2013 0.0291 0.0245 -0.0771 0.1352
## 2022 2014 -0.0816 0.0264 -0.1956 0.0324
## 2022 2015 0.0514 0.0401 -0.1222 0.2250
## 2022 2016 0.0328 0.0252 -0.0763 0.1418
## 2022 2017 0.0163 0.0393 -0.1535 0.1861
## 2022 2018 -0.0524 0.0287 -0.1764 0.0715
## 2022 2019 -0.0267 0.0188 -0.1081 0.0547
## 2022 2020 -0.0903 0.0128 -0.1455 -0.0351 *
## 2022 2021 0.1195 0.0468 -0.0829 0.3218
## 2022 2022 0.0549 0.0324 -0.0851 0.1950
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## -0.1141 0.0986 -0.3074 0.0793
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -30 -0.0975 0.0407 -0.2035 0.0085
## -29 0.0142 0.0196 -0.0370 0.0654
## -28 -0.0255 0.0509 -0.1583 0.1073
## -27 0.0783 0.1479 -0.3073 0.4639
## -26 -0.0644 0.1369 -0.4213 0.2925
## -25 -0.1195 0.2255 -0.7075 0.4684
## -24 0.0161 0.0652 -0.1538 0.1861
## -23 -0.0623 0.1243 -0.3863 0.2617
## -22 0.1299 0.1071 -0.1494 0.4092
## -21 0.0094 0.0820 -0.2043 0.2231
## -20 -0.0130 0.0725 -0.2020 0.1761
## -19 -0.0486 0.1094 -0.3338 0.2365
## -18 0.0688 0.0850 -0.1527 0.2904
## -17 -0.0091 0.0723 -0.1976 0.1795
## -16 -0.0714 0.0782 -0.2754 0.1326
## -15 -0.0061 0.1163 -0.3093 0.2972
## -14 -0.0392 0.0536 -0.1789 0.1005
## -13 0.0740 0.0589 -0.0794 0.2275
## -12 0.0388 0.0452 -0.0789 0.1566
## -11 -0.0011 0.0269 -0.0712 0.0690
## -10 0.0025 0.0337 -0.0853 0.0902
## -9 -0.0493 0.0465 -0.1704 0.0718
## -8 0.0423 0.0598 -0.1135 0.1981
## -7 0.0258 0.0362 -0.0685 0.1201
## -6 0.0114 0.0268 -0.0584 0.0812
## -5 0.0140 0.0177 -0.0321 0.0601
## -4 0.0037 0.0288 -0.0715 0.0789
## -3 0.0202 0.0213 -0.0354 0.0758
## -2 -0.0358 0.0451 -0.1534 0.0817
## -1 0.0248 0.0434 -0.0883 0.1379
## 0 0.0079 0.0240 -0.0546 0.0704
## 1 0.0220 0.0442 -0.0932 0.1371
## 2 -0.0007 0.0297 -0.0782 0.0768
## 3 0.0105 0.0337 -0.0775 0.0985
## 4 -0.0131 0.0433 -0.1261 0.0999
## 5 0.0426 0.0785 -0.1620 0.2471
## 6 0.0086 0.0757 -0.1887 0.2060
## 7 -0.1001 0.0745 -0.2943 0.0941
## 8 -0.1214 0.0793 -0.3281 0.0852
## 9 -0.1728 0.0972 -0.4260 0.0805
## 10 -0.2156 0.1370 -0.5729 0.1416
## 11 -0.2470 0.1355 -0.6004 0.1063
## 12 -0.2690 0.1615 -0.6899 0.1520
## 13 -0.3243 0.1253 -0.6511 0.0024
## 14 -0.2848 0.1795 -0.7528 0.1832
## 15 -0.4268 0.0970 -0.6796 -0.1741 *
## 16 -0.4367 0.1022 -0.7031 -0.1702 *
## 17 -0.4685 0.1071 -0.7475 -0.1894 *
## 18 -0.1619 0.2090 -0.7068 0.3829
## 19 -0.1784 0.2078 -0.7201 0.3632
## 20 -0.2136 0.2319 -0.8182 0.3909
## 21 -0.2359 0.1974 -0.7505 0.2786
## 22 -0.2119 0.2165 -0.7763 0.3525
## 23 -0.1158 0.2888 -0.8688 0.6371
## 24 -0.0719 0.1416 -0.4412 0.2973
## 25 -0.0780 0.3345 -0.9500 0.7940
## 26 1.1769 0.0526 1.0399 1.3139 *
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robust# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Copper - Jobs",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Copper | Y=log(jobs/population)",
x = "",
y = "Change in jobs/population (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "event_study_copper_labor_jobs.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)Labor - Bauxita
# Open a PNG device
png("bauxita_laborl_panel_view.png", width = 800, height = 600, res = 150) # Adjust width, height, and resolution as needed
# Generate the plot
panelview(
data = ll3,
Y = "Y1", ## Define the outcome
D = "long", ## Define the longitudinal exposure
index = c("id", "period"), ## Define the panel structure
xlab = "", ## Label for the x-axis (empty)
ylab = "Municipalities", ## Label for the y-axis
display.all = FALSE, ## Display only treated or control units
background = "white", ## Set background color
gridOff = TRUE, ## Remove grid lines
by.timing = TRUE, ## Group by treatment timing
pre.post = FALSE, ## Do not show pre- and post-treatment periods
axis.lab.angle = 90, ## Rotate axis labels to 90 degrees
color = c("#a2a897", "#FFC42F", "#749acb"), ## Custom colors
main = "Bauxite - Labor \n
Treated = municipalities that delivered the annual mining report", ## Remove the main title
legend.labs = c("Control", "Treated", "Missing"),
cex.main = 10
)## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.# Close the PNG device
dev.off()## png
## 2att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y1",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = ll3,
weightsname = "populacao"
)## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## dropped 1 rows from original data due to missing data## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 56 units that were already treated in the first period.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 49 observations while converting to balanced panel.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, : Be aware that there are some small groups in your dataset.
## Check groups: 1999,2001,2005,2006,2007,2008,2010,2012,2013,2014,2017,2018.## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu## Warning in att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Not returning pre-test Wald statistic due to singular covariance matrix# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = ll3, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
## Group-Time Average Treatment Effects:
## Group Time ATT(g,t) Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## 1999 1992 0.2220 0.0664 0.0246 0.4194 *
## 1999 1993 -0.0714 0.0223 -0.1376 -0.0052 *
## 1999 1994 0.0192 0.0566 -0.1490 0.1874
## 1999 1995 0.0958 0.0310 0.0037 0.1880 *
## 1999 1996 0.0871 0.0182 0.0330 0.1412 *
## 1999 1997 0.1838 0.1617 -0.2968 0.6644
## 1999 1998 -0.1321 0.0780 -0.3639 0.0998
## 1999 1999 0.0425 0.0815 -0.1997 0.2847
## 1999 2000 -0.0111 0.1465 -0.4468 0.4246
## 1999 2001 -0.0168 0.1074 -0.3362 0.3027
## 1999 2002 -0.0156 0.1106 -0.3445 0.3133
## 1999 2003 -0.0660 0.1141 -0.4053 0.2732
## 1999 2004 -0.1193 0.1172 -0.4676 0.2290
## 1999 2005 -0.0935 0.1251 -0.4654 0.2785
## 1999 2006 -0.1011 0.1445 -0.5307 0.3286
## 1999 2007 -0.0080 0.0903 -0.2766 0.2605
## 1999 2008 -0.0686 0.1067 -0.3859 0.2487
## 1999 2009 -0.0893 0.0941 -0.3690 0.1905
## 1999 2010 -0.0759 0.1126 -0.4105 0.2587
## 1999 2011 -0.0880 0.1275 -0.4671 0.2911
## 1999 2012 -0.1100 0.1285 -0.4921 0.2720
## 1999 2013 -0.1587 0.1082 -0.4804 0.1631
## 1999 2014 -0.1582 0.1180 -0.5091 0.1927
## 1999 2015 -0.1204 0.1149 -0.4620 0.2213
## 1999 2016 -0.1031 0.1070 -0.4214 0.2151
## 1999 2017 -0.0644 0.1167 -0.4113 0.2825
## 1999 2018 -0.0375 0.1238 -0.4054 0.3305
## 1999 2019 -0.0998 0.1408 -0.5184 0.3189
## 1999 2020 -0.0900 0.1190 -0.4439 0.2639
## 1999 2021 -0.0831 0.1586 -0.5546 0.3884
## 1999 2022 -0.1127 0.1369 -0.5196 0.2942
## 2001 1992 -0.0780 0.0217 -0.1426 -0.0134 *
## 2001 1993 -0.0027 0.0186 -0.0581 0.0526
## 2001 1994 -0.0715 0.0127 -0.1091 -0.0339 *
## 2001 1995 0.2403 0.0201 0.1806 0.3000 *
## 2001 1996 -0.0119 0.0175 -0.0638 0.0400
## 2001 1997 0.1564 0.0193 0.0990 0.2138 *
## 2001 1998 -0.1399 0.0127 -0.1775 -0.1022 *
## 2001 1999 -0.0910 0.0122 -0.1271 -0.0548 *
## 2001 2000 0.1269 0.0180 0.0733 0.1805 *
## 2001 2001 0.1435 0.0243 0.0712 0.2158 *
## 2001 2002 -0.0783 0.0324 -0.1748 0.0181
## 2001 2003 -0.0186 0.0441 -0.1498 0.1126
## 2001 2004 -0.1687 0.0541 -0.3296 -0.0079 *
## 2001 2005 -0.1552 0.0640 -0.3456 0.0351
## 2001 2006 -0.2066 0.0684 -0.4101 -0.0031 *
## 2001 2007 0.1083 0.0862 -0.1479 0.3646
## 2001 2008 0.1508 0.0925 -0.1241 0.4257
## 2001 2009 -0.0862 0.0849 -0.3387 0.1663
## 2001 2010 -0.2352 0.0869 -0.4934 0.0231
## 2001 2011 -0.3610 0.0881 -0.6228 -0.0992 *
## 2001 2012 -0.3715 0.0937 -0.6499 -0.0930 *
## 2001 2013 -0.3068 0.0980 -0.5983 -0.0154 *
## 2001 2014 -0.3222 0.1014 -0.6236 -0.0208 *
## 2001 2015 -0.2307 0.1039 -0.5394 0.0781
## 2001 2016 -0.1651 0.1012 -0.4660 0.1359
## 2001 2017 -0.1639 0.1100 -0.4911 0.1632
## 2001 2018 -0.1319 0.1184 -0.4839 0.2200
## 2001 2019 -0.1197 0.1396 -0.5347 0.2953
## 2001 2020 -0.2784 0.1152 -0.6209 0.0642
## 2001 2021 -0.0320 0.1504 -0.4791 0.4152
## 2001 2022 -0.0799 0.1329 -0.4750 0.3152
## 2005 1992 -0.0560 0.0281 -0.1396 0.0275
## 2005 1993 -0.0579 0.0209 -0.1199 0.0041
## 2005 1994 -0.0212 0.0185 -0.0761 0.0337
## 2005 1995 0.1722 0.0331 0.0739 0.2706 *
## 2005 1996 0.0505 0.0318 -0.0440 0.1450
## 2005 1997 0.0671 0.0830 -0.1796 0.3138
## 2005 1998 0.0331 0.0225 -0.0338 0.0999
## 2005 1999 0.0110 0.0161 -0.0369 0.0589
## 2005 2000 -0.0777 0.0205 -0.1386 -0.0168 *
## 2005 2001 -0.0063 0.0248 -0.0801 0.0674
## 2005 2002 -0.0166 0.0316 -0.1104 0.0773
## 2005 2003 -0.0359 0.0221 -0.1016 0.0298
## 2005 2004 0.0201 0.0162 -0.0280 0.0681
## 2005 2005 0.0510 0.0369 -0.0586 0.1606
## 2005 2006 0.0605 0.0362 -0.0473 0.1682
## 2005 2007 0.0884 0.0407 -0.0324 0.2093
## 2005 2008 0.1068 0.0443 -0.0248 0.2385
## 2005 2009 0.0981 0.0440 -0.0327 0.2289
## 2005 2010 0.0793 0.0439 -0.0511 0.2098
## 2005 2011 0.0477 0.0370 -0.0624 0.1578
## 2005 2012 0.0281 0.0458 -0.1080 0.1641
## 2005 2013 -0.0192 0.0485 -0.1635 0.1251
## 2005 2014 -0.0187 0.0524 -0.1745 0.1371
## 2005 2015 -0.0246 0.0556 -0.1897 0.1406
## 2005 2016 -0.0339 0.0519 -0.1881 0.1203
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## 2006 1993 0.0634 0.0185 0.0083 0.1185 *
## 2006 1994 -0.0375 0.0127 -0.0751 0.0002
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## 2006 1996 0.1118 0.0174 0.0600 0.1637 *
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## 2006 1999 0.0056 0.0121 -0.0304 0.0416
## 2006 2000 0.0498 0.0180 -0.0036 0.1032
## 2006 2001 -0.0052 0.0244 -0.0776 0.0672
## 2006 2002 0.0815 0.0134 0.0416 0.1213 *
## 2006 2003 0.0110 0.0127 -0.0269 0.0488
## 2006 2004 -0.1604 0.0153 -0.2059 -0.1149 *
## 2006 2005 0.2117 0.0119 0.1764 0.2470 *
## 2006 2006 0.0154 0.0076 -0.0073 0.0381
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## 2006 2010 -0.1057 0.0267 -0.1850 -0.0264 *
## 2006 2011 -0.0741 0.0261 -0.1518 0.0035
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## 2006 2018 0.1567 0.0539 -0.0036 0.3169
## 2006 2019 0.2485 0.0753 0.0246 0.4724 *
## 2006 2020 0.0967 0.0501 -0.0524 0.2457
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## 2007 1992 -0.0057 0.4189 -1.2512 1.2397
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## 2007 1994 0.0913 0.0131 0.0525 0.1302 *
## 2007 1995 0.1465 0.1062 -0.1693 0.4624
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## 2013 2019 -0.2110 0.0399 -0.3297 -0.0923 *
## 2013 2020 -0.2062 0.0237 -0.2766 -0.1359 *
## 2013 2021 -0.1708 0.0508 -0.3218 -0.0199 *
## 2013 2022 -0.1345 0.0346 -0.2375 -0.0316 *
## 2014 1992 0.1199 0.0216 0.0556 0.1841 *
## 2014 1993 -0.0173 0.0186 -0.0726 0.0379
## 2014 1994 0.1015 0.0126 0.0639 0.1391 *
## 2014 1995 0.2540 0.0200 0.1945 0.3135 *
## 2014 1996 -0.1051 0.0175 -0.1572 -0.0530 *
## 2014 1997 0.1056 0.0195 0.0476 0.1635 *
## 2014 1998 0.0638 0.0125 0.0268 0.1009 *
## 2014 1999 0.0626 0.0121 0.0266 0.0985 *
## 2014 2000 0.1604 0.0182 0.1064 0.2144 *
## 2014 2001 0.1084 0.0243 0.0363 0.1805 *
## 2014 2002 -0.0634 0.0134 -0.1031 -0.0237 *
## 2014 2003 0.0970 0.0127 0.0592 0.1348 *
## 2014 2004 0.4007 0.0151 0.3557 0.4456 *
## 2014 2005 -0.2422 0.0119 -0.2775 -0.2069 *
## 2014 2006 0.1692 0.0076 0.1465 0.1919 *
## 2014 2007 0.1624 0.0202 0.1022 0.2225 *
## 2014 2008 0.5313 0.0104 0.5004 0.5621 *
## 2014 2009 0.0374 0.0154 -0.0085 0.0832
## 2014 2010 -0.1736 0.0114 -0.2077 -0.1396 *
## 2014 2011 0.0004 0.0083 -0.0242 0.0250
## 2014 2012 -0.0810 0.0111 -0.1139 -0.0482 *
## 2014 2013 -0.0386 0.0111 -0.0716 -0.0056 *
## 2014 2014 -0.2270 0.0104 -0.2580 -0.1961 *
## 2014 2015 0.0525 0.0145 0.0092 0.0957 *
## 2014 2016 -0.1080 0.0193 -0.1653 -0.0507 *
## 2014 2017 -0.0875 0.0239 -0.1585 -0.0165 *
## 2014 2018 0.0927 0.0275 0.0109 0.1745 *
## 2014 2019 0.0312 0.0455 -0.1040 0.1665
## 2014 2020 0.0543 0.0269 -0.0255 0.1342
## 2014 2021 0.1490 0.0572 -0.0211 0.3191
## 2014 2022 0.1283 0.0389 0.0125 0.2440 *
## 2015 1992 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1993 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1994 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1995 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1996 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1997 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1998 NaN NaN NaN NaN
## 2015 1999 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2000 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2001 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2002 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2003 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2004 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2005 NaN NaN NaN NaN
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## 2015 2009 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2010 NaN NaN NaN NaN
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## 2015 2012 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2013 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2014 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2015 NaN NaN NaN NaN
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## 2015 2017 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2018 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2019 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2020 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2021 NaN NaN NaN NaN
## 2015 2022 NaN NaN NaN NaN
## 2017 1992 0.5952 0.0215 0.5314 0.6591 *
## 2017 1993 -0.1028 0.0186 -0.1579 -0.0476 *
## 2017 1994 0.1731 0.0126 0.1357 0.2105 *
## 2017 1995 0.0924 0.0200 0.0331 0.1518 *
## 2017 1996 0.1020 0.0174 0.0502 0.1538 *
## 2017 1997 -0.0128 0.0194 -0.0705 0.0449
## 2017 1998 -0.2034 0.0126 -0.2408 -0.1660 *
## 2017 1999 0.0604 0.0121 0.0244 0.0965 *
## 2017 2000 0.1662 0.0181 0.1126 0.2199 *
## 2017 2001 -0.2775 0.0242 -0.3495 -0.2054 *
## 2017 2002 0.5694 0.0134 0.5297 0.6092 *
## 2017 2003 0.1205 0.0127 0.0827 0.1583 *
## 2017 2004 -0.2256 0.0154 -0.2712 -0.1799 *
## 2017 2005 0.0744 0.0119 0.0391 0.1097 *
## 2017 2006 -0.0745 0.0076 -0.0972 -0.0518 *
## 2017 2007 0.0449 0.0204 -0.0157 0.1054
## 2017 2008 -0.1305 0.0104 -0.1615 -0.0995 *
## 2017 2009 0.1759 0.0155 0.1298 0.2219 *
## 2017 2010 -0.0451 0.0115 -0.0792 -0.0110 *
## 2017 2011 0.1862 0.0083 0.1614 0.2110 *
## 2017 2012 -0.0761 0.0110 -0.1089 -0.0433 *
## 2017 2013 -0.0107 0.0111 -0.0436 0.0222
## 2017 2014 -0.0307 0.0104 -0.0616 0.0003
## 2017 2015 -0.0665 0.0073 -0.0882 -0.0448 *
## 2017 2016 0.0299 0.0117 -0.0049 0.0647
## 2017 2017 0.0160 0.0105 -0.0154 0.0473
## 2017 2018 -0.0127 0.0173 -0.0642 0.0388
## 2017 2019 -0.1070 0.0402 -0.2266 0.0125
## 2017 2020 -0.0635 0.0138 -0.1044 -0.0226 *
## 2017 2021 0.0079 0.0511 -0.1439 0.1597
## 2017 2022 0.2222 0.0320 0.1270 0.3174 *
## 2018 1992 0.0439 0.0284 -0.0406 0.1285
## 2018 1993 -0.1819 0.0389 -0.2977 -0.0662 *
## 2018 1994 -0.0576 0.0703 -0.2668 0.1515
## 2018 1995 0.5066 0.2517 -0.2417 1.2548
## 2018 1996 0.1002 0.0302 0.0105 0.1899 *
## 2018 1997 0.0975 0.1060 -0.2175 0.4125
## 2018 1998 0.0656 0.0383 -0.0482 0.1795
## 2018 1999 -0.0415 0.1110 -0.3715 0.2885
## 2018 2000 0.0660 0.1304 -0.3215 0.4535
## 2018 2001 0.0019 0.0369 -0.1080 0.1117
## 2018 2002 0.0215 0.0184 -0.0331 0.0762
## 2018 2003 -0.0645 0.0279 -0.1474 0.0184
## 2018 2004 0.0197 0.0510 -0.1319 0.1712
## 2018 2005 0.0652 0.0125 0.0279 0.1024 *
## 2018 2006 0.0294 0.0157 -0.0173 0.0761
## 2018 2007 -0.0652 0.0248 -0.1390 0.0087
## 2018 2008 -0.0334 0.0174 -0.0850 0.0183
## 2018 2009 0.0099 0.0414 -0.1132 0.1330
## 2018 2010 -0.0389 0.0121 -0.0748 -0.0030 *
## 2018 2011 0.0000 0.0193 -0.0573 0.0572
## 2018 2012 0.0266 0.0125 -0.0105 0.0638
## 2018 2013 -0.0080 0.0140 -0.0497 0.0336
## 2018 2014 -0.0553 0.0310 -0.1475 0.0369
## 2018 2015 0.0526 0.0176 0.0003 0.1049 *
## 2018 2016 0.0181 0.0271 -0.0625 0.0986
## 2018 2017 -0.0656 0.1083 -0.3875 0.2563
## 2018 2018 0.1354 0.1366 -0.2707 0.5415
## 2018 2019 0.1581 0.1162 -0.1873 0.5036
## 2018 2020 0.1494 0.1068 -0.1681 0.4670
## 2018 2021 0.2205 0.1160 -0.1243 0.5653
## 2018 2022 0.1761 0.1518 -0.2752 0.6274
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## -0.0847 0.0647 -0.2115 0.0422
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -26 0.0439 0.0317 -0.0400 0.1279
## -25 -0.1466 0.0716 -0.3366 0.0434
## -24 -0.0597 0.0680 -0.2402 0.1208
## -23 0.4914 0.2316 -0.1233 1.1061
## -22 0.1016 0.0251 0.0349 0.1682 *
## -21 -0.1013 0.0390 -0.2049 0.0022
## -20 -0.0957 0.0242 -0.1600 -0.0314 *
## -19 -0.0556 0.0162 -0.0986 -0.0126 *
## -18 0.0566 0.0248 -0.0092 0.1223
## -17 -0.0203 0.0307 -0.1018 0.0612
## -16 -0.0678 0.0245 -0.1329 -0.0028 *
## -15 -0.0377 0.0169 -0.0824 0.0071
## -14 -0.0418 0.0304 -0.1224 0.0388
## -13 -0.0796 0.0402 -0.1862 0.0271
## -12 0.0104 0.0214 -0.0463 0.0671
## -11 0.0064 0.0175 -0.0401 0.0530
## -10 0.0249 0.0215 -0.0322 0.0821
## -9 0.0842 0.0197 0.0321 0.1364 *
## -8 0.0077 0.0150 -0.0321 0.0476
## -7 0.0311 0.0108 0.0025 0.0598 *
## -6 0.0184 0.0185 -0.0306 0.0674
## -5 0.0192 0.0133 -0.0160 0.0545
## -4 -0.0579 0.0360 -0.1535 0.0376
## -3 0.0006 0.0127 -0.0331 0.0342
## -2 0.0233 0.0143 -0.0147 0.0614
## -1 -0.0126 0.0139 -0.0495 0.0243
## 0 -0.0270 0.0250 -0.0932 0.0393
## 1 -0.0484 0.0268 -0.1196 0.0227
## 2 -0.0737 0.0375 -0.1732 0.0257
## 3 -0.1142 0.0583 -0.2690 0.0406
## 4 -0.1387 0.0602 -0.2984 0.0210
## 5 -0.1688 0.0411 -0.2777 -0.0598 *
## 6 -0.1770 0.0492 -0.3075 -0.0466 *
## 7 -0.1697 0.0458 -0.2912 -0.0482 *
## 8 -0.1404 0.0510 -0.2758 -0.0050 *
## 9 -0.1211 0.0363 -0.2175 -0.0246 *
## 10 -0.0699 0.0779 -0.2767 0.1368
## 11 -0.0507 0.0802 -0.2634 0.1620
## 12 -0.0273 0.0681 -0.2080 0.1534
## 13 -0.0253 0.0753 -0.2252 0.1747
## 14 -0.0332 0.0785 -0.2415 0.1751
## 15 -0.0367 0.0803 -0.2498 0.1764
## 16 -0.0276 0.0974 -0.2860 0.2308
## 17 -0.0487 0.0889 -0.2845 0.1871
## 18 -0.0762 0.1186 -0.3908 0.2384
## 19 -0.0886 0.1179 -0.4014 0.2242
## 20 -0.0854 0.1354 -0.4445 0.2738
## 21 -0.0879 0.1131 -0.3881 0.2124
## 22 -0.0831 0.1472 -0.4737 0.3074
## 23 -0.1127 0.1341 -0.4684 0.2430
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robust# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Bauxite - Jobs",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Bauxite | Y=log(jobs/population)",
x = "",
y = "Change in jobs/population (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "bauxite_event_jobs_labor.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)Labor Ferro
# Open a PNG device
png("ferro_laborl_panel_view.png", width = 800, height = 600, res = 150) # Adjust width, height, and resolution as needed
# Generate the plot
panelview(
data = ll4,
Y = "Y1", ## Define the outcome
D = "long", ## Define the longitudinal exposure
index = c("id", "period"), ## Define the panel structure
xlab = "", ## Label for the x-axis (empty)
ylab = "Municipalities", ## Label for the y-axis
display.all = FALSE, ## Display only treated or control units
background = "white", ## Set background color
gridOff = TRUE, ## Remove grid lines
by.timing = TRUE, ## Group by treatment timing
pre.post = FALSE, ## Do not show pre- and post-treatment periods
axis.lab.angle = 90, ## Rotate axis labels to 90 degrees
color = c("#a2a897", "#FFC42F", "#749acb"), ## Custom colors
main = "Iron - Labor \n
Treated = municipalities that delivered the annual mining report", ## Remove the main title
legend.labs = c("Control", "Treated", "Missing"),
cex.main = 10
)## If the number of units is more than 500, we randomly select 500 units to present.
## You can set "display.all = TRUE" to show all units.## Specified colors in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.
## Specified labels in the order of: Under Control, Under Treatment, Missing.# Close the PNG device
dev.off()## png
## 2att_grouptime_1 <- att_gt(yname = "Y1",
tname = "period",
idname = "id",
gname = "G",
control_group = "notyettreated",
data = ll4,
weightsname = "populacao"
)## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## dropped 1 rows from original data due to missing data## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 73 units that were already treated in the first period.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, :
## Dropped 320 observations while converting to balanced panel.## Warning in pre_process_did(yname = yname, tname = tname, idname = idname, : Be aware that there are some small groups in your dataset.
## Check groups: 1992,1996,1997,2000,2007,2008,2009,2011,2012,2013,2015,2017,2018,2022.## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
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## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu
## Warning: glm.fit: probabilidades ajustadas numericamente 0 ou 1 ocorreu## Warning in att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Not returning pre-test Wald statistic due to singular covariance matrix## Warning in att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G", :
## Simultaneous critical value is arguably `too large' to be realible. This
## usually happens when number of observations per group is small and/or there is
## no much variation in outcomes.# Summarize the results
summary(att_grouptime_1)##
## Call:
## att_gt(yname = "Y1", tname = "period", idname = "id", gname = "G",
## data = ll4, control_group = "notyettreated", weightsname = "populacao")
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
## Group-Time Average Treatment Effects:
## Group Time ATT(g,t) Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## 1992 1992 0.3536 0.2059 -1.1531 1.8602
## 1992 1993 0.5828 0.3681 -2.1112 3.2768
## 1992 1994 0.4010 0.0352 0.1432 0.6587 *
## 1992 1995 0.5101 0.1578 -0.6449 1.6651
## 1992 1996 0.6236 0.2061 -0.8848 2.1319
## 1992 1997 0.5009 0.0514 0.1249 0.8769 *
## 1992 1998 0.7163 0.0990 -0.0081 1.4407
## 1992 1999 0.6956 0.0509 0.3233 1.0680 *
## 1992 2000 0.8104 0.0476 0.4618 1.1590 *
## 1992 2001 0.8648 0.0780 0.2943 1.4352 *
## 1992 2002 0.7218 0.0419 0.4154 1.0281 *
## 1992 2003 0.7710 0.0753 0.2203 1.3217 *
## 1992 2004 0.6746 0.1177 -0.1866 1.5358
## 1992 2005 0.7578 0.1888 -0.6234 2.1391
## 1992 2006 0.7789 0.1866 -0.5867 2.1446
## 1992 2007 0.8344 0.2528 -1.0159 2.6846
## 1992 2008 0.8868 0.3010 -1.3156 3.0891
## 1992 2009 0.8851 0.2436 -0.8973 2.6675
## 1992 2010 0.7933 0.1971 -0.6488 2.2353
## 1992 2011 0.7612 0.0815 0.1649 1.3575 *
## 1992 2012 0.6688 0.0625 0.2113 1.1263 *
## 1992 2013 0.6460 0.0465 0.3058 0.9862 *
## 1992 2014 0.7654 0.0627 0.3066 1.2242 *
## 1992 2015 0.6937 0.0904 0.0319 1.3555 *
## 1992 2016 0.6839 0.0745 0.1390 1.2288 *
## 1992 2017 0.6315 0.0585 0.2038 1.0592 *
## 1992 2018 0.5252 0.0699 0.0139 1.0365 *
## 1992 2019 0.7507 0.1380 -0.2589 1.7604
## 1992 2020 0.3688 0.1349 -0.6183 1.3559
## 1992 2021 0.4256 0.0839 -0.1886 1.0399
## 1992 2022 0.7244 0.2041 -0.7693 2.2180
## 1996 1992 -0.2766 0.0118 -0.3633 -0.1899 *
## 1996 1993 0.0637 0.0134 -0.0343 0.1617
## 1996 1994 -0.0093 0.0094 -0.0781 0.0594
## 1996 1995 -0.1769 0.0101 -0.2506 -0.1031 *
## 1996 1996 -0.2099 0.0086 -0.2728 -0.1470 *
## 1996 1997 -1.2986 0.0155 -1.4118 -1.1854 *
## 1996 1998 -1.4282 0.0182 -1.5617 -1.2948 *
## 1996 1999 -0.7144 0.0210 -0.8685 -0.5604 *
## 1996 2000 -0.9256 0.0248 -1.1071 -0.7441 *
## 1996 2001 -0.8160 0.0277 -1.0188 -0.6132 *
## 1996 2002 -1.0591 0.0308 -1.2848 -0.8334 *
## 1996 2003 -1.0451 0.0329 -1.2860 -0.8043 *
## 1996 2004 -0.9285 0.0326 -1.1670 -0.6901 *
## 1996 2005 -1.2651 0.0338 -1.5125 -1.0177 *
## 1996 2006 -1.4270 0.0343 -1.6778 -1.1762 *
## 1996 2007 -1.2761 0.0344 -1.5279 -1.0243 *
## 1996 2008 -1.1538 0.0346 -1.4070 -0.9007 *
## 1996 2009 -1.1874 0.0356 -1.4479 -0.9268 *
## 1996 2010 -1.0457 0.0358 -1.3074 -0.7841 *
## 1996 2011 -0.8837 0.0360 -1.1474 -0.6200 *
## 1996 2012 -0.9912 0.0362 -1.2562 -0.7262 *
## 1996 2013 -0.9407 0.0375 -1.2151 -0.6662 *
## 1996 2014 -1.1333 0.0394 -1.4214 -0.8452 *
## 1996 2015 -1.1871 0.0423 -1.4964 -0.8777 *
## 1996 2016 -1.2684 0.0458 -1.6036 -0.9331 *
## 1996 2017 -1.3526 0.0488 -1.7100 -0.9952 *
## 1996 2018 -1.2160 0.0504 -1.5846 -0.8475 *
## 1996 2019 -1.3712 0.0523 -1.7538 -0.9885 *
## 1996 2020 -1.1637 0.0523 -1.5467 -0.7806 *
## 1996 2021 -1.1338 0.0527 -1.5194 -0.7483 *
## 1996 2022 -1.0379 0.0528 -1.4240 -0.6518 *
## 1997 1992 0.3977 0.0119 0.3108 0.4847 *
## 1997 1993 0.7229 0.0135 0.6244 0.8215 *
## 1997 1994 0.1099 0.0094 0.0410 0.1788 *
## 1997 1995 0.0019 0.0101 -0.0720 0.0759
## 1997 1996 0.0520 0.0086 -0.0109 0.1149
## 1997 1997 -0.1113 0.0124 -0.2020 -0.0205 *
## 1997 1998 -0.0466 0.0151 -0.1571 0.0639
## 1997 1999 0.5092 0.0186 0.3733 0.6451 *
## 1997 2000 0.6472 0.0214 0.4906 0.8038 *
## 1997 2001 0.6316 0.0236 0.4591 0.8042 *
## 1997 2002 0.0238 0.0264 -0.1693 0.2168
## 1997 2003 0.5099 0.0298 0.2918 0.7280 *
## 1997 2004 0.5337 0.0303 0.3119 0.7555 *
## 1997 2005 0.1616 0.0311 -0.0662 0.3894
## 1997 2006 0.2867 0.0315 0.0566 0.5169 *
## 1997 2007 0.0160 0.0327 -0.2231 0.2552
## 1997 2008 -0.1238 0.0309 -0.3499 0.1023
## 1997 2009 -0.0757 0.0319 -0.3089 0.1576
## 1997 2010 -0.1527 0.0326 -0.3914 0.0861
## 1997 2011 -0.1363 0.0321 -0.3715 0.0989
## 1997 2012 -0.1274 0.0322 -0.3631 0.1084
## 1997 2013 -0.1461 0.0352 -0.4035 0.1113
## 1997 2014 -0.0646 0.0350 -0.3206 0.1914
## 1997 2015 0.0569 0.0372 -0.2154 0.3292
## 1997 2016 -0.0006 0.0417 -0.3060 0.3047
## 1997 2017 0.0729 0.0439 -0.2482 0.3940
## 1997 2018 0.0365 0.0468 -0.3059 0.3790
## 1997 2019 0.0070 0.0479 -0.3436 0.3576
## 1997 2020 -0.0026 0.0480 -0.3535 0.3484
## 1997 2021 0.0817 0.0497 -0.2820 0.4453
## 1997 2022 0.1254 0.0495 -0.2369 0.4877
## 2000 1992 0.1492 0.0119 0.0620 0.2365 *
## 2000 1993 -0.3048 0.0133 -0.4023 -0.2072 *
## 2000 1994 -0.1999 0.0093 -0.2679 -0.1319 *
## 2000 1995 -0.0085 0.0101 -0.0827 0.0656
## 2000 1996 -0.1907 0.0085 -0.2526 -0.1288 *
## 2000 1997 -0.3506 0.0123 -0.4403 -0.2609 *
## 2000 1998 -0.1207 0.0102 -0.1952 -0.0462 *
## 2000 1999 0.0718 0.0108 -0.0070 0.1506
## 2000 2000 -0.0129 0.0085 -0.0753 0.0495
## 2000 2001 -0.0471 0.0117 -0.1326 0.0384
## 2000 2002 -0.0965 0.0148 -0.2046 0.0115
## 2000 2003 0.0270 0.0174 -0.1001 0.1541
## 2000 2004 0.0200 0.0178 -0.1100 0.1500
## 2000 2005 -0.1490 0.0193 -0.2903 -0.0076 *
## 2000 2006 -0.2962 0.0197 -0.4405 -0.1520 *
## 2000 2007 -0.2739 0.0207 -0.4254 -0.1224 *
## 2000 2008 -0.3357 0.0198 -0.4807 -0.1908 *
## 2000 2009 -0.3797 0.0198 -0.5245 -0.2349 *
## 2000 2010 -0.4551 0.0192 -0.5957 -0.3145 *
## 2000 2011 -0.4211 0.0196 -0.5646 -0.2776 *
## 2000 2012 -0.4347 0.0206 -0.5854 -0.2840 *
## 2000 2013 -0.4765 0.0225 -0.6410 -0.3120 *
## 2000 2014 -0.1471 0.0234 -0.3180 0.0238
## 2000 2015 0.0255 0.0262 -0.1663 0.2174
## 2000 2016 -0.0029 0.0302 -0.2239 0.2181
## 2000 2017 -0.1571 0.0328 -0.3972 0.0829
## 2000 2018 -0.1004 0.0350 -0.3563 0.1555
## 2000 2019 -0.0779 0.0359 -0.3409 0.1850
## 2000 2020 -0.0869 0.0350 -0.3429 0.1691
## 2000 2021 -0.0681 0.0383 -0.3483 0.2121
## 2000 2022 -0.0484 0.0343 -0.2994 0.2025
## 2007 1992 0.1560 0.2162 -1.4264 1.7385
## 2007 1993 -0.1435 0.0432 -0.4594 0.1723
## 2007 1994 -0.0061 0.0506 -0.3763 0.3640
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## 2007 2021 0.5265 0.0257 0.3384 0.7146 *
## 2007 2022 0.4322 0.0705 -0.0838 0.9482
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## 2012 2005 -0.1481 0.0065 -0.1958 -0.1005 *
## 2012 2006 -1.2805 0.0044 -1.3129 -1.2481 *
## 2012 2007 1.3106 0.0067 1.2619 1.3593 *
## 2012 2008 0.0111 0.0058 -0.0312 0.0534
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## 2013 1992 -0.5546 0.4530 -3.8692 2.7601
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## 2013 2022 0.1042 0.1957 -1.3278 1.5361
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## 2014 2005 -0.0269 0.0298 -0.2448 0.1910
## 2014 2006 0.0411 0.0149 -0.0682 0.1503
## 2014 2007 0.0854 0.0272 -0.1135 0.2843
## 2014 2008 0.0178 0.0162 -0.1005 0.1362
## 2014 2009 0.0192 0.0218 -0.1402 0.1787
## 2014 2010 0.0526 0.0333 -0.1910 0.2962
## 2014 2011 0.0068 0.0682 -0.4925 0.5062
## 2014 2012 0.0080 0.0697 -0.5023 0.5184
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## 2014 2020 -0.0638 0.0451 -0.3941 0.2664
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## 2014 2022 -0.0716 0.0659 -0.5539 0.4106
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## 2015 1993 -0.2523 0.2983 -2.4352 1.9306
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## 2015 2006 -0.4640 0.4914 -4.0601 3.1321
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## 2018 2012 0.1067 0.0122 0.0171 0.1963 *
## 2018 2013 0.1020 0.0159 -0.0140 0.2181
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## 2020 2013 -0.0240 0.0139 -0.1256 0.0775
## 2020 2014 -0.0011 0.0073 -0.0546 0.0524
## 2020 2015 -0.1047 0.0467 -0.4466 0.2372
## 2020 2016 0.1280 0.0189 -0.0104 0.2665
## 2020 2017 -0.0170 0.0093 -0.0853 0.0512
## 2020 2018 0.0367 0.0088 -0.0274 0.1008
## 2020 2019 0.0206 0.0051 -0.0164 0.0577
## 2020 2020 -0.0183 0.0121 -0.1070 0.0705
## 2020 2021 -0.0431 0.0261 -0.2339 0.1476
## 2020 2022 -0.0247 0.0334 -0.2691 0.2196
## 2021 1992 0.0224 0.1292 -0.9228 0.9675
## 2021 1993 0.0365 0.0842 -0.5798 0.6528
## 2021 1994 -0.0605 0.0511 -0.4346 0.3136
## 2021 1995 0.1727 0.0673 -0.3195 0.6650
## 2021 1996 -0.0999 0.0662 -0.5847 0.3848
## 2021 1997 0.2414 0.2037 -1.2489 1.7317
## 2021 1998 0.0575 0.1143 -0.7791 0.8941
## 2021 1999 -0.0546 0.0505 -0.4244 0.3152
## 2021 2000 0.0171 0.0452 -0.3135 0.3476
## 2021 2001 -0.0403 0.0835 -0.6514 0.5708
## 2021 2002 0.1628 0.1950 -1.2644 1.5899
## 2021 2003 -0.0899 0.0405 -0.3860 0.2062
## 2021 2004 0.0412 0.0807 -0.5496 0.6320
## 2021 2005 -0.0716 0.0615 -0.5216 0.3785
## 2021 2006 0.0336 0.0362 -0.2315 0.2987
## 2021 2007 -0.0870 0.0559 -0.4960 0.3221
## 2021 2008 0.0388 0.0248 -0.1429 0.2206
## 2021 2009 -0.0356 0.0319 -0.2691 0.1979
## 2021 2010 -0.0273 0.0302 -0.2485 0.1939
## 2021 2011 0.0242 0.0218 -0.1350 0.1834
## 2021 2012 0.0057 0.0263 -0.1870 0.1985
## 2021 2013 0.0859 0.1087 -0.7095 0.8814
## 2021 2014 -0.0629 0.0285 -0.2717 0.1459
## 2021 2015 -0.0370 0.0195 -0.1797 0.1057
## 2021 2016 0.0628 0.0114 -0.0203 0.1460
## 2021 2017 -0.0631 0.0400 -0.3556 0.2294
## 2021 2018 0.0235 0.0574 -0.3967 0.4437
## 2021 2019 -0.0218 0.0111 -0.1032 0.0595
## 2021 2020 -0.0133 0.0346 -0.2668 0.2402
## 2021 2021 0.0291 0.0135 -0.0695 0.1277
## 2021 2022 0.1808 0.0275 -0.0202 0.3817
## 2022 1992 -0.2246 0.1578 -1.3794 0.9302
## 2022 1993 0.1196 0.0851 -0.5035 0.7427
## 2022 1994 -0.0585 0.2170 -1.6467 1.5298
## 2022 1995 0.4931 0.1707 -0.7562 1.7425
## 2022 1996 0.0800 0.0503 -0.2878 0.4478
## 2022 1997 0.2512 0.1686 -0.9824 1.4847
## 2022 1998 -0.1728 0.0858 -0.8009 0.4553
## 2022 1999 0.1303 0.1161 -0.7191 0.9796
## 2022 2000 -0.0729 0.1836 -1.4165 1.2706
## 2022 2001 -0.0215 0.1354 -1.0125 0.9695
## 2022 2002 -0.0168 0.1989 -1.4726 1.4390
## 2022 2003 -0.0057 0.0320 -0.2396 0.2283
## 2022 2004 0.2907 0.2322 -1.4084 1.9897
## 2022 2005 0.0142 0.0382 -0.2655 0.2939
## 2022 2006 -0.1268 0.0366 -0.3949 0.1413
## 2022 2007 -0.0796 0.0259 -0.2694 0.1102
## 2022 2008 0.0370 0.0753 -0.5140 0.5880
## 2022 2009 -0.0019 0.0433 -0.3190 0.3152
## 2022 2010 0.0244 0.0569 -0.3922 0.4410
## 2022 2011 0.0110 0.0435 -0.3076 0.3296
## 2022 2012 0.0044 0.0761 -0.5527 0.5614
## 2022 2013 -0.0158 0.0242 -0.1930 0.1613
## 2022 2014 -0.0644 0.0206 -0.2154 0.0865
## 2022 2015 -0.0211 0.0528 -0.4077 0.3655
## 2022 2016 0.0525 0.0181 -0.0797 0.1847
## 2022 2017 -0.0397 0.0365 -0.3070 0.2277
## 2022 2018 0.0290 0.0196 -0.1142 0.1722
## 2022 2019 -0.0289 0.0313 -0.2579 0.2002
## 2022 2020 0.1835 0.1383 -0.8282 1.1953
## 2022 2021 -0.0030 0.0155 -0.1166 0.1106
## 2022 2022 -0.0856 0.1014 -0.8273 0.6562
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robustatt_aggregate_1 <- aggte(att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
summary(att_aggregate_1)##
## Call:
## aggte(MP = att_grouptime_1, type = "dynamic", na.rm = TRUE)
##
## Reference: Callaway, Brantly and Pedro H.C. Sant'Anna. "Difference-in-Differences with Multiple Time Periods." Journal of Econometrics, Vol. 225, No. 2, pp. 200-230, 2021. <https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001>, <https://arxiv.org/abs/1803.09015>
##
##
## Overall summary of ATT's based on event-study/dynamic aggregation:
## ATT Std. Error [ 95% Conf. Int.]
## 0.1368 0.0882 -0.0361 0.3098
##
##
## Dynamic Effects:
## Event time Estimate Std. Error [95% Simult. Conf. Band]
## -30 -0.2246 0.1642 -0.6756 0.2264
## -29 0.0532 0.0980 -0.2161 0.3224
## -28 0.0445 0.0806 -0.1768 0.2659
## -27 -0.0011 0.0913 -0.2517 0.2495
## -26 0.0418 0.0599 -0.1227 0.2062
## -25 -0.0782 0.0604 -0.2441 0.0878
## -24 0.0486 0.0375 -0.0543 0.1515
## -23 0.0367 0.0522 -0.1065 0.1800
## -22 0.0246 0.0441 -0.0965 0.1457
## -21 0.0082 0.0518 -0.1340 0.1505
## -20 -0.0094 0.0307 -0.0938 0.0750
## -19 0.0243 0.0361 -0.0748 0.1233
## -18 -0.0197 0.0406 -0.1313 0.0919
## -17 -0.0139 0.0336 -0.1062 0.0785
## -16 -0.0023 0.0265 -0.0750 0.0704
## -15 0.0270 0.0275 -0.0485 0.1025
## -14 0.0094 0.0228 -0.0533 0.0721
## -13 0.0196 0.0194 -0.0336 0.0727
## -12 -0.0206 0.0196 -0.0744 0.0333
## -11 0.0002 0.0205 -0.0561 0.0565
## -10 -0.0099 0.0209 -0.0673 0.0475
## -9 -0.0448 0.0326 -0.1342 0.0446
## -8 0.0237 0.0280 -0.0532 0.1006
## -7 0.0120 0.0201 -0.0433 0.0673
## -6 0.0105 0.0297 -0.0711 0.0922
## -5 0.0131 0.0273 -0.0618 0.0881
## -4 0.0051 0.0209 -0.0523 0.0624
## -3 -0.0002 0.0224 -0.0618 0.0614
## -2 0.0072 0.0181 -0.0424 0.0568
## -1 0.0002 0.0141 -0.0385 0.0389
## 0 0.0059 0.0164 -0.0391 0.0509
## 1 0.0231 0.0245 -0.0442 0.0903
## 2 0.0277 0.0320 -0.0602 0.1155
## 3 0.0554 0.0404 -0.0554 0.1663
## 4 0.0378 0.0437 -0.0821 0.1578
## 5 0.0667 0.0480 -0.0651 0.1985
## 6 0.0604 0.0467 -0.0678 0.1887
## 7 0.0373 0.0529 -0.1079 0.1825
## 8 0.0073 0.0553 -0.1445 0.1591
## 9 0.0539 0.0893 -0.1912 0.2991
## 10 -0.0248 0.1088 -0.3237 0.2740
## 11 0.0129 0.1192 -0.3143 0.3402
## 12 0.0286 0.1273 -0.3210 0.3782
## 13 0.0064 0.1454 -0.3929 0.4057
## 14 0.1597 0.1500 -0.2522 0.5716
## 15 0.1773 0.1466 -0.2252 0.5798
## 16 0.1060 0.1786 -0.3843 0.5964
## 17 0.0068 0.1927 -0.5223 0.5358
## 18 0.0309 0.1594 -0.4068 0.4686
## 19 0.0339 0.1508 -0.3801 0.4479
## 20 0.0131 0.1388 -0.3679 0.3941
## 21 0.0156 0.1313 -0.3448 0.3760
## 22 0.0546 0.1515 -0.3615 0.4707
## 23 0.2243 0.3278 -0.6759 1.1244
## 24 0.2692 0.2975 -0.5478 1.0862
## 25 0.2531 0.2851 -0.5297 1.0360
## 26 0.2294 0.3540 -0.7427 1.2015
## 27 0.7507 0.1336 0.3838 1.1177 *
## 28 0.3688 0.1335 0.0023 0.7354 *
## 29 0.4256 0.0875 0.1854 0.6659 *
## 30 0.7244 0.2556 0.0226 1.4262 *
## ---
## Signif. codes: `*' confidence band does not cover 0
##
## Control Group: Not Yet Treated, Anticipation Periods: 0
## Estimation Method: Doubly Robust# Gerar o gráfico básico com ggdid
p <- ggdid(
att_aggregate_1,
ylim = NULL,
xlab = NULL,
ylab = NULL,
title = "Event Study - Iron - Jobs",
xgap = 3,
ncol = 1,
legend = TRUE,
group = NULL,
ref_line = 0,
theming = TRUE,
grtitle = "Group"
)
dados_grafico <- ggplot2::ggplot_build(p)$data[[1]]
p2 <- ggplot(dados_grafico, aes(x = x, y = y, color = factor(x < 0, levels = c(TRUE, FALSE)))) +
geom_point(size = 2) + # Reduz o tamanho dos pontos
geom_errorbar(aes(ymin = ymin, ymax = ymax), width = 0.3, alpha = 0.5) + # Aumenta a largura da barra de erro
geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "gray") + # Adiciona linha pontilhada no Y = 0
scale_x_continuous(breaks = seq(min(dados_grafico$x), max(dados_grafico$x), by = 2)) + # Marcações a cada 2 unidades
scale_color_manual(values = c("TRUE" = "darkred", "FALSE" = "darkblue"),
labels = c("TRUE" = "Pre", "FALSE" = "Post")) + # Define ordem e rótulos
theme_minimal() + # Usa um tema minimalista
labs(title = "Iron | Y=log(jobs/population)",
x = "",
y = "Change in jobs/population (%)",
color = "") + # Rótulos dos eixos e legenda
theme(legend.position = "bottom") # Posiciona a legenda na parte inferior
print(p2)
ggsave(file = "ferro_event_jobs_labor.png", plot = p2, width = 6.472, height = 4)