双重差分模型是一种时间序列分析技术，它用于检测时间序列中的结构性变化。做双重差分时，首先要对数据进行一次差分，然后再对差分后的数据进行一次差分，这样就得到了双重差分的结果。处理双重差分模型数据的方法有以下几种：
1. 对原始数据进行一次差分，然后再对差分后的数据进行一次差分，以便得到双重差分的结果。
2. 对原始数据进行移动平均，以便消除数据中的噪声，然后再对移动平均后的数据进行一次差分，以便得到双重差分的结果。
3. 对原始数据进行移动平均，以便消除数据中的噪声，然后再对移动平均后的数据进行加权平均，以便得到双重差分的结果。
4. 对原始数据进行一次差分，然后再对差分后的数据进行自回归模型分析，以便得到双重差分的结果。
可以参考伍德里奇的计量经济学导论里面的第13章对did的讲解，参照着那个做。
双重差分法，英文名Differences-in-Differences，别名“倍差法”，小名“差中差”。作为政策效应评估方法中的一大利器，双重差分法受到越来越多人的青睐，概括起来有如下几个方面的原因：
（1）可以很大程度上避免内生性问题的困扰：政策相对于微观经济主体而言一般是外生的，因而不存在逆向因果问题。此外，使用固定效应估计一定程度上也缓解了遗漏变量偏误问题。
（2）传统方法下评估政策效应，主要是通过设置一个政策发生与否的虚拟变量然后进行回归，相较而言，双重差分法的模型设置更加科学，能更加准确地估计出政策效应。
（3）双重差分法的原理和模型设置很简单，容易理解和运用，并不像空间计量等方法一样让人望而生畏。
（4）尽管双重差分法估计的本质就是面板数据固定效应估计，但是DID听上去或多或少也要比OLS、FE之流更加“时尚高端”，因而DID的使用一定程度上可以满足“虚荣心”。
