双重差分PSM模型成立的假设为: 如果以上假定成立,则可以得到ATT的一致估计: 步骤 双重差分PSM的估计步骤大致如下: (1)根据处理变量D和协变量X计算倾向得分 (2)对于处理组的每个个体i确定与其匹配的全部控制组个体(即确定集合Sp) (3)对于处理组的每位个体i,计算其结果变量前后变化 (4)对于处理组的每个个体i,计算...
PSM-DID 模型是由倾向得分匹配模型 (Propensity Score Matching，以下简称 PSM) 和双重差分模型 (Differen...
cov(varlist),协变量,加上kernel可以估计倾向得分 kernel, 执行双重差分倾向得分匹配 id(varname),kernel选项要求使用 bw(#) ,核函数的带宽,默认是0.06 ktype(kernel),核函数的类型 qdid(quantile),执行分位数双重差分 pscore(varname) 提供倾向得分 logit,进行倾向得分计算,默认probit回归 ddd(varname),三重差...
84 UP主起航计划 知识 校园学习 政策评估 数据分析 stata PSM-DID 双重差分倾向得分匹配 周老师私家课堂发消息 西安交通大学管理科学与工程博士;西北大学教师;国家自然科学基金项目主持人;《stata在社会科学研究中的高级应用》作者 「耳机大横评」200-400元有线入耳横评【第二期】 ...
logit/pobit回归xi算出每个xi对应的得分,用得分进行匹配 剔除一些不可比的样本(对样本有要求,要求样本量尽量多),找得分相近的,计算 得分如何取 近邻匹配 核匹配 卡尺匹配 如果xi不可观测? 1.工具变量 2.若不随时间变化且有两期以上面板数据 PSM-DID
能看出政策到底有没有用。优势也很明显呀,能减少偏差,让结果更准。就像戴了副眼镜,看得更清楚。 举个例子呗,研究某个教育政策对学生成绩的影响。用这个方法一分析,哇,效果一目了然。能知道这个政策到底是真好还是假好。 所以呀,倾向得分匹配双重差分方法真的很不错呢!赶紧用起来吧!
四、双重差分 一、变量介绍及基础准备 因变量:政策实施可能带来的影响Y。 实验处理效应:是否实施某项政策(要求treatment effect严格外生,不存在内生性问题)。 匹配变量(协变量):使用尽可能多的协变量可以最大程度的满足“可忽略假设” 这里面可以认为实验处理效应D是一个格外关注的自变量,协变量Xi是控制变量。因此...
在进行匹配时,为了提高匹配质量,通常只保留p-score重叠的个体(尽管会损失样本)。如果倾向得分的共同取值范围太小,会导致偏差。 Bias may also result from dropping nonparticipant observations that are systematically different from those retained;this problem can also be alleviated bycollecting data on a large...
双重差分倾向得分匹配(PSM李贲吴利华2018研究开发区设立d和企业成长y的关系对于协变量的选取就是企业年龄age及其二次项ageage企业规模scale企业资产收益率roa企业资本密集度clr企业杠杆率leverage企业融资约束finance企业工资水平wage国有控股虚拟变量state地区虚拟变量以及行业虚拟变量作为匹配的特征变量 双重差分倾向得分匹配(...
双重差分PSM模型成立的假设为: 如果以上假定成立,则可以得到ATT的一致估计: 步骤 双重差分PSM的估计步骤大致如下: (1)根据处理变量D和协变量X计算倾向得分 (2)对于处理组的每个个体i确定与其匹配的全部控制组个体(即确定集合Sp) (3)对于处理组的每位个体i,计算其结果变...