恰恰相反，DID最好不要做PSM。这两个模型联合应用是很有问题的。DID最重要的是平行趋势假设。只有平行...
1.先PSM再做DID。目的是降低selection bias，便于观测处理效应。2.DID之后用PSM做稳健型检验。一般观察...
7、稳健性检验,新增企业个数、自雇率、排除创业政策的影响 、排除智慧城市的影响等 8、多时点倾向得分匹配——双重差分模型( PSM—DID) 9、 多时点PSM—DID安慰剂检验分析 10、截面 psm-did、倾向得分值的核密度图、卡尺最近邻匹配、 11、逐年匹配、逐年平衡性检验、回归结果对比及结果总体输出 12、异质性分析...
国有企业党委书记和董事长二职合一能否实现双责并履——基于倾向得分匹配的双重差分模型 Can the Party Committee Secretary Holding Concurrent Post as Chairman in State-owned Enterprise Execute Both Duties Well?: Based on PSM-DID Model 作者： 郝健[1];张明玉[1];王继承[2]作者机构： [1]北京交通大学...
双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)是一种广泛应用于经济学和社会学研究的方法,特别是在政策干预和实验研究中。这种方法的核心思想是通过匹配处理组和对照组,消除潜在的混杂因素,从而更准确地评估政策干预的效果。本文将对PSM-DID的基本原理和方法进行简要介绍。
不必要，只不过近几年psm-did连起来用比较常见
PSM与DID的结合是一段“孽缘”mp.weixin.qq.com/s/stqM0SM9Qv7Vaf83-XgZ7w ...
10、截面 psm-did、倾向得分值的核密度图、卡尺最近邻匹配 11、逐年匹配、逐年平衡性检验、回归结果对比及结果总体输出 12、异质性分析,城市等级、胡焕庸线及市场潜能和制造业,服务业,生产性服务与非生产性服务业 13、影响机制检验,风险投资集聚效应、人才集聚效应、技术集聚效应、政策集聚创新政策数量 ...
8、多时点倾向得分匹配——双重差分模型( PSM—DID) 9、 多时点PSM—DID安慰剂检验分析 10、截面 psm-did、倾向得分值的核密度图、卡尺最近邻匹配、 11、逐年匹配、逐年平衡性检验、回归结果对比及结果总体输出 12、异质性分析,城市等级、胡焕庸线及市场潜能和制造业,服务业,生产性服务与非生产性服务业 ...
10、截面 psm-did、倾向得分值的核密度图、卡尺最近邻匹配 11、逐年匹配、逐年平衡性检验、回归结果对比及结果总体输出 12、异质性分析,城市等级、胡焕庸线及市场潜能和制造业,服务业,生产性服务与非生产性服务业 13、影响机制检验,风险投资集聚效应、人才集聚效应、技术集聚效应、政策集聚创新政策数量 ...