双重差分PSM模型是由Heckman et al(1997,1998)提出的。假设存在两期面板数据,实验前的时期记为t’,实验后的数据记为t。对于控制组合处理组在t’时期,其潜在结果均为yot‘,但是在t时期的时候存在两种潜在结果即,控制组为y0t,处理组为y1t。 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...
双重差分法并不要求实验组和控制组是完全一致的,两组之间可以存在一定的差异,但是双重差分方法要求这种差异不随着时间产生变化,也就是说,处理组和对照组在政策实施之前必须具有相同的发展趋势。 假定2:暂时性冲击与政策虚拟变量不相关。这是保证双向固定效应为一致估计量(consist estimator)的重要条件。在此,可以允许个...
Fuzzy DID：模糊倍分法 DID：仅有几个实验组样本的倍分法 (双重差分)考虑溢出效应的倍分法：spillove...
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
双重差分模型分析(Difference In Difference) 分析一般套路, 1:DID方法 diff y ,t() p() cov(协变量) 第二种命令方法 reg y treat##time x1 x2,r 2:安慰剂检验 生成一系列时间变量 用时间变量解释Y的变化 xtreg y pre3 pre2 pre1 current post1 post2 post3,fe///面板数据检验 ...
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...
双重差分DID 法是在假设条件满足(实验组与控制组的变化趋势相同)的条件下,通过差分的方法来解决内生性问题。但DID不能解决选择问题。 DID和PSM有天然的互补,就像DEA和tobit一样,天生注定是一对。 歪个楼,走个神,我们写一个三行情诗吧 《如果你是DID》 ...
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...