应用计量经济学 - 主题六:倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID)模型。主要内容:自选择偏误、匹配与协变量、倾向得分匹配的步骤、PSM的Stata代码和结果解读;PSM-DID模型的问题、Stata代码和示例, 视频播放量 7554、弹幕量 5、点赞数 222、投硬币枚数 135、收藏人数 592、转发人
利用倾向得分值匹配 P(Xi)下Y0i也独立于政策处理 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...
1-to-1匹配,也可以进行1-to-more匹配,即针对每位个体寻找四位不同组的最近个体进行匹配。一般来说,匹配估计量存在偏差(bias),除非“精确匹配”(exact matching)的情况下,即对于所有匹配都有xi=xj。更常见的是“非精确匹配”(inexact matching),即xi≈xj。 在非精确匹配的情况下,如果进行one-2-one匹配,则偏差...
diff jyl, t(treated) p(t) kernel id(region) logit cov(edu ins lnrgdp gz) support test 问题二::上述先用diff命令做了双重差分PSM,又进行了检验,发现处理组和控制组间协变量的均值在匹配后不存在显著差异。请问老师,第一步的命令做的PSM-DID是不是已经在得分匹配后的双重差分?得出的0.367的处理效应是...
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 (...
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(...
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,计算与其匹配的全部控制个体的前后变化 ...
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。
双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)简介 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。