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 6327、弹幕量 5、点赞数 194、投硬币枚数 115、收藏人数 540、转发人
4.2多期DID 34:02 4.3连续DID 22:21 4.4平行趋势检验与安慰剂检验 51:25 4.5三重差分法(DDD) 30:00 4.6合成控制法(SCM) 55:57 4.7倾向得分匹配(PSM) 50:53 4.8 30分钟学会双重差分倾向得分匹配(PSM-DID) 26:58 4.9手把手教你实现断点回归(RD) ...
要运行PSM-DID,我们需要遵循一定的步骤。首先,根据处理变量和处理期虚拟变量来计算倾向得分;其次,为每个处理组个体确定与之匹配的控制组个体;接着,计算处理组和对照组在实验前后结果变量的变化;最后,根据这些变化和倾向得分进行匹配,以获得ATT的估计值。 总之,双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)是一种强大的工具,可以帮助...
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...
**PSM_DID ssc install diff help diff ***双重差分语法格式*** diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// kernel ktype(kernel) cov(varlist) report logit support test 解释 其中“outcome_var”表示结果变量,“treat(varname) ”为必选项,用来指定处理变量,“period(varame)...
从各协变量的检验结果看,匹配后所有变量均不存在显著性差异,而结果变量score存在十分显著的差异,从而证明使用PSM-DID 方法是合理的。 ②匹配后标准偏差的绝对值越小,说明匹配的效果越好;Rosenbaum and Rubin(1985)认为若匹配后标准偏差的绝对值能够小于20%,则匹配处理是有效的。根据匹配过程中处理组与对照组的平衡性...
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-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。
四、DID-PSM---panel data 的 PSM 一、缘起 为什么要选择 PSM 在公共政策研究中,我们常希望评估某项政策实施后的效应,这样的研究也称之为政策评估(policy evaluation),采取政策的地市也称之为“处理效应”(treatment effect)。采取政策的全体构成“实验组”或“处理组”(treatment group),而没有采取该政策的全体...
倾向得分匹配(PSM)和双重差分(DID)是常用的因果推断方法,用于估计政策干预的效果。当面对面板数据时...