Goodman⁃Bacon分解 为了检验选择多时点DID模型是否会影响本文结论的有效性,参考Goodman⁃Bacon的做法,对基准回归模型中的多时点DID估计量进行分解。 三个不同组别的DID估计量加权总和就是双向固定的多时点DID估计量-0.0298。在三个2×...
多时点PSM-DID的Stata代码可以通过以下步骤实现。 1. 计算倾向得分 首先,你需要计算倾向得分。这通常使用psmatch2命令来完成。 stata set seed 1000 gen tmp = runiform() sort tmp global xlist "ln_pop ln_zl ln_gdp ln_rgdp ln_ex ln_sgdp ln_sl ln_l" psmatch2 T $xlist, n(3) out(ln_so)...
由下图可知,匹配前后两条核密度曲线偏差比较大,但匹配后均值线之间的距离缩短,两条曲线更加接近,因此可以在一定程度上说明截面PSM产生了降低样本选择性偏差的处理效果。 图2 截面PSM-DID核密度图 (4)回归结果对比 usepsmdata.dta,clearglobalxlist"lnagdp indust_stru finance market ainternet"*- 基准回归1(混合o...
STATA17:一步完成PSM-DID Better-Call-Zhao 7114 3 08:55 解决内生性(3)——倾向性得分匹配(PSM) silencedream 23.3万 302 02:57 Stata应用:多期DID实操(附数据+程序) 宇智波山新 4.6万 15 34:26 双重差分法(八) 双重差分法的Stata操作(下集)/传统双重差分法、多时点双重差分法、多期双重差分...
做多时点PSM-DID时,PSM后需要对被匹配的对照组的post值进行赋值吗?Post值指的是代表政策实施年份的虚拟变量,对于处理组来说,政策实施当年及以后年份其为1,其余年份为0。对照组由于从未经历政策冲击,其值本一直为0。但如果要应用DID,对照组不是应该与其配对的处理组在post值上保持一致吗?阅读过一些文献都没有予以...
现在涉及多时点PSM-DID文献也是做逐年匹配,并且一般考察期只有3-4年,而我的数据跨度十年,做逐年匹配过于繁琐。 现在的问题是:1.是否可以在论文中将PSM和多期DID分开做,DID作为PSM的扩展性分析(或者说是实验结果的稳健性检验);2.政策实施年份不同的数据适合做PSM吗?3.不考虑理论支撑的情况下,是否可以在程序命令...
平时咱们用的PSM-DID主要还是两期,即四个部分:政策发生前的处理组和控制组,政策发生后的处理组和控制组。但是若遇到政策不止发生在一年的情形,即政策可能在一段时间里出现,那处理组和控制组就不可能只在一年里区分(此时,处理组与控制组个体在每一年可能都不同的,staggered adoption of policy)。可以参考的文章:...
标准的DID设定是需要将dummy、post以及dummy*post这三个变量同时纳入回归模型的。删除其中的任何一个都会产生遗漏变量,导致有偏的估计结果。至于提到的“加入dummy后,可能由于dummy的效应太强了,以至于交乘项的系数都与理论预期相反”这一观点,如果加入dummy前后交互项系数发生变化,只能说明估计结果不稳健。
4、多时点 DID 基准回归模型 5、创业活跃度和创新驱动政策及控制变量的变量的选取讲解 6、描述性统计与基本回归分析 6、平行趋势检验与分析 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) ...
利用多时点双重差分模型(DID)对内生性问题进行控制,并进一步利用动态效应分析研究全要素生产率的动态趋势特征。 Stata:交叠DID进行培根分解、事件研究、安慰剂检验案例 推荐11月17日《数量经济技术经济研究》上DID方法、工具变量、PSM-DID主...