其中,倾向得分匹配-双重差分模型 (以下简称 PSM-DID) 作为有力的政策分析工具更是被广泛使用。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 (Differences-in-Differences,以下简称 DID) 结合而成。其中,PSM 负责为受处理的个体筛选对照个体,DID 负责识别政策冲击所...
个体i在每期的匹配对象均不相同，其对照对象在冲击前后发生了较大改变，这并不符合 DID 模型有效性的假...
首先，PSM负责通过匹配具有相似基线特征的个体来筛选对照组，以消除选择偏差。其次，DID模型通过比较政策实施前后的组内变化与未受政策影响的组内变化，识别政策效应。这种结合使得PSM-DID模型能够在实证研究中提供更准确的政策效果评估。在应用PSM-DID模型时，关键步骤包括数据收集、特征选择、倾向得分估计、匹...
Did模型的前提假设之一是: 政策不具备可预期性。也就是说这个政策应该是悄无声息地突然出现,而不是早就公布然后很久才执行。从这个思路出发,桔梗具体研究的内容,考虑一下是否能将政策的发布时间设置为post=1 2023-11-29 10:111回复 RachelAlicia 我倾向性得分匹配att的p值很小怎么办啊? 2023-12-08 17:...
首先,你可以在每个学期中匹配该学期中打工和没打工的同学,然后把所有学期匹配好的样本整合在一起分析。整合在一起后,需要利用面板数据的优势(比如纳入个体固定效应,实际上就是PSM-DID的一般思想)。如果如你所说不做类似于PSM-DID的处理,那就只是把数据混在一起当截面数据使用,是浪费了面板数据的优势。但是,这种...
倾向得分匹配,可参看:1.PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码,干货十足,2.处理效应模型选择标准,NNM和PSM,赠书活动,3.PSM和马氏匹配已淘汰, '遗传匹配'成因果推断匹配之王,4.PSM, RDD, Heckman, Panel模型的操作程序, selective文章精华系列,5.广义PSM,连续政策变量因果识别的不二利器,6.PSM-DID, DID, RDD, ...
首先,你可以在每个学期中匹配该学期中打工和没打工的同学,然后把所有学期匹配好的样本整合在一起分析。整合在一起后,需要利用面板数据的优势(比如纳入个体固定效应,实际上就是PSM-DID的一般思想)。如果如你所说不做类似于PSM-DID的处理,那就只是把数据混在一起当截面数据使用,是浪费了面板数据的优势。但是,这种...
我已经用了多时点did结果比较显著。但是平行趋势图不太好,事后只有一期显著。我可以试试用传统did做嘛或者其他方法谢谢大哥 2023-09-05 16:053回复 蔚梓逸_暂时不知道有其他方法 平行趋势显著性不好,也可以用psm匹配一下试试,也可以调整一下基期(用pre_最大期)做基期试试 2023-09-05 16:342回复 我愿意是...
首先,匹配变量搜寻完毕后,还要从中判断是否存在特殊类变量 ; 其次,在面板数据的每个截面上进行逐期回归,计算每个个体每一期的 值; 最后,对样本个体在 值序列间进行匹配。 据此,我们便可得到具有可比性和稳定性的对照组 (种类相同并且状况相似,且冲击前后为相同个体),从而保证了 DID 模型分析的有效性。
数据系列:空间矩阵 | 工企数据 | PM2.5 | 市场化指数 | CO2数据 | 夜间灯光 | 官员方言 | 微观数据 | 内部数据计量系列:匹配方法 | 内生性 | 工具变量 | DID | 面板数据 | 常用TOOL | 中介调节 | 时间序列 | RDD断点 | 合成控制 | 200篇合辑 | 因果识别 | 社会网络 | 空间DID数据处理:Stata |...