Pan, A., et al. (2022).Climate policy and low-carbon innovation: Evidence from low-carbon city pilots in China. Energy Economics. Appendix F. Supplementary data【数据+Stata】 Cao等(2023)根据Beck等(2022)、Cazier等(2020)、Yoon(2021),使用熵平衡技术来匹配处理组和对照组的协变量。这种方法能够以...
综上所述,Hainmueller (2012) 创造的熵平衡方法为研究者在平衡处理组与对照组的协变量分布上提供了新的科学方法。接下来,我们使用 Hainmueller 和 Xu (2013) 提供的案例及其数据来说明ebalance命令在 Stata 中的具体应用。 3. Stata 实现 3.1 命令安装和数据介绍 首先,安装ebalance命令,以及下载所需要的数据,具体...
目录1. 引言2. 熵平衡2.1 基本含义2.2 总体平均处理效应与熵平衡3. Stata 实现3.1 命令安装和数据介绍3.2 ebalance 的基本语法3.3 平衡性检验3.4 变量交互项的匹配3.5 NSW 实验效果的无偏估计4. 结论5. 参考文献6.…
The Stata package ebalance implements entropy balancing, a multivariate reweighting method described in Hainmueller (2012) that allows users to reweight a dataset such that the covariate distributions in the reweighted data satisfy a set of specified moment conditions. This can be useful to create ...
摘要: The Stata package ebalance implements entropy balancing, a multivariate reweighting method described in Hainmueller (2011) that allows users to reweight a datas关键词:causal inference reweighting matching Stata DOI: 10.2139/ssrn.1943090 被引量: 222 ...
3. Stata 实现 3.1 命令安装和数据介绍 3.2 ebalance 的基本语法 3.3 平衡性检验 3.4 变量交互项的匹配 3.5 NSW 实验效果的无偏估计 4. 结论 5. 参考文献 6. 相关推文 1. 引言 在进行随机实验时,我们需要对处理组和对照组的协变量进行平衡性检验,以保证实验的随机性或外生性,增强回归结果的有效性。Hainmuel...