PSM-DID模型是由倾向得分匹配模型(Propensity Score Matching,简称PSM)和双重差分模型(Differences-in-Differences,简称DID)结合而成。 倾向得分匹配(PSM):通过建立一个“倾向得分”模型,将干预组和对照组的个体进行匹配,使得两组在观测变量上具有相似的特征。这样可以排除其他因素的影响,只关注政策或干预本身的效果。
在DID分析中,需要创建一个交互项(Interaction Term),通常是处理组标识符与时间标识符的乘积。这个交互项的系数将会是DID估计的核心,它反映了政策实施后处理组相对于对照组的变化。 三、回归分析 使用线性回归模型来估计DID效应。基本的回归方程如下: 1、平行趋势检验 平行趋势假定是DID分析的一个重要前提。可以通过...
PSM-DID模型是倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)和双重差分法(difference-in-difference,DID)的结合,主要用于对公共政策和项目实施结果的定量评估 适用条件:政策干预之前的时期太短甚至只有一期、平行趋势假设不太满足、检验稳健性等情况下可以考虑psm+did 根据面板数据的时间周期可分为两期或多期PSM-DID PS...
PSM-DID模型是由倾向得分匹配模型(Propensity Score Matching，以下简称PSM)和双室差分模型(Differences-in-Differences，以下简称DID)结合而成。PSM-DID模型是一种常用的计量经济学方法，用于评估政策或干预的效果。# V)PSM-DID模型结合了PSM和DID方法的优势，先用PSM进行匹配，再用DID进行回归计算干预带来的因果效应。
(1)非平衡面板数据可以做PSM-DID。如果你想使用所有观测值,就只能把它们当做混合截面数据;如果你想使用面板数据模型,那么实际参与分析的是其中的平衡面板——但你无需事先把数据变为平衡面板,软件会自动扔掉非平衡的部分。 (2)你可以使用第三方命令diff操作,无需手动操作每一步。
PSM-DID基本介绍 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。
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产生的影响。 PSM 适用于截面数据,而 DID 适用于面板数据。针对二者适用范围不同的问题,学者们一般...
PSM⁃DID检验 本文采用倾向得分匹配-双重差分(简称PSM⁃DID)模型进行检验。由于PSM适用于截面数据而DID适用于面板数据,二者适用范围不同可能会影响PSM⁃DID模型有效性。分别采用截面PSM和逐期PSM两种方式进行匹配。 如表6所示,列(1...
PSM-DID基本介绍 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。
高铁开通、金融资源配置与区域经济发展不平衡——基于PSM-DID模型的估计 ■郑联盛 国家金融与发展实验室金融法律与金融监管研究基地高级研究员■孟雅婧南开大学经济学院博士研究生■李俊成中国社会科学院金融研究所金融风险与金融监管研究室助理研究员本文以我国268个地级市为样本，通过PSM-DID模型考察高铁开通对金融资源...