1. 模型介绍 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。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。 ①倾向得分匹配(PSM)是通过建立一个'倾向得分'模型,将干预组和对照组的个体进行匹配,...
PSM-DID模型将实质是将PSM和DID结合起来,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,从而同时解决可观测变量和不可观测变量带来的选择偏差问题。其计算平均处理效应ATT的数学表达式为: ATT=E(y_{1i}|D_i=1)-E(y_{0i}|D_i=1) =E(y_{1i}|D_i=1)-E(y_{0i}|D_i=0,P(X)) =...
识别结果(\Delta \Delta y)是原受处理个体结果变量y的直接相减。如果y存在明显的时间趋势，且出现 “...
通过网盘分享的文件:小鲜烽psm分享.zip链接: https://pan.baidu.com/s/1-OnNNzwJ8TSAEY4fuf8JNA?pwd=2333 提取码: 2333, 视频播放量 4017、弹幕量 10、点赞数 262、投硬币枚数 176、收藏人数 457、转发人数 44, 视频作者 小鲜烽, 作者简介 不正经学习,不看计量经济学×,
谢申祥, 范鹏飞, 宛圆渊. 传统PSM-DID模型的改进与应用[J]. 统计研究, 2021,38(2):146-160., 视频播放量 572、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 亮亮子明, 作者简介 目明心亮、立心力行!,相关视频:【看文献017】空间计量经济学的研究
第二天，跑数据。首先，简单说说这天跑数据的流程。（1）由于涉及的控制变量数值较大，单位也是百亿美元...
问题是我们无法找出所有的可观测变量(或者可观测变量以非线性的形式影响结果变量),而这部分没有引入模型中的可观测变量(或者可观测变量的非线性形式)就被放到扰动项中,造成扰动项与du相关,即存在内生性,最后导致did项的估计系数存在偏误。 其次,不可观测说明不可度量,因此这部分不可观测因素必然就在扰动项中,同样...
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。PS…
感谢各位计量粉对计量粉一直以来的不离不弃,这几天有人问双重差分倾向得分匹配,小编下班后为大家查找相关资料,为大家推送这一篇文章。 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...
在Stata中,PSM-DID(Propensity Score Matching - Difference in Differences)模型并不是通过单一命令直接实现的,而是需要结合多个步骤和命令来完成。PSM-DID结合了倾向得分匹配(PSM)和差分差分法(DID)两种统计方法,以更好地估计处理效应。 以下是实现PSM-DID模型的基本步骤和相应的Stata命令: 准备数据: 确保你的数据集...