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...
DID前的psm或是任何一种matching，都是为了尽可能使得treatment和control有相同的事前趋势，即不存在随时...
(2)使用PSM-DID,前提是面板数据、且影响处理变量的不可观测变量不随时间改变 (3)使用断点回归,特别是模糊断点(又是一个常见的知识点) (4)使用工具变量法,但有效的工具变量 较难找到 (5)根据可侧边栏选择的影响估计不可测变量选择的影响 也就是说,PSM-DID同样属于项目效应评估研究方法之一,与PSM不同的是(PSM...
解释 其中“outcome_var”表示结果变量,“treat(varname) ”为必选项,用来指定处理变量,“period(varame)”用来指定实验期虚拟变量(1=实验期,0=非实验期),“id(varname)”用来指定个体id(这是进行匹配的前提),“kernel”表示使用核匹配方法(diff命令不提供其他匹配方法...
DID的第一个假设是linear additive，第二个假设是相同时间趋势(因此暗含了面板数据的结构)。如果不是随机...
倾向得分匹配法用于解决减少数据偏差和混杂因素的干扰。倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）一般简称为“PSM”，是当前经济学界用来处理自选择偏误的一大热门利器，它经常和之前我们介绍过的双重差分法（DID）进行组合使用（PSM-DID），这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出。首先，...
(1)使用尽可能多的相关可测变量。(如果xi中包含比较丰富的协变量,a rich set of covariates, 则可认为可忽略性得到满足) (2)如果处理变量Di的不可观测变量不随时间而变,而且有panel data,使用DID-PSM (3)使用断点回归法,特别是模糊断点回归。 (4)使用IV估计 ...
双重差分法的假定,为了使用OLS一致地估计方程,需要作以下两个假定。 假定1:此模型设定正确。特别地,无论处理组还是控制组,其时间趋势项都是。此假定即“平行趋势假定”(parallel trend assumption)。DID最为重要和关键的前提条件:共同趋势(Common Trends)
3.2 模型构建 本文使用的双重差分(DID)模型是 20 世纪 80 年代在国外经济学界兴起的一 种分析政策效果的计量方法,相对于合成控制法更适应于有多个实验对象的研究. 该模型的原理主要是把样本分为两组,包括受政策冲击的实验组和不受政策冲击的 对照组,基本前提是保证这两组样本在政策冲击前具有相同时间变动趋势,...