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。非随机化实验将导致内生性，该方法可以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，使得结果更加准确。现将常用的PSM-DID代码给大家分享，并且附带注释，数据格式为stata格式（do文件），希望能够帮助到大家 资...
1、使用PSM构建相似人群,确保实验组与对照组在AA期的评估指标趋势能够保持一致 2、通过DID对实验效果进行评估,确认策略对实验组的影响。 一、构建相似人群 1.1环境包导入 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # from pymatch.Matcher import Matcher import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...
代码里的sa换成你的y;treat就是did=treat*post里的treat;绿色的匹配命令任选其中一条,可以每条都试试看,选结果最好的那个;时间换成你自己的样本区间 要是psm后想做did,可以参考代码:gen common=_support reghdfe 员工人员 did $xlist if _weight !=. ,ab(id year) 60数据币,请先登录...
values()]: print("\n变量未全部通过匹配") else: print("\n变量全部通过匹配") 调整前有2个变量未通过卡方一致性检验,调整后只有1个,而且未通过检验的变量也发生了变化,这表明psm的匹配确实发挥了很大的作用。 基于DID的收益评估 不经过psm处理,直接进行did对比统计分析,实验组的收益是负向的 经过psm处理后...
8)马氏匹配===psmatch2did,outcome(ROA)mahal(i.timeSizeLeverageGrowthtop10Soe)n(4)ai(4)ategenp...
【实验与处理效应(政策评估)】4.1实验原理与两期DID 32:40 4.2多期DID 34:02 4.3连续DID 22:21 4.4平行趋势检验与安慰剂检验 51:25 4.5三重差分法(DDD) 30:00 4.6合成控制法(SCM) 55:57 4.7倾向得分匹配(PSM) 50:53 4.8 30分钟学会双重差分倾向得分匹配(PSM-DID) ...
1.倾向匹配模型(PSM):案例+数据+代码 2.双重差分模型(DID): 案例+数据+代码 3.PSM-DID: 案例+数据+代码 4.配套资料:PSM核密度图、DID中的安慰剂检验、平行趋势检验、PSM中近邻匹配、核匹配、半径匹配、马氏匹配、样条匹配及共同支撑假设检验代码等
“support”表示仅使用共同取值范围内的观测值进行匹配, “test”表示检验倾向得分匹配之后的,各变量在实验组和控制在分布是否平衡。 演示 ***PSM_DID ssc install diff helpdiff ***双重差分语法格式*** diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// ...
psmatch2 dv_dum 匹配变量1 匹配变量2 匹配变量3..., outcome (因变量) 匹配方法 ate ties logit common 对上一条代码的解释: psmatch2是stata里的匹配命令,如果没有安装需要先安装:ssc install psmatch2; 匹配变量1 匹配变量2 匹配变量3...是指你认为应该让两者一致的变量,比如,你要研究R&D对performance...