xtreg ln_w did1 $xlist i.year,fe outreg2 using result_2.doc,replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(ln_w,Full-sample)addtext(Controls, Yes,Year Effect, Yes) keep(did*) xtreg ln_w did2 $xlist i.year,fe outreg2 using result_2.doc,append tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(ln_w,...
missing(idcode) //我们寻找某些受到其他政策影响的地方 gen did4 = time*treated4 xtreg ln_w did4 $xlist i.year,fe //did4可能依然显著,但是系数变小,证明还受到其他政策影响 **5.控制组和政策影响组的分组是随机的 xi:xtivreg2 ln_w (did=hours tenure) $xlist i.year,fe first //用工具变量...
双重差分法(十)PSM-DID Stata 操作详解(下)/ 倾向得分-双重差分/psmatch2指令/多时点双重差分法、多期双重差分法 3.0万 158 01:15:43 App 双重差分法(十)PSM-DID Stata 操作详解上/ 倾向得分-双重差分/原理、diff 指令、psmatch2指令/传统双重差分法,多时点双重差分法 2.6万 55 01:12:46 App 安慰剂...
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2、 将数据导入stata中,并调整数据类型,将字符型数据(红色)转化为数字型数据(蓝色) 代码:encode lnprofit, gen (ln_profit) 3、描述性统计 代码:summarize bad_loans lninter_gap2 exter_gap1 salary_stru lnliability reve_growth d_a roe capital_adequacybodnumber gdpgrowth ...
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...
PSM在stata的实现过程。 首先,如果自变量是连续变量,需要转换为二元离散变量,比如自变量是企业R&D投入,你需要找到一个临界值,把R&D投入分为高R&D投入组和低R&D投入组,临界值包括:平均数,上下三分位数,及其他分位数等,没有明确规定。在具体做时,可找一篇类似topic的好点的期刊,看看他们是怎么分的,这样在分组时也...
diff”命令存储分析结果，并通过“esttab , ar2 se”命令读取详细信息，如系数值、显著性标志及标准差等。这样，即使在图形中无法直接读取，也能通过上述方法获得完整且精确的结果。通过以上步骤，不仅能够实现PSM-DID在stata环境下的操作，还能深入理解其背后的原理与细节，为实证研究提供有力支持。
在期刊示例中，可以参考特定文献，如使用psmatch2、kmatch等Stata命令进行PSM-DID分析。这些工具提供了实现PSM-DID分析的强大功能。最后，通过示例代码和期刊排版示例，进一步理解分析过程和结果的呈现方式。在实际应用中，PSM-DID提供了比较政策实施前后的效果，通过匹配处理组和控制组，确保了结果的可靠性。