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在PSM和DID之前先定义路径、设置图片输出格式(Stata自带的图片主题太丑~)、定义控制变量(协变量)和回归命令选择项的全局暂元以及生成处理组虚拟变量,然后保存好初步处理的原始数据。 其中,处理组虚拟变量原始数据集中是没有的,因为多期DID直接结合时间虚拟变量与分组虚拟变量构成did项(数据集中的变量名为FB)。由于官网...
https://www.zhihu.com/zvideo/1495727721946337280 双重差分模型(DID)stata代码、PSM-DID、空间双重差分(SDID),平行趋势检验、动态效应检验图、核密度图绘制。双重差分学习资料整理! 双重差分模型理论讲解学习笔记(还讲了三重差分的实现原理),以及配套的DID代码+数据,PSM-DID,动态效应检验,核密度图绘制,跟着我整理的...
2. 检验方法 3. Stata命令 4. 实例操作 # 01 模型简介 # 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。
进一步,对于PSM-DID,进行传统的平行趋势检验将没有意义,因为PSM-DID并不依赖于传统的平行趋势假设。 经典PSM-DID的估计方法 在两期面板中,基于条件平行趋势假设,PSM-DID的基本做法是:首先使用处理前的第1期数据(这是横截面数据),进行倾向得分匹配(PSM);然后根据匹配结果,针对两期面板进行双重差分估计(这是真正意义...
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 5.参考文献:本人筛选了几篇经济管理学顶刊的参考文献,大家在使用这些方法时可以参考这些文献 ...
DID方法要求共同趋势,即要求实验组和对照组基本类似。但很多时候原始样本并不满足这个条件。这时,可以先用PSM在原始样本中挑选出基本特征都比较相似的新的实验组和对照组,然后再基于新的实验组对照组进行DID回归。 PSM-DID在stata中的操作: 一步操作 使用diff命...
三、stata操作 四、参考资源 一、前言 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...
PSM匹配后,在平行趋势满足条件下,再DID。至于采取哪种方式提取匹配样本,需要看你的匹配后的数据是否通过平行趋势检查。 3.采用PSM-DID进行研究的顺序应该是先利用DID进行回归,然后再采用PSM-DID进行稳健性检验。但不管是开始的DID回归,还是PSM做匹配,以及后面的PSM-DID回归,控制变量和时间固定效应、地区固定效应应该...