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Stata-DID：不同处理时点不同持久期的倍分法（flexpaneldid）队列 DID：以知识青年“上山下乡”为例-T...
其中,PSM 负责为受处理的个体筛选对照个体,DID 负责识别政策冲击所产生的影响。 PSM 适用于截面数据,而 DID 适用于面板数据。针对二者适用范围不同的问题,学者们一般有两种解决方案: 一是将面板数据直接转化为截面数据进行处理; 二是在面板数据的每期截面上进行逐期匹配。 1. “自匹配” 问题 将面板数据直接转化...
一、数据介绍 数据名称:【数据+命令】PSM-DID方法stata操作详解 数据内容:PSM-DID方法的Stata数据、命令、文献;传统DID的Stata数据、命令、文献;倾向得分匹配的stata数据、命令 数据来源:皮皮侠社区用户 二、参考文献 用途:应用DID最重要的前提条件是处理组和控制组存在共同趋势,但无论是从经典的经济收敛理论还是经济...
PSM-DID方法是将PSM和DID两种方法结合使用，旨在通过PSM模型寻找处理组和控制组之间的相似性，同时利用DID模型评估政策的影响。然而，理想与现实往往存在差距，PSM模型适用于截面数据，而DID模型则专为面板数据设计，这就导致在应用PSM模型于面板数据时出现困境。为解决这一问题，学者们通常采用两种方法：一是...
实现PSM - DID方法通常包含以下步骤：1. **数据初步处理**：定义路径、设置图片输出格式、定义控制变量及全局暂元，生成处理组虚拟变量。2. **截面PSM - DID**：使用psmatch2命令实现截面PSM，检验匹配效果及协变量平衡性，对比匹配前后logit回归情况，确保匹配样本在协变量取值上具有良好的平衡性。使用...
在PSM-DID（Propensity Score Matching - Difference-in-Differences）方法中，匹配是关键步骤。定义种子后，生成随机数并进行随机整理。运用近邻匹配技术，确保处理组与控制组在协变量上的平衡。检验匹配后数据的平衡性，去掉不满足共同区域假定的观测值，然后进行匹配后的DID分析。PSM-DID的步骤包括但不限于...
PSMDID就是一种稳健性检验,三期数据都用。 本期关键词PSM-DID 本期知识科普 PSM-DID模型由倾向得分匹配模型(PSM)和双重差分模型(DID)相结合形成。PSM负责为受处理的个体筛选对照个体,其主要作用是从总体中找到相似的个体或单位,其中一组已经接受政策或干预,另一组未接受。这样可以帮助消除其他因素的影响,仅观察政...
总之,双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)是一种强大的工具,可以帮助我们在处理复杂数据和多水平问题时更准确地评估政策干预的效果。然而,需要注意的是,PSM-DID可能存在一些局限性,如在匹配过程中可能无法完全消除混杂因素,因此在实际应用中需要谨慎对待这些潜在的问题。
DID，政策效果的精密探针 在政策评估领域，DID（Difference-in-Differences，差分影响）如一把锐利的工具，它通过前后对比数据，关键在于找到一个合适的对照组，确保时间点的选择至关重要。在实施之前，细致的数据预处理是基础，包括描述性统计分析，以识别潜在的关键控制变量，确保它们在干预前后保持稳定。接...