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...
而不经过did的处理的psm效果对应分别是,平均每agent的aht缩短了1.37s,下降了0.19%; 简单总结一下: 通过psm我们找到了和实验组中相似的样本集合,然后再基于did进一步剔除部分干扰效应,基于此基础上评估实验的收益;从结果上来看,相较未处理时的收益,更改了结论的方向,而且从数据上来看,可信度也更高。 参考文章: 1...
通常适用于两期面板数据。在使用PSM-DID时，首先需要对数据进行PSM（倾向得分匹配）处理，然后再进行DID（...
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...
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。
首先，让我们澄清这些术语：DID是通过对比干预前后两组的差异来估计干预效应，而PSM则是通过匹配处理不可观测变量的影响，DID+PSM则是两者结合，以增强估计的精确度。在匹配估计的世界里，DID要求更为严谨的数据，需要在项目前后两个时间点收集数据，以控制潜在的时间趋势。PSM则更侧重于个体特征的匹配，...
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 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。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...
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...
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...