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1.5 PSM + DID 二、PSM - DID的实现 2.1 数据初步处理 2.2 截面PSM - DID 这次推文的内容主要是介绍选择偏差及其导致的内生性问题,以及缓解这种内生性问题的倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM),并且用一实例介绍一下如何将PSM与DID结合,即PSM - DID在Stata中的具体操作。 注:推文中的公式与代码块...
也就是说,PSM-DID同样属于项目效应评估研究方法之一,与PSM不同的是(PSM假设个体选择参加或者不参加项目受到的影响因素是可观测的),PSM-DID允许个体选择参加或者不参加项目受到一些不可测因素影响。这种角度来讲,PSM-DID适用范围比PSM更大了一些。 2.2 PSM-DID计算平均处理效应的一般步骤 (1)根据处理变量与协变量估...
评估某项目或政策实施后的效应,此类研究被称为“项目效应评估”,项目效应被称为“处理效应”(常听到的treatment effect)。 简单而言,就是PSM能够评估办健身卡这件事(项目)对你学习效率提高的效应(处理效应)到底有多少。这也就是我们经常看到的一些研究里会说,学者们通过一些研究表明,吸烟会减少寿命。 到底是如何研...
PSM-DID基本介绍 双重差分PSM模型是由Heckman et al(1997,1998)提出的。假设存在两期面板数据,实验前的时期记为t’,实验后的数据记为t。对于控制组合处理组在t’时期,其潜在结果均为yot‘,但是在t时期的时候存在两种潜在结果即,控制组为y0t,处理组为y1t。
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...
在Stata中进行PSM-DID(倾向得分匹配与双重差分)分析的步骤可以归纳为以下几点。以下步骤将包括必要的Stata命令和解释: 准备数据: 确保数据集包含处理组和对照组,以及进行DID分析所需的前后期数据。 在Stata中导入数据: stata use your_data.dta, clear 这行代码用于加载你的数据集。请将your_data.dta替换为你...
PSM-DID/DDD,STATA实战 在面板数据中,倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID/DDD)是一种常用的因果推断方法。以下是一些实现时需要注意的要点: 1. 匹配方法: 最近邻匹配:在匹配时,选择与处理组样本倾向得分最接近的控制组样本。 半径匹配:在给定的半径范围内寻找匹配样本。 核匹配:通过加权平均控制组样本的倾向得分来估...
面板PSM+DID做匹配的关键步骤如下：数据收集：确保数据的质量和覆盖范围，以便在后续的匹配过程中得到可靠的对照组。特征选择：基于理论背景和可操作性，选择对政策效果有潜在影响的变量进行匹配。这些特征应能充分反映处理组和对照组在基线特征上的差异。倾向得分估计：使用逻辑回归或其他统计方法来估计每个...
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...