1.PSM-DID模型原理简介 (1)模型介绍(通俗理解) PSM-DID模型是一种评估政策或干预是否有效的方法,它是由两个模型组合而成的。 第一个模型叫做倾向得分匹配(PSM):找个长得像的,它的作用是找出两组相似的个体或单位,一组接受了政策或干预,另一组没有。这样可以排除其他因素的影响,只看政策或干预本身的效果。
工作原理:PSM-DID模型结合了PSM和DID方法的优势。首先,使用PSM进行匹配,找到与处理组特征相似的对照组个体;然后,使用DID进行回归计算,估算政策或干预带来的因果效应。这种方法能够同时解决可观测变量和不可观测变量带来的选择偏差问题,使得结果更加准确。 优点: 减少偏误:通过倾向得分匹配方法,可以在处理观测数据中的内生...
使用DID模型需要进行稳健性检验,稳健性检验包括:共同趋势检验、安慰剂检验。共同趋势检验是使用双重差分法无法回避的重要检验。如果是多年份的面板数据,可以使用绘图的方式,通过画出处理组和控制组的趋势图验证是否满足平行趋势假设。安慰剂检验的大致思路是在原模型的基础上,通过改变研究的时间区间和样本区间来虚构一个或...
PSM-DID方法的基本原理是通过选择一个合适的控制组,将观察组和控制组进行比较,以消除因变量之前的不可观测差异。 PSM-DID方法的第一步是计算每个个体的倾向得分。倾向得分反映了个体被选入观察组的概率。为了计算倾向得分,需要选择一组预处理变量,例如年龄、性别、教育水平等,这些变量能够影响个体的选择。然后,可以...
(三)PSM-DID的基本原理与适用条件 (四)SCM的基本原理与适用条件 (五)RDD的基本原理与适用条件 四、主流因果效应估计方法的比较分析 (一)主流因果效应估计方法的联系 1.PSM与DID的联系 2.DID与SCM的联系 3.PSM与SCM的联系 4.PSM与RDD的联系 5.PSM与回归分析的联系 ...
PSM-DID模型，简单来说，是一种评估政策或干预效果的工具，通过结合PSM的匹配和DID的回归，处理可观察和不可观察的偏差，目标是计算平均处理效应（ATT）。数学上，它通过比较处理组和控制组在倾向得分匹配后的结果变量变化来得出结论。具体建模过程涉及匹配、回归分析等步骤。尽管在业务场景中，PSM-DID因其...
DID 原理: 假定实验(暴露)组和对照组在未受到干预前有相同的变化趋势,先计算实验组和对照组在干预前的差值D0。,然后计算于预后实验组与对照组的差值D1,最后计算D1-D0,即为“处理效应”。 适用条件: 平行趋势假设 优点: 可以很大程度...
DID的基本程序包括数据预处理、描述性统计分析、加入控制变量的OLS回归，以及应用差分方法进行效果评估。首先，通过生成交互项和回归分析，检验政策执行前后雇佣数量的变化。然后，应用差分方法（diff命令）评估政策效果。此外，加入控制变量的OLS回归进一步提高了分析的准确性。PSM（Propensity Score Matching）是...
其核心原理是通过logit回归计算每个个体的倾向得分，通过半径匹配、核匹配或局部线性回归进行精确的个体配对，从而估计平均处理效应。比如，探讨培训对收入的潜在影响，首先需要详尽的描述性统计，然后进行PSM回归分析，以揭示匹配后的政策效应。DID-PSM：综合力量 在DID-PSM的结合中，我们巧妙地结合了这两种...