在DID分析中,需要创建一个交互项(Interaction Term),通常是处理组标识符与时间标识符的乘积。这个交互项的系数将会是DID估计的核心,它反映了政策实施后处理组相对于对照组的变化。 三、回归分析 使用线性回归模型来估计DID效应。基本的回归方程如下: 1、平行趋势检验 平行趋势假定是DID分析的一个重要前提。可以通过...
例2的问题不易看出,从DID的角度来看,“期初污染程度基本一致”说明平行趋势检验基本通过,因此直观上政策实施地(处理组)的污染指标(结果变量y)与未实施政策地区(控制组)的污染指标的差值就是政策的处理效应,差值为负(假设指标越小污染程度越低)说明政策有效。但是,还应该看到的是,“根据各地区意愿决定其是否实施该...
①前置条件难检验,PSM-DID方法需要满足条件独立性假设(CIA)和平行趋势假设(PTA),这两个假设都是无法直接检验的,只能通过一些间接的方法来验证。 ②小样本难应用,PSM-DID方法需要有足够多的协变量来估计倾向得分,否则可能存在遗漏变量偏误 ③变量少难实施,PSM-DID方法需要有足够大的样本量来进行倾向得分匹配,否则可能...
5️⃣ PSM-DID操作: 生成处理效应变量(DID),使用`gen did=treat*post`。 使用`xtset`命令设置时间序列数据集,然后使用`xtreg`命令进行回归分析。 命令格式:`xtreg y did $x i.year if _w==1 & _support==1, fe`6️⃣ 平行趋势检验: 进行平行趋势检验,确保政策实施前后的变化是平行的。 可以使用...
🎓 经济硕士小哥在Stata中运用PSM-DID方法进行政策效应评估。具体来说,他通过PSM匹配处理组和对照组,然后用DID方法分析政策是否有效。📊 最低要求是完成匹配结果并给出匹配前后分组情况的图,证明可以进行DID分析。最佳情况是完成对DID的安慰剂检验。👨🏫 老师半天就完成了这项任务,既快速又高质量,全程给出...
方式一:构造虚拟的智慧城市试点政策发生时间,将智慧城市试点政策的实施年份分别提前2至5期,再进行多时点DID估计。 估计系数均未通过显著性检验,说明政策发生时间的变化没有产生影响,本文结果是稳健的。 方式二:构造虚拟的处理组和控制组...
在PSM-DID时,要进行平行趋势检验,在满足此假设时再DID;并在PSM-DID模型中控制时间和地区固定差异,这样的分析结果才可能稳健。 END
多时点psm-did模型stata实操 多期psmdid 多时点psm_did stata的实现倾向得分匹配 psm did论文实证 23.2万 302 08:55 App 解决内生性(3)——倾向性得分匹配(PSM) 10.2万 22 04:45 App 搞定毕设(4)STATA:异质性分析及稳健性检验 16.9万 61 04:45 App 如何用PSM(倾向性得分)匹配的样本进行回归 3.9万 2...
“test”表示检验倾向得分匹配之后的,各变量在实验组和控制在分布是否平衡。 演示 ***PSM_DID ssc install diff helpdiff ***双重差分语法格式*** diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// kernel ktype(kernel) cov(varlist) report logit supporttest ...
想请教一个PSM-DID匹配的问题:比如研究“ 市长变更对企业盈余管理行为的影响 ”,以是否变更(change)进行分组,处理组为change=1,对照组为change=0,此时对于市长变更前后变量(post)的设置有些疑惑。因为对于市长发生变更的样本组(change=1)的而言,市长变更的post设置很容易,变更前记为0,变更后记为1,但是对于对照组...