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搞定毕设(3)STATA:倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID)及平行趋势检验 3.2万 15 01:02:02 App 多期DID PSM-DID完整stata操作傻瓜式教学及讲解。傻瓜式教学(基准回归、平行趋势检验、安慰剂检验、稳健性检验、PSM-DID) 12.2万 274 35:52 App 新手向PSM 倾向性得分匹配基本操作、注意事项与结果分析 5210 0 19...
平行趋势检验去均值【Stata】 08:02 【爆肝】一口气看完12篇多期DID中文C刊文献(模型构建与变量处理),过年是内卷的好机会! 42:21 12篇C刊的两种多期DID核心解释变量构建操作【Stata&Excel】 15:53 诊断结果:实证研究是玄学!平行趋势检验为什么总omitted第十期 02:41 20分钟搞定多期did及平行趋势检验【sta...
在Stata中,PSM-DID(Propensity Score Matching - Difference in Differences)模型并不是通过单一命令直接实现的,而是需要结合多个步骤和命令来完成。PSM-DID结合了倾向得分匹配(PSM)和差分差分法(DID)两种统计方法,以更好地估计处理效应。 以下是实现PSM-DID模型的基本步骤和相应的Stata命令: 准备数据: 确保你的数据集...
二、PSM - DID的实现 2.1 数据初步处理 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...
为了深入了解如何在Stata中进行PSM-DID分析，首先需要导入数据集。数据集一般包含政策实施前后的时间序列数据以及个体或地点的基线特征。在进行分析前，确保数据面板设置正确。这包括确认时间序列和个体或地点的标识符，如idcode。接下来，进行变量加工与描述性统计分析，以了解数据集的特性。对于传统的DID（...
2. 检验方法 3. Stata命令 4. 实例操作 # 01 模型简介 # 1. 模型介绍 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。PSM-DID模型是一种常用的计量经济学方法,用于评估政策或干预的效果。
PSM-DID在stata中的操作: 一步操作 使用diff命令一步完成 diffoutcome_var[if] [in] [weight] ,[ options] 常用option period(varname) 用于区别处理前后变量 treated(varname) 用于区别处理组和对照组的变量 cov(varlist) 协变量 kernel 指定使用核匹配 ...
diff”命令存储分析结果，并通过“esttab , ar2 se”命令读取详细信息，如系数值、显著性标志及标准差等。这样，即使在图形中无法直接读取，也能通过上述方法获得完整且精确的结果。通过以上步骤，不仅能够实现PSM-DID在stata环境下的操作，还能深入理解其背后的原理与细节，为实证研究提供有力支持。
验证PSM - DID方法在缓解选择偏差问题上的效果。实际操作中，使用Stata实现PSM - DID通常包括安装外部命令、数据预处理、匹配过程、平衡性检验、回归分析及结果比较等步骤。通过这些步骤，可以有效地缓解选择偏差带来的内生性问题，提升政策评估等研究的结论可信度。