倾向得分匹配4(上)/PSM/Stata 操作详解:计算倾向得分、倾向得分匹配指令 2510 -- 8:08 App PSM-DID原理以及Stata实现 2.6万 13 3:23 App Stata应用:倾向得分匹配PSM之平衡性检验(附数据+程序) 1.8万 21 42:21 App 【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!
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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...
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...
返回Stata中运算结果 通过变量循环实现命令重复执行获得重复结果 循环语句:foreach和forvalues 4.社会科学因果推断 前言 反事实因果框架 随机对照实验 自然实验 5、面板数据分析方法 面板数据模型简介 面板数据模型分类 面板数据计量分析方法 面板数...
三、stata操作 四、参考资源 一、前言 PSM-DID模型是倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)和双重差分法(difference-in-difference,DID)的结合,主要用于对公共政策和项目实施结果的定量评估 适用条件:政策干预之前的时期太短甚至只有一期、平行趋势假设不太满足、检验稳健性等情况下可以考虑psm+did 根据面板数据...
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（...
下面这个是基于一个指令来完成DID操作的,相对比较干练简洁,因此对于想要quicken双重差分学习进度的圈友,这份资料是可以用电脑来慢慢研习的。 多期DID的文献big bad banks数据和do文件 关于DID的所有解读, 资料, 程序, 数据, 文献 PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书 PSM-DID,机制分析和DID稳健性检验的...
解决内生性问题--PSM+DID方法