②灵活运用:PSM-DID方法不需要进行随机分配处理组和控制组,而是利用已有的观察数据来估计因果效应。根据数据特征和业务场景的不同,可以灵活地选择匹配方法、匹配算法、匹配范围等参数,进行模型调整。 缺点: 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...
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 根据面板数据的时间周期可分为两期或多期PSM-DID PS...
DID-PSM是在DID基础之上的完善,DID中我们认为两组之间不存在个体差异,即控制组的时间效应就是处理组的时间效应,这样我们将可以观察到的实验组的总效应剔除掉控制组的时间效应,就是我们研究的政策效应。 而DID-PSM将实验组和控制组的个体差异考虑进来,将实验组的总效应剔除掉控制组的时间效应,再剔除掉两组存在的个...
Stata 倍分法新趋势：did2s-两阶段双重差分模型 Stata 倍分法：全国一刀切的 DID Stata-DID：不同处理...
谢申祥, 范鹏飞, 宛圆渊. 传统PSM-DID模型的改进与应用[J]. 统计研究, 2021,38(2):146-160., 视频播放量 572、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 亮亮子明, 作者简介 目明心亮、立心力行!,相关视频:【看文献017】空间计量经济学的研究
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...
推荐2篇《数量经济技术经济研究》上PSM-DID论文1、PSM-DID模型回顾 《统计研究》上《传统PSM-DID模型的改进与应用》一文中详细的介绍了PSM-DID相关知识,下面我们先回顾一下该模型。 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...
双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)简介 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方法 ** PSM的部分 set seed 0001 //定义种子 gen tmp = runiform() //生成随机数 sort tmp //把数据库随机整理 psmatch2 treated $xlist, out(ln_w) logit ate neighbor(1) common caliper(.05) ties //通过近邻匹配,这里可以要outcome,也可以不要它 ...
问题是我们无法找出所有的可观测变量(或者可观测变量以非线性的形式影响结果变量),而这部分没有引入模型中的可观测变量(或者可观测变量的非线性形式)就被放到扰动项中,造成扰动项与du相关,即存在内生性,最后导致did项的估计系数存在偏误。 其次,不可观测说明不可度量,因此这部分不可观测因素必然就在扰动项中,同样...