PSM-DID模型就是这样一种方法,它结合了倾向得分匹配法(PSM)和双重差分法(DID),有效地解决处理组和对照组之间存在的可观测和不可观测的混杂因素。该系列旨在通过阐述PSM-DID模型的原理、建模过程,并通过一个简单的业务案例实现帮助读者更好地在实践中理解运用模型。本文为PSM-DID系列文章的原理介绍与建模流程讲解部分...
PSM-DID模型是由倾向得分匹配模型(Propensity Score Matching,简称PSM)和双重差分模型(Differences-in-Differences,简称DID)结合而成。 倾向得分匹配(PSM):通过建立一个“倾向得分”模型,将干预组和对照组的个体进行匹配,使得两组在观测变量上具有相似的特征。这样可以排除其他因素的影响,只关注政策或干预本身的效果。
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PSM-DID模型是由倾向得分匹配模型(Propensity Score Matching，以下简称PSM)和双室差分模型(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。# V)PSM-DID模型结合了PSM和DID方法的优势，先用PSM进行匹配，再用DID进行回归计算干预带来的因果效应。
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...
1.倾向匹配模型(PSM):案例+数据+代码 2.双重差分模型(DID): 案例+数据+代码 3.PSM-DID: 案例+数据+代码 4.配套资料:PSM核密度图、DID中的安慰剂检验、平行趋势检验、PSM中近邻匹配、核匹配、半径匹配、马氏匹配、样条匹配及共同支撑假设检验代码等
PSM-DID基本介绍 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。
(1)非平衡面板数据可以做PSM-DID。如果你想使用所有观测值,就只能把它们当做混合截面数据;如果你想使用面板数据模型,那么实际参与分析的是其中的平衡面板——但你无需事先把数据变为平衡面板,软件会自动扔掉非平衡的部分。 (2)你可以使用第三方命令diff操作,无需手动操作每一步。
PSM-DID基本介绍 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检验 本文采用倾向得分匹配-双重差分(简称PSM⁃DID)模型进行检验。由于PSM适用于截面数据而DID适用于面板数据,二者适用范围不同可能会影响PSM⁃DID模型有效性。分别采用截面PSM和逐期PSM两种方式进行匹配。 如表6所示,列(1...