在定义相似性的时候,可以采用欧式距离: 在倾向指数估计中,通常使用logit模型: 干预组的平均因果效应的匹配估计量: 采用PSM-DID方法,计量模型简单易用,回归估计方法成熟,方法简单而有效。相对于传统办法, 双重差分法能够避免政策作为解释变量所存在的内生性问题, 即有效控制了被解释变量和解释变量之间的相互影响效应。...
这次推文的内容主要是介绍选择偏差及其导致的内生性问题,以及缓解这种内生性问题的倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM),并且用一实例介绍一下如何将PSM与DID结合,即PSM - DID在Stata中的具体操作。 注:推文中的公式与代码块均可左右滑动。 一、选择偏差与内生性 1.1 结论可信吗? 先举两个例子。 例1...
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。 双重差分PSM模型成立的假设为: 如果以上假定成立,则可...
第4步、使用以下公式计算PSM-DID估计量,作为对于“处理组的平均处理效应”(Average Treatment Effect on the Treated,简记 ATT)的一致估计: 其中, 为处理组的个体数目,而 为处理组个体i与控制组个体j这一配对的权重,其计算公式为 其中, 为核函数(比如三角核、二次核或高斯核),而h为带宽(bandwidth)。根据非参...
psm-did模型的建模步骤如下所示: 1.描述性统计, 2.倾向得分匹配结果分析(1)倾向得分匹配结果(2)影响效应测算(3)平衡性检验, 3.平行趋势假定检验, 4.psm-did回归结果, 5.稳健性检验(1)安慰剂检验,(2)更换变量等其他方法检验。 其他的典型的主题有微观面esg,数字化,供应链,csr,董事会,高管,公司治理,宏观...
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。 ①倾向得分匹配(PSM)是通过建立一个'倾向得分'模型,将干预组和对照组的个体进行匹配,...
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。
根据基准模型(1)对经过倾向得分匹配后的样本进行 DID 估计,考虑结果稳健性,我们同时给出了不含控制变量和包含控制变量的估计结果。表 4 列(1)和列(3)是未加控制变量的估计结果,列(2)和列(4)为加控制变量的估计结果。 整体上看,不管...
选择偏差 psm did 、 决策树与神经网络的定义是什么?他们的优缺点,应用的场景是什么? 偏差与方差 在统计学中,一个模型好坏,是根据偏差和方差来衡量的,所以我们先来普及一下偏差(bias)和方差(variance)。 · 偏差:描述的是预测值(估计值)的期望E’与真实值Y之间的差距。偏差越大,越偏离真实数据。