1.PSM-DID模型原理简介 (1)模型介绍(通俗理解) PSM-DID模型是一种评估政策或干预是否有效的方法,它是由两个模型组合而成的。 第一个模型叫做倾向得分匹配(PSM):找个长得像的,它的作用是找出两组相似的个体或单位,一组接受了政策或干预,另一组没有。这样可以排除其他因素的影响,只看政策或干预本身的效果。
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...
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...
双重差分法(三)传统双重差分法的原理/difference in difference DID/传统双重差分法 22:44 双重差分法(四) 回归模型中的双重差分/回归模型、交乘项、处理效应效果、多重共线性 38:25 双重差分法(五)多期双重差分法1/多期双重差分法、多时点双重差分法、渐进双重差分法、双向固定效应TWFEDD 21:23 双重差分...
双重差分倾向得分匹配(PSM-DID)是一种广泛应用于经济学和社会学研究的方法,特别是在政策干预和实验研究中。这种方法的核心思想是通过匹配处理组和对照组,消除潜在的混杂因素,从而更准确地评估政策干预的效果。本文将对PSM-DID的基本原理和方法进行简要介绍。
PSM-DID方法包括以下几个步骤: 1. 选择预处理变量:根据实际研究需求,选择能够影响个体选择的预处理变量,例如性别、年龄、教育水平等。 2. 估计倾向得分:使用统计模型(如逻辑回归)来估计每个个体的倾向得分。 3. 进行倾向评分匹配:将观察组个体与控制组个体进行匹配,使得他们的倾向得分尽可能接近。 4. 进行双重差分...
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...
可以避免模型设定错误 不足 控制组的构造条件较高; 要求干预的期数较大,否则信度较低 最优权重可能不存在 无法得到标准误与P值 参考资料 Stata+R:合成双重差分法(SDID)操作及应用 (qq.com) Stata: 合成控制法synth命令无法load plugin的解决方案 一文读懂合成控制法 (Synthetic Control Method)操作及Stata应用 ...
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 (...