在实际业务场景,PSM-DID模型是一种常用且有效的因果评估方法,其主要优点在于: 实施简易,相较于随机实验(ABTest)方法,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。这样可以避免一些伦理、成本、可行性等方面的问题(比如,在电商领域,我们可能无法随机地给用户发放不同金额的红包...
双重差分PSM模型的优点是可以控制不可观测但不随时间变化的组间差异,如处理组和对照组来自不同的地区,或使用不同的调查问卷等。这使得该方法在处理复杂数据和多水平问题时具有较高的可靠性。 要运行PSM-DID,我们需要遵循一定的步骤。首先,根据处理变量和处理期虚拟变量来计算倾向得分;其次,为每个处理组个体确定与之...
能够有效地解决内生性问题。 不足: 排他性条件难以满足。 PSM-DID 适用条件: 条件平行趋势假设 优点: 1.条件平行趋势假设相对平行趋势假设更容易成立 2.可以控制不随着时间改变的不可观测特征 不足: 1.条件平行趋势假设本质上也无法检验...
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
DID-PSM结合了DID和PSM的优点，不仅考虑了个体差异，还试图解决不可观测变量带来的问题，从而提供更准确的政策效果评估。DID-PSM适用于研究政策实施后的影响，特别是当实验组和控制组存在显著个体差异时。这种方法可以有效控制观测和非观测变量，提高分析的精确性。通过使用PSM匹配方法，DID-PSM程序包括应用...
PSM-DID的优点：1. 可以处理非实验性研究：PSM-DID适用于观察性数据，可以在一定程度上处理混杂因素，...
优点: ①减少偏误:PSM-DID模型通过倾向得分匹配方法,可以在处理观测数据中的内生性偏误方面提供一定的支持。通过匹配处理组和对照组的个体,同时解决可观测变量和不可观测变量带来的选择偏差问题。 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...
优点:控制不可观测但不随时间变化的组间差异。例如处理组和控制组来自两个不通过的区域,或者处理组或者控制组使用了两套调查问卷。 操作 **PSM_DID ssc install diff help diff ***双重差分语法格式*** diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// ...
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...