因为现实中的政策本质上是一种非随机化实验(或称,准自然实验),因此政策效应评估所使用的DID方法难免存在自选择偏差,而使用PSM方法可以为每一个处理组样本匹配到特定的控制组样本,使得准自然实验近似随机,注意是近似,因为影响决策的不可观测因素在两组间仍然存在差异。 如,石大千等(2018)为了使实验组和控制组城市在...
在实践中,PSM-DID建模流程一般分为以下几个步骤: 第一步,明确问题,确定假设,确定研究对象、研究问题、研究假设和研究方法。明确要评估哪种政策或干预对哪些个体或单位有什么样的影响,并选择合适的数据来源、样本范围、时间跨度、结果变量和协变量 第二步:数据获取、清洗,基于第一步确认好需要获取的变量后,进行数据...
xtreg ln_w did4 $xlist i.year,fe //did4可能依然显著,但是系数变小,证明还受到其他政策影响 **5.控制组和政策影响组的分组是随机的 xi:xtivreg2 ln_w (did=hours tenure) $xlist i.year,fe first //用工具变量来替代政策变量,解决因为分组非随机导致的内生性问题 ——— **附加的,一般而言,我们...
经过psm处理后的did: 实验组相较对照组a,平均每agent的aht缩短了4.27s,下降了0.62%; 而不经过did的处理的psm效果对应分别是,平均每agent的aht缩短了1.37s,下降了0.19%; 简单总结一下: 通过psm我们找到了和实验组中相似的样本集合,然后再基于did进一步剔除部分干扰效应,基于此基础上评估实验的收益;从结果上来看,...
**PSM_DID ssc install diff help diff ***双重差分语法格式*** diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// kernel ktype(kernel) cov(varlist) report logit support test 解释 其中“outcome_var”表示结果变量,“treat(varname) ”为必选项,用来指定处理变量,“period(varame)...
**PSM_DID ssc install diff help diff ***双重差分语法格式*** diff outcome_var ,treat(varname) period(varame) id(varname) /// kernel ktype(kernel) cov(varlist) report logit support test 解释 其中“outcome_var”表示结果变量,“treat(varname) ”为必选项,用来指定处理变量,“period(varame)...
通常适用于两期面板数据。在使用PSM-DID时，首先需要对数据进行PSM（倾向得分匹配）处理，然后再进行DID...
PSM-DID的步骤包括但不限于：定义匹配的种子。生成随机数并进行随机整理。进行近邻匹配，确保处理组和控制组的协变量平衡。检验处理组与控制组协变量的平衡性。去除不满足共同区域假定的观测值。使用匹配后的数据进行DID分析，包括OLS估计和固定效应模型。在分析中，我们还应进行条件检验以确保结果的可靠性...
联系与区别在于PSM侧重于消除选择偏差，DID则关注政策效果。内生性问题可能导致因果关系解释不准确。PSM-DID模型的实践步骤包括：一、使用PSM模型寻找处理组与控制组间的匹配个体，确保共同趋势假设。二、使用DID模型衡量政策干预效果，通过两次差分处理个体效应与时间效应。Stata操作与相关资源提供了具体实施指南...
更具体地,在两期面板中,经典PSM-DID的步骤包括: 第1步、使用处理前的第1期数据,通过 Logit 或 Probit 回归,根据处理变量 与协变量 估计倾向得分 (即 PSM)。 第2步、对于处理组的每位个体i,计算其结果变量的前后变化 。 第3步、对于控制组的每位个体j,计算其结果变量的前后变化 ...