丁宁等(2020)[6]考虑到绿色信贷和银行成本效率之间可能存在内生性,为了解决这个问题,采用了PSM - DID方法。郭晔和房芳(2021)[7]为了缓解实验组和对照组企业之间的其他差异对研究结果的干扰,同样采用了PSM - DID方法。其他采用PSM - DID方法缓解因选择偏差导致的内生性问题的文献还有孙琳琳等(2020)[8]、陆菁等(...
下面再通过一则小综述谈一谈Heckman, IV, PSM, DID, RDD, FE处理内生性 通俗地讲,内生性(endogeneity)是指多元回归模型中一个或多个解释变量与误差项之间存在相关关系。内生性主要源于四个方面:遗漏变量;选择偏差,包括样本选择偏差(sample selection bias)和自选择偏差(self-selection bias);双向因果(bi-directi...
解决内生性问题--PSM+DID方法
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,我们需要看看这个政策的动态影响 forval v=8/15 //注意,这里yrdum8就相当于year=78 reg ln_w treated* xtreg ln_w treated*, fe xtreg ln...
再用DID进行回归计算干预带来的因果效应，从而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。
DID 原理: 假定实验(暴露)组和对照组在未受到干预前有相同的变化趋势,先计算实验组和对照组在干预前的差值D0。,然后计算于预后实验组与对照组的差值D1,最后计算D1-D0,即为“处理效应”。 适用条件: 平行趋势假设 优点: 可以很大程度上避免内生性问题 ...
③PSM-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。非随机化实验将导致内生性,该方法可以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,使得结果更加准确。 2. 模型优缺点 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...
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