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,学者们一般有两种解决方案: 一是将面板数据直接转化为截面数据进行处理; 二是在面板数据的每期截面上进行逐期匹配。 1. “自匹配” 问题 将面板数据直接转化...
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(...
倾向得分匹配法用于解决减少数据偏差和混杂因素的干扰。倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）一般简称为“PSM”，是当前经济学界用来处理自选择偏误的一大热门利器，它经常和之前我们介绍过的双重差分法（DID）进行组合使用（PSM-DID），这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出。首先，...
总体思路也是先匹配,匹配结束以后用DID。 第一个问题是,对于panel data,是用什么时间数据进行匹配 我们去看石大千在《中国工业经济》杂志上公开的程序 是pooled data啊,和这篇专栏里面的第一种方法一样 这样的数据匹配是有很大问题的,根本就不能解决sample selection的问题。 一开始,我也没有意识到这个问题,对于一...
psm是截面数据的处理方法，did是面板数据的处理方法.合在一起多多少少都会有点问题，看你是混合匹配...
摘要:双重差分方法(DID)及其拓展是目前国内进行政策效果评估应用最广泛的研究工具,但规范运用 DID方法必须解决内生性、选择性偏误、分组样本异质性、动态异质性、自然实验的外生性等一系列问题,否则 将导致回归结果的偏误。文章根据实验理论并结合国内外典型范文,通过实验前测、平行趋势检验、三重差分、 IV、falsificatio...
四、DID-PSM---panel data 的 PSM 一、缘起 为什么要选择 PSM 在公共政策研究中,我们常希望评估某项政策实施后的效应,这样的研究也称之为政策评估(policy evaluation),采取政策的地市也称之为“处理效应”(treatment effect)。采取政策的全体构成“实验组”或“处理组”(treatment group),而没有采取该政策的全体...
选择偏差 psm did 机器学习 方差 过拟合 数据 转载 编程梦想家 6月前 21阅读 样本选择偏差自选择偏差样本选择偏差的例子 一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差(sample selection bias)造成的内生性问题。在经济学领域,样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路,...
你们好！我在做面板数据的PSM时遇到了一个问题，我希望匹配的控制组与处理组在时间上处于同一期。我采用stata中如下循环进行匹配：forvalue obs=1/48{ psmatch2 treat Xlag2 if obs==`obs',out(Y) logit neighbor(1) caliper(0.001) } Obs代表季度（我的数据是季度数据），我想在PSM后做DID，并...
摘要:双重差分方法(DID)及其拓展是目前国内进行政策效果评估应用最广泛的研究工具,但规范运用 DID方法必须解决内生性、选择性偏误、分组样本异质性、动态异质性、自然实验的外生性等一系列问题,否则 将导致回归结果的偏误。文章根据实验理论并结合国内外典型范文,通过实验前测、平行趋势检验、三重差分、 IV、falsificatio...