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，...
psmdid将样本重新匹配，将support=1的样本用于回归即可.也就是说通过psm去掉了不在共同支撑域的样本然后...
2、PSM用于做什么 评估某项目或政策实施后的效应,此类研究被称为“项目效应评估”,项目效应被称为“处理效应”(常听到的treatment effect)。 简单而言,就是PSM能够评估办健身卡这件事(项目)对你学习效率提高的效应(处理效应)到底有多少。这也就是我们经常看到的一些研究里会说,学者们通过一些研究表明,吸烟会减少寿...
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...
后续问题的解决方案也是改neighbor(),改caliper()!! 本期解答人:曹晖老师 编辑:统计小妹 统筹:易仰楠 技术:知我者 往期回顾 互助问答第47期:政策时点不一致DID的问题 互助问答第28期:二值变量及倾向得分匹配PSM问题 互助问答第45期:VAR模型及面板泊松回归系数差异检验问题 ...
研究使用PSM的动机应该是为了解决FFM问题,而非消除“内生性”,“自我选择”或“存在遗漏变量”问题。 在仅从单个(或少数)PSM样本得出推论之前,对于结果应更加谨慎。PSM与MR的统计推断应该是相类似的,因此两者结合使用得到的结果会更稳健。 PSM与MR模型所包含的变量应该相同。同样地,在PSM的第二阶段,研究应该使用所...
同问楼主解决了吗 求助