以下是在Stata中实施DID分析的详细步骤: 一、准备数据 确保你的数据集已经包含了必要的变量:处理组标识符(Treatment Group Indicator,一般标记为1如果是处理组,0如果不是处理组)、时间标识符(Time Indicator,通常标记为1如果是在政策实施之后的时间,0如果是在政策实施之前的时间)、以及你想要评估的因变量(Outcome ...
在PSM和DID之前先定义路径、设置图片输出格式(Stata自带的图片主题太丑~)、定义控制变量(协变量)和回归命令选择项的全局暂元以及生成处理组虚拟变量,然后保存好初步处理的原始数据。 其中,处理组虚拟变量原始数据集中是没有的,因为多期DID直接结合时间虚拟变量与分组虚拟变量构成did项(数据集中的变量名为FB)。由于官网...
在Stata中实现psm-did模型的具体命令 在Stata中,实现psm-did模型通常涉及以下步骤: 数据准备:确保数据集包含必要的变量,如处理组变量、时间变量、结果变量以及匹配变量。 倾向得分匹配(PSM):使用psmatch2命令进行倾向得分匹配。 双重差分法(DID):在匹配后的样本上应用DID分析。 具体命令如下: stata * 加载数据 use...
(5)倾向性得分匹配PSM(内容量较多,常用),PSM原理假设命令、最近邻匹配、卡尺匹配、半径匹配、核匹配 kernel、倾向得分值的核密度图 (6)双重差分模型DID(内容量较多,常用),模型及分析、经典DIDI和多期psm-did、平行趋势检验和安慰剂检验 此资料购买后可以开票,购买页面即可申请! 资料的精髓在于视频,视频已经采取高...
多时点psm-did模型stata实操 多期psmdid 多时点psm_did stata的实现倾向得分匹配 psm did论文实证 3.6万 187 01:15:43 App 双重差分法(十)PSM-DID Stata 操作详解上/ 倾向得分-双重差分/原理、diff 指令、psmatch2指令/传统双重差分法,多时点双重差分法 6.0万 183 33:24 App 倾向得分匹配4(中)/PSM/St...
3. Stata命令 4. 实例操作 # 01 模型简介 # 1. 模型介绍 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。PSM-DID模型是一种常用的计量经济学方法,用于评估政策或干预的效果。
3. Stata命令 4. 实例操作 # 01 模型简介 # 1. 模型介绍 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。PSM-DID模型是一种常用的计量经济学方法,用于评估政策或干预的效果。
reg ln_w did time treated $xlist //这就是一个OLS回归,也可以用diff命令 xtreg ln_w did time treated $xlist i.year, fe //也可以这去做,会省略掉一个虚拟变量 ——— **PSM-DID方法 ** PSM的部分 set seed 0001 //定义种子 gen tmp = runiform...
PSM-DID在stata中的操作: 一步操作 使用diff命令一步完成 diffoutcome_var[if] [in] [weight] ,[ options] 常用option period(varname) 用于区别处理前后变量 treated(varname) 用于区别处理组和对照组的变量 cov(varlist) 协变量 kernel 指定使用核匹配 ...