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...
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 ...
@文心快码stata psm did命令 文心快码 在Stata中,并没有一个直接命名为psm did的命令,但是可以通过结合使用PSM(倾向得分匹配)和DID(双重差分)相关命令来实现PSM-DID分析。下面是对stata psm did相关操作的详细解释: 1. 基本用途 PSM-DID分析是一种结合倾向得分匹配和双重差分法的统计方法,用于评估政策或处理的...
gen did = time*treated //这就是需要估计的DID,也就所交叉项 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 ...
2.双重差分模型(DID): 案例+数据+代码 3.PSM-DID: 案例+数据+代码 4.配套资料:PSM核密度图、DID中的安慰剂检验、平行趋势检验、PSM中近邻匹配、核匹配、半径匹配、马氏匹配、样条匹配及共同支撑假设检验代码等 5.参考文献:本人筛选了几篇经济管理学顶刊的参考文献,大家在使用这些方法时可以参考这些文献 ...
18:16 STATA:PSM-DID(K近邻匹配、卡尺内K近邻匹配、核匹配;含PSM平衡性检验结果解读) Better-Call-Zhao 2.3万 25 03:44 Stata应用:倾向得分匹配PSM之协变量选择 宇智波山新 1.6万 4 展开登录后你可以: 免费看高清视频 多端同步播放记录 发表弹幕/评论 热门番剧影视看不停 首次使用? 点我注册 ...
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。
PSM-DID, DID实证完整程序 ___webuse nlswork //使用系统自带数据库 xtset idcode year, delta(1) //设置面板 xtdescribe //描述一下这个面板数据情况 gen age2= age^2 gen ttl_exp2=ttl_exp^2 gen tenure2=tenure^2 global xlist "grade age age2 ttl_exp ttl_exp2 tenure tenure2 not_sm...
diff”命令存储分析结果，并通过“esttab , ar2 se”命令读取详细信息，如系数值、显著性标志及标准差等。这样，即使在图形中无法直接读取，也能通过上述方法获得完整且精确的结果。通过以上步骤，不仅能够实现PSM-DID在stata环境下的操作，还能深入理解其背后的原理与细节，为实证研究提供有力支持。
本示例主要参考陈强老师《高级计量经济学及stata应用》第2版第28章第8节的内容,并细化了结果读取的部分,供大家参考。 示例公式: 1、 下载倾向得分匹配数据库ssc install diff(如果用wifi下不了,可以尝试热点下载) 2、 将数据导入stata中,并调整数据类型,将字符型数据(红色)转化为数字型数据(蓝色) ...