时间固定效应、个体固定效应、交互固定效应的简单理解与stata操作 2.5万 15 26:58 App 4.8 30分钟学会双重差分倾向得分匹配(PSM-DID) 4.4万 3 6:16 App Stata应用:倾向得分匹配PSM之PSM+回归(附数据+程序) 3万 15 1:02:02 App 多期DID PSM-DID完整stata操作傻瓜式教学及讲解。傻瓜式教学(基准回归、平行...
多期DID PSM-DID完整stata操作傻瓜式教学及讲解。傻瓜式教学(基准回归、平行趋势检验、安慰剂检验、稳健性检验、PSM-DID), 视频播放量 30314、弹幕量 15、点赞数 519、投硬币枚数 201、收藏人数 1851、转发人数 183, 视频作者 我是溪溪-, 作者简介 如需交流论文问题,本人
搞定毕设(3)STATA:倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID)及平行趋势检验 9107 9 32:51 App 【SPSSAU】倾向得分匹配PSM分析案例解读 617 -- 2:02:55 App 8.2倾向得分匹配实操stata 3.8万 48 50:53 App 4.7倾向得分匹配(PSM) 1.3万 3 56:14 App [多期did原理]--多期did平行趋势,安慰剂检验,psmdid,代码...
双重差分法(九)平行趋势检验(下集)/多时点平行趋势检验回归法、TWFEDD平行趋势检验、CSDID平行趋势检验 34:36 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 01:15:43 双重差分法(十)PSM-DID Stata 操作详解(下)/ 倾向得分...
在Stata中,PSM-DID(Propensity Score Matching - Difference in Differences)模型并不是通过单一命令直接实现的,而是需要结合多个步骤和命令来完成。PSM-DID结合了倾向得分匹配(PSM)和差分差分法(DID)两种统计方法,以更好地估计处理效应。 以下是实现PSM-DID模型的基本步骤和相应的Stata命令: 准备数据: 确保你的数据集...
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...
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...
这次推文的内容主要是介绍选择偏差及其导致的内生性问题,以及缓解这种内生性问题的倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM),并且用一实例介绍一下如何将PSM与DID结合,即PSM - DID在Stata中的具体操作。 (本文首发于个人微信公众号DMETP,欢迎关注!) ...
二、PSM - DID的实现 2.1 数据初步处理 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...
PSM-DID在Stata中的实现过程代码 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_smsa sou...