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。 注:推文中的公式与代码块均可左右滑动。 一、选择偏差与内生性 1.1 结论可信吗? 先举两个例子。 例1...
3、PSM模型适用于截面数据,而DID适用于面板数据,如何在面板数据中应用PSM模型? 4、联系与区别 5、其他 二、实践步骤 三、stata操作 四、参考资源 一、前言 PSM-DID模型是倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)和双重差分法(difference-in-difference,DID)的结合,主要用于对公共政策和项目实施结果的定量评估...
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...
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 ...
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-双重差分/psmatch2指令/多时点双重差分法、多期双重差分法 56:11 双重...
在战略管理研究中,由于变量的主观性、多时期性、以及多个变量的难以控制性,导致内生性是一个特别需要关注的问题。PSM能够对于所研究的关键对象人为构建一个准实验;而DID(Difference- in- Difference)能够对于某个外部事件冲击进行研究。当把这两种方法结合时,特别适合
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。
第十章 PSM-DID ;一、双重差分(DID);二、匹配估计(matching estimators) ;辅导班能否提高成绩?;参与者平均处理效应ATT(Average Treatment Effect on the Treated): ATT=(12+3+2+0)/4=4.25 未参与者平均处理效应ATU(Average Treatment Effect on the Untreated): ATU=(2+12+3+1)/4=4.5 整个样本的平均...
为了深入了解如何在Stata中进行PSM-DID分析，首先需要导入数据集。数据集一般包含政策实施前后的时间序列数据以及个体或地点的基线特征。在进行分析前，确保数据面板设置正确。这包括确认时间序列和个体或地点的标识符，如idcode。接下来，进行变量加工与描述性统计分析，以了解数据集的特性。对于传统的DID（...