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...
3、结果解释 如果交互项(`DID`)的系数显著不为零,这意味着处理组在政策实施后相对于对照组有了显著的变化,这可以被解释为政策的效果。重要的是要考虑到控制变量和其他潜在混杂因素的影响,确保结果的可靠性。 通过上述步骤,可以在Stata中实现一次完整的DID分析,用于评估政策或其他事件的影响。请根据具体情况调整代...
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 your_data.dta, clear * 定义处理组...
1.倾向匹配模型(PSM):案例+数据+代码 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...
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 23.2万 302 08:55 App 解决内生性(3)——倾向性得分匹配(PSM) 10.2万 22 04:45 App 搞定毕设(4)STATA:异质性分析及稳健性检验 16.9万 61 04:45 App 如何用PSM(倾向性得分)匹配的样本进行回归 3.9万 2...
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 ...
使用Stata中的宏 返回Stata中运算结果 通过变量循环实现命令重复执行获得重复结果 循环语句:foreach和forvalues 4.社会科学因果推断 前言 反事实因果框架 随机对照实验 自然实验 5、面板数据分析方法 面板数据模型简介 面板数据模型分类 面板数据计...
在Stata的具体操作方面,在进行倾向得分的单期匹配时,如果使用1对1的最近邻匹配(nearest neighbor matching),则在完成单期匹配后,只要删除未匹配的观测值,即可得到所谓“匹配样本”(matched sample)。然后,针对此匹配样本进行通常的双重差分估计(即双向固定效应模型),即可得到PSM-DID估计量。
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（...