(五)RDD的基本原理与适用条件 四、主流因果效应估计方法的比较分析 (一)主流因果效应估计方法的联系 1.PSM与DID的联系 2.DID与SCM的联系 3.PSM与SCM的联系 4.PSM与RDD的联系 5.PSM与回归分析的联系 (二)主流因果效应估计方法的优势与局限 1.PSM的优势与局限 2.DID的优势与局限 3.PSM-DID的优势与局限 4....
倾向匹配得分(PSM)是实践中应用最为广泛的一种匹配分析方法,基于可观测变量,将多个维度的变量变成一个变量,实现降维思想,通过PS值来定义变量的相似性,进而对非随机研究中混杂因素进行类似随机化的均衡处理,目的是减少选择性偏误,将干预组与之比...
PSM-DID方法的优势在于能够处理个体之间的差异,从而提供更准确的因果推断结果。然而,PSM-DID方法也存在一些限制。例如,由于选择合适的预处理变量和控制组样本需要一定的专业知识和经验,所以需要研究人员具备相关的研究背景和技能。 总结:PSM-DID是一种适用于个体差异的因果推断方法。通过选择合适的预处理变量和控制组样本...
两期 DID 模型假定对照组和处理组的趋势平行，但 DID 方法允许通过三期数据放松这一假定，以估计随时间变化的参与效应。综上，DID、PSM 及 DID+PSM 在评估干预效果时各有优势，关键在于如何合理选择方法以减少偏差并准确估计效应。
PSM-DID模型是经济学研究中一种强大的政策分析工具，结合了倾向得分匹配（PSM）和双重差分模型（DID）的优势。首先，PSM负责通过匹配具有相似基线特征的个体来筛选对照组，以消除选择偏差。其次，DID模型通过比较政策实施前后的组内变化与未受政策影响的组内变化，识别政策效应。这种结合使得PSM-DID模型能够在...
③PSM-DID模型结合了PSM和DID方法的优势,先用PSM进行匹配,再用DID进行回归计算干预带来的因果效应。非随机化实验将导致内生性,该方法可以同时解决可观测变量和不可观测变量带来的选择偏差问题,使得结果更加准确。 2. 模型优缺点 优点: ①减少偏误:PSM-DID模型通过倾向得分匹配方法,可以在处理观测数据中的内生性偏误...
其优势体现在:(1)作为一种非参数的方法,扩展了传统的双重差分法。(2)通过数据驱动确定权重,减少了主观选择的误差,避免了政策内生性问题。(3)通过对多个控制对象加权来模拟目标对象政策实施前的情况,不仅可以清晰地反映每个控制对象对“反事实”①事件的贡献,同时也避免了过分外推。可以对每一个研究个体提供与之...
表3报告了这一回归结果,(1)和(2)列中双重差分did 的系数均在1%的水平上显著为负,表明担保品扩容后,小微、“三农”类定向企业较其他企业的信贷可得性与长期信贷比例显著下降。原因可能在于,担保品管理的短期效应难以显现,商业银行基于流动性、风险承担等因素,更倾向于将担保品扩容政策释放的流动性投入非定向部门,...
PSM方法可以通过构建倾向得分模型,控制并购企业和非并购企业之间的系统性差异,从而更准确地评估海外并购对企业价值的影响。DID方法则通过比较并购前后企业绩效的变化,以及并购企业与非并购企业绩效差异的变化,来识别海外并购对企业价值的净效应。 在已有的实证研究中,部分学者发现海外并购能够显著提升企业价值,这主要体现在...