xtreg ln_w did treated* i.year ,fe outreg2 using result_1.doc,replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(ln_w,Full-sample)addtext(Controls, No,Year Effect, Yes) keep(did treated*) xtreg ln_w did treated* $xlist i.year
在Stata中进行双重差分(Difference-in-Differences, DID)分析时,主要关注的是评估一个特定事件(通常是政策干预)对某个群体的影响相对于另一个未受影响群体的影响。以下是在Stata中实施DID分析的详细步骤: 一…
在DID分析中,需要创建一个交互项(Interaction Term),通常是处理组标识符与时间标识符的乘积。这个交互项的系数将会是DID估计的核心,它反映了政策实施后处理组相对于对照组的变化。 三、回归分析 使用线性回归模型来估计DID效应。基本的回归方程如下: 1、平行趋势检验 平行趋势假定是DID分析的一个重要前提。可以通过在...
(Difference-in-difference, 双重差分方法/倍差法) PSM和DID都是单独可用的方法。 DID方法要求共同趋势,即要求实验组和对照组基本类似。但很多时候原始样本并不满足这个条件。这时,可以先用PSM在原始样本中挑选出基本特征都比较相似的新的实验组和对照组,然后再...
pstest $xlist, both graph //检验协变量在处理组与控制组之间是否平衡 gen common=_support drop if common == 0 //去掉不满足共同区域假定的观测值 *drop _weight ==0 //也有情况是把没有匹配的直接删除 **DID的部分,根据上面匹配好的数据
资料的主要内容有： 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 复制此链...
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...
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 ...
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（...