PSM-DID 在 Stata 中的基本代码结构 在Stata 中实现 PSM-DID 的过程通常包括以下几个步骤: 准备数据:确保数据集包含处理变量、时间变量、结果变量以及一系列用于估计倾向得分的协变量。 估计倾向得分:使用逻辑回归(logit)或概率回归(probit)模型估计倾向得分。 进行倾向得分匹配:使用 psmatch2 命令进行最近邻匹
1.5 PSM + DID 二、PSM - DID的实现 2.1 数据初步处理 2.2 截面PSM - DID 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...
2.3 逐年PSM DID 逐年PSM - DID的整个流程与截面PSM - DID大致相似,也是通过PSM获得匹配后样本,然后再将样本代入DID模型中参与回归,最后比较回归结果以验证稳健性。 首先还是进行1:2的卡尺最近邻匹配。 **# 二、逐年匹配 use psmdata.dta, clear **# 2.1 卡尺最近邻匹配(1:2) forvalue i = 1998/2007{...
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。可以通过在政策实施前的时间点上扩展回归模型来检验这一假定,看看交互项的系数是否在政策实施前显著不同。 2、 安慰剂检验 为了进一步验证结果的稳健性,可以进行安慰剂检验。这通常涉及到随机选择一个时间...
(5)倾向性得分匹配PSM(内容量较多,常用),PSM原理假设命令、最近邻匹配、卡尺匹配、半径匹配、核匹配 kernel、倾向得分值的核密度图 (6)双重差分模型DID(内容量较多,常用),模型及分析、经典DIDI和多期psm-did、平行趋势检验和安慰剂检验 此资料购买后可以开票,购买页面即可申请!
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。可以通过在政策实施前的时间点上扩展回归模型来检验这一假定,看看交互项的系数是否在政策实施前显著不同。 2、 安慰剂检验 为了进一步验证结果的稳健性,可以进行安慰剂检验。这通常涉及到随机选择一个时间点...
本人将论文实证的整个流程进行了梳理,使用的计量软件为stata,每个过程都有案例+数据+代码+全流程视频进行配套讲解,代码和数据都是精简化的y x展示,并且配套所有有关论文实证模型的相关资料,资料非常非常详细且通俗易懂,大家只要将变量改为自己的变量进行套用即可,我们保证大家看了这份资料后能够完全掌握论文实证并且能够...
1.DID运用经典文献,强制性许可:来自对敌贸易法的证据,3.截面数据DID讲述, 截面做双重差分政策评估的范式,4.RDD经典文献, RDD模型有效性稳健性检验,5.事件研究法用于DID的经典文献"环境规制"论文数据和程序,6.广义DID方法运用得非常经典的JHE文献,7.DID的经典文献"强制许可"论文数据和do程序,8.传销活动对经济...
稳健性检验 本文还进行了一系列稳健性检验,主要包括 更换劳动收入份额衡量方式 剂量效应检验 强度DID 倾向得分匹配双重差分法检验 排除样本期间内其他政策干扰等 强度DID分析方法 借鉴Chen (2017) 的做法,构建强度 DID 模型,采用《社会保险法》实施前两年内劳动密集度的均值(Labor intensive) 衡量企业受社保法影响的程...
使用线性回归模型来估计PSM-DID效应。基本的回归方程如下: 平行趋势假定是PSM-DID分析的一个重要前提。可以通过在政策实施前的时间点上扩展回归模型来检验这一假定,看看交互项的系数是否在政策实施前显著不同。 为了进一步验证结果的稳健性,可以进行安慰剂检验。这通常涉及到随机选择一个时间点作为政策实施时间,然后重复...