其中,PSM 负责为受处理的个体筛选对照个体,DID 负责识别政策冲击所产生的影响。 PSM 适用于截面数据,而 DID 适用于面板数据。针对二者适用范围不同的问题,学者们一般有两种解决方案: 一是将面板数据直接转化为截面数据进行处理; 二是在面板数据的每期截面上进行逐期匹配。 1. “自匹配” 问题 将面板数据直接转化...
丁宁等(2020)[6]考虑到绿色信贷和银行成本效率之间可能存在内生性,为了解决这个问题,采用了PSM - DID方法。郭晔和房芳(2021)[7]为了缓解实验组和对照组企业之间的其他差异对研究结果的干扰,同样采用了PSM - DID方法。其他采用PSM - DID方法缓解因选择偏差导致的内生性问题的文献还有孙琳琳等(2020)[8]、陆菁等(...
倾向得分匹配法用于解决减少数据偏差和混杂因素的干扰。倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）一般简称为“PSM”，是当前经济学界用来处理自选择偏误的一大热门利器，它经常和之前我们介绍过的双重差分法（DID）进行组合使用（PSM-DID），这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出。首先，...
总体思路也是先匹配,匹配结束以后用DID。 第一个问题是,对于panel data,是用什么时间数据进行匹配 我们去看石大千在《中国工业经济》杂志上公开的程序 是pooled data啊,和这篇专栏里面的第一种方法一样 这样的数据匹配是有很大问题的,根本就不能解决sample selection的问题。 一开始,我也没有意识到这个问题,对于一...
这里did4不显著,可以证明政策实施的唯一性。但有时候did4可能依然显著,但是系数变小,证明还受到其他政策影响。 4.5 控制组和政策影响组的分组是随机的 用工具变量来替代政策变量,解决因为分组非随机导致的内生性问题: xi:xtivreg2 ln_w (did=hours tenure) $xlist i.year,fe first ...
摘要:双重差分方法(DID)及其拓展是目前国内进行政策效果评估应用最广泛的研究工具,但规范运用 DID方法必须解决内生性、选择性偏误、分组样本异质性、动态异质性、自然实验的外生性等一系列问题,否则 将导致回归结果的偏误。文章根据实验理论并结合国内外典型范文,通过实验前测、平行趋势检验、三重差分、 IV、falsificatio...
选择偏差 psm did 机器学习 方差 过拟合 数据 转载 编程梦想家 6月前 21阅读 样本选择偏差自选择偏差样本选择偏差的例子 一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差(sample selection bias)造成的内生性问题。在经济学领域,样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路,...
研究使用PSM的动机应该是为了解决FFM问题,而非消除“内生性”,“自我选择”或“存在遗漏变量”问题。 在仅从单个(或少数)PSM样本得出推论之前,对于结果应更加谨慎。PSM与MR的统计推断应该是相类似的,因此两者结合使用得到的结果会更稳健。 PSM与MR模型所包含的变量应该相同。同样地,在PSM的第二阶段,研究应该使用所...
后续问题的解决方案也是改neighbor(),改caliper()!! 本期解答人:曹晖老师 编辑:统计小妹 统筹:易仰楠 技术:知我者 往期回顾 互助问答第47期:政策时点不一致DID的问题 互助问答第28期:二值变量及倾向得分匹配PSM问题 互助问答第45期:VAR模型及面板泊松回归系数差异检验问题 ...
摘要:双重差分方法(DID)及其拓展是目前国内进行政策效果评估应用最广泛的研究工具,但规范运用 DID方法必须解决内生性、选择性偏误、分组样本异质性、动态异质性、自然实验的外生性等一系列问题,否则 将导致回归结果的偏误。文章根据实验理论并结合国内外典型范文,通过实验前测、平行趋势检验、三重差分、 IV、falsificatio...