psm和ols都是回归的一种方式,ols是针对所有样本进行回归,而psm对样本进行了选择,仅对选择出来的相似的样本进行回归。或者可以理解为ols对每个样本采取相同的权重进行回归,而psm对每个样本采取不同的权重。 psm估计方法主要原理在于,如果你想评估一种药的药效,你随机抽取了一个病人,然后后给他吃了这种药,然后他好了...
如果某个潜在的、无法观测的干扰项,既影响“因”,又影响“果”,那么利用最小二乘法模型(OLS 模型)进行回归分析所得到的估计量就会是有偏误的,从而不具有因果推断力。 造成内生性问题的原因有很多,总体来说有如下几个: 遗漏变量偏差:模型中遗漏了一个或多个解释变量。如我们人为拍脑袋想到的变量集,往往会比上...
文章基于２０１５－２０１９年江苏省南京市Ｓ大学金融学科教师的调研数据，采用ＯＬＳ回归模型和倾向得分匹配法，深入研究海外经历对教师科研产出的影响。研究结果表明：教师的海外经历与教师科研产出总数量呈显著的正相关关系，说明教师的海外经历能明显提升教师科研产出总数量；但海外经历对教师高质量科研产出数量影响不明显...
(1)最小二乘法(OLS) (2)随机效应(re) (3)固定效应(fe),其中固定效应包括个体固定、时间固定、行业固定 (4)豪斯曼检验(hausman检验) (5) 双重差分模型 (DID模型 ) (6) 倾向匹配法模型 (psm模型) (7)logit模型 (8)probit模型 (9) 回归结果总体输出 4.中介效应:三种方式检验中介效应 全部案例+数据+代...
1 OLS 缺陷 传统线性回归的响应变量为连续变量,使用最小二乘法或极大似然估计可以获得各变量的回归系数。当响应变量为二值(如企业是否采取投资策略,个人选择工作还是深造等),使用普通最小二乘法进行估计存在严重的问题:给定如下解释二值响应变量 的模型
内生性问题源于模型中的解释变量与随机扰动项相关，导致最小二乘法模型（OLS 模型）回归分析结果出现偏差，失去因果推断力。内生性问题主要由样本选择带来，具体表现为选择性偏误，即样本并非随机选取，影响到估计结果的准确性。选择性偏误主要由两种情况引起：自选择问题和样本选择偏误。自选择问题意味着解释...
表2 村级河长对农村水环境治理绩效影响的 OLS 估计结果 (二)村级河长对农村水环境治理绩效的影响效应 1.共同支撑域检验 论文首先利用 Logit 模型估计村级河长设立的倾向得分,为确保 PSM 估计的合理性及有效性,需要进行共同支撑假设检验。...
兜了这么大圈子,说说倾向值匹配的优点吧:毫无疑问,相比于常规的OLS,在OLS对选择性或者干预性时间的估计出现偏误时候,PSM可以(在一定程度上)克服选择性问题。通过设定选择模型,实现控制组和干预组的状态的“拉平”和配对。进一步,实现了可忽略假设以及反事...
1.OLS回归和PSM都存在着一些局限性,当然为什么还使用PSM,首先,当我们选择利用logit模型来估计倾向值得分,并在第二阶段得到ATT时,PSM是一种半参的估计方法,它也会存在模型设定偏误的问题。其次,有些研究者将那么不在共同支撑域内的样本剔除后,用OLS回归方法来拟合共同支撑域内的样本。这种方法是否可取?我觉得并不可...
在我们平时的回归中,我们倾向于直接做一个OLS回归,里面放置一些会影响你将来文章发表数量的协变量。但那并不是一个非常值得推荐的方式,因为里面实际上存在着太多混淆因素影响两者的关系。我们最好采用广义PSM来进行因果识别,毕竟广义PSM与PSM一样也需要检验协变量在各区间的平衡性。 在操作广义PSM的时候,原理也很简单...