其中,倾向得分匹配-双重差分模型 (以下简称 PSM-DID) 作为有力的政策分析工具更是被广泛使用。PSM-DID 模型是由倾向得分匹配模型 (Propensity Score Matching,以下简称 PSM) 和双重差分模型 (Differences-in-Differences,以下简称 DID) 结合而成。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...
Fuzzy DID：模糊倍分法 DID：仅有几个实验组样本的倍分法 (双重差分)考虑溢出效应的倍分法：spillove...
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模型能够在实证研究中提供更准确的政策效果评估。在应用PSM-DID模型时，关键步骤包括数据收集、特征选择、倾向得分估计、匹...
倍分法DID详解 (三):多时点 DID (渐进DID) 的进一步分析 倍分法DID详解 (一):传统 DID 专题:PSM-Matching Stata:psestimate-倾向得分匹配(PSM)中协变量的筛选 伍德里奇先生的问题:PSM-分析中的配对——小蝌蚪找妈妈 Stata:psestimate-倾向得分匹配(PSM)中匹配变量的筛选 Stata PSM:倾向得分匹配分析简介 Stata-...
实证分析PSM-DID答疑结果毕业论文实证分析 stata如何进行PSMDID模型#毕业论文实证 #毕业论文实证分析 #stata #stata实证分析代做 #作品同步头条赢激励 - stata小铺于20241101发布在抖音,已经收获了4422个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。 2.1 “自匹配” 问题 将面板数据直接转化为截面数据处理,会产生不同期样本匹配的问题,这使得最终的识别结果中掺杂了大量时间...
Mr Figurant：Stata学习：如何复刻一篇实证论文？（一）185 赞同 · 36 评论文章
可能 diff部分你少写了权重
7. PSM-DID 尽管双重差分方法分离出了试点政策的平均处理效应，但由于试点政策并非严格意义上的自然实验...