以下是使用PSM进行倾向得分匹配的详细步骤,帮助你更好地理解和应用这种方法。1️⃣ 近邻匹配: 使用`psmatch2`命令进行0.05匹配,1:1无放回匹配。 命令格式:`psmatch2 $x, outcome(y) logit neighbor(1) noreplacement caliper(0.05)`2️⃣ 核匹配: 使用`psmatch2`命令进行核匹配。 命令格式:`psmatch2...
利用倾向得分值匹配 P(Xi)下Y0i也独立于政策处理 logit/pobit回归xi算出每个xi对应的得分,用得分进行匹配 剔除一些不可比的样本(对样本有要求,要求样本量尽量多),找得分相近的,计算 得分如何取 近邻匹配 核匹配 卡尺匹配 如果xi不可观测? 1.工具变量 2.若不随时间变化且有两期以上面板数据 PSM-DID...
“id(varname)”用来指定个体id(这是进行匹配的前提), “kernel”表示使用核匹配方法(diff命令不提供其他匹配方法), “cov(varlist)”用来指定倾向得分的协变量, “report”表示汇报倾向得分的估计结果, “logit”表示使用logit计算得分,默认选项为probit, “support”表示仅使用共同取值范围内的观测值进行匹配, “t...
可以看出，改进方法中的关键点如下:首先，匹配变量搜寻完毕后，还要从中判断是否存在特殊类变量x_{s};其次，在面板数据的每个截面上进行逐期回归，计算每个个体每一期的p s_{i t}值;最后，对样本个体在p s值序列间进行匹配。 据此，我们便可得到具有可比性和稳定性的对照组 (种类相同并且状况相似，且冲击前后为...
根据_pscore进行匹配。最常用的是卡尺最近邻匹配,其他匹配方法参阅陈强(2014)《高级计量经济学及Stata应用(第二版)》第545页。卡尺最近邻匹配基于最近邻匹配,最近邻匹配需要设置邻居数(neighbor(#1)),也就是说根据倾向得分值最接近的原则,每一个处理组样本匹配到#1个控制组样本,但如果控制组样本的倾向得分值与处理...
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、匹配方法、DID模型估计以及结果解释。数据收集阶段需要确保数据质量和覆盖范围，以便在匹配过程中得到可靠的对照组。特征选择则基于理论背景和可操作性，选择对政策效果有潜在影响的变量进行匹配。倾向得分估计通常使用逻辑回归或卡方检验等...
倾向得分平均匹配 解决控制组不稳定问题的另一种方法是“倾向得分平均匹配”,即先将处理前的各期分别估计倾向得分(比如,每期进行一个Logit回归),然后将处理前各期的倾向得分进行平均,并以此作为匹配的标准。例如,张俊(2017,经济学季刊)使用2005-2013年的县级面板数据,在研究高铁建设对于县域经济的作用时,即使用处理前...
logit: 这次匹配用到的回归方法是logit回归。 common:仅对共同取值范围内的个体匹配,默认对所有个体进行匹配。 对匹配结果的解读,以陈强书为例: 这是陈强书548页的一个匹配结果,这张表关注的点不是上面变量的系数符号与显著性,关注的是ATT的difference值及其T值(实际上这个T值也可不关注)。ATT是个体在干预状态下...
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。PSM-DID模型是一种常用的计量经济学方法,用于评估政策或干预的效果。 ①倾向得分匹配(PSM)是通过建立一个'倾向得分'模型,将干预组和对照组的个体进行匹配,使得两组在观测...