命令格式:`psmatch2 $x, outcome(y) logit neighbor(1) noreplacement caliper(0.05) radius`4️⃣ 平衡性检验: 使用`pstest`命令进行平衡性检验,检查匹配后控制变量在两组间是否存在显著差异。 命令格式:`pstest $x, both graph`5️⃣ PSM-DID操作: 生成处理效应变量(DID),使用`gen did=treat*post`...
Stata应用:倾向得分匹配PSM之平衡性检验(附数据+程序) 1.6万 4 03:44 App Stata应用:倾向得分匹配PSM之协变量选择 3.2万 15 01:02:02 App 多期DID PSM-DID完整stata操作傻瓜式教学及讲解。傻瓜式教学(基准回归、平行趋势检验、安慰剂检验、稳健性检验、PSM-DID) 12.2万 274 35:52 App 新手向PSM 倾向性...
二是通过t检验来判断各个协变量的取值在两组间是否存在系统性偏差。t检验的原假设(H0)是“两组间协变量的取值不存在系统性偏差”,因此我们的目标是最终接受H0。 psmatch2自带两个估计后检验命令,一个是pstest,用于进行平衡性检验;一个是psgraph,用柱状图的方式直观呈现出两组间满足共同支撑假设(即倾向得分值在共...
2️⃣ 平衡性检验: ```stata pstest $xlist ,both graph ``` 3️⃣ 匹配质量: 匹配前: ```stata tw (kdensity _pscore if T == 1) /// (kdensity _pscore if T == 0) ``` 匹配后: ```stata tw (kdensity _pscore if T == 1) /// (kdensity _pscore if (T == 0& _...
psmatch2自带两个估计后检验命令,一个是pstest,用于进行平衡性检验;一个是psgraph,用柱状图的方式直观呈现出两组间满足共同支撑假设(即倾向得分值在共同取值范围内)样本的分布情况。 pstest,bothgraphsaving(balancing_assumption,replace)graphsave"balancing_assumption.gph",replace ...
第三步:对数据进行截面匹配或逐年匹配。根据协变量估计每个个体接受处理的概率(即倾向得分),得分通常用一个二元回归模型来估计,如逻辑回归、Probit回归。匹配后检验匹配质量。包括平衡性检验以及绘制倾向得分值的核密度图等。 第四步:双重差分回归,利用匹配后的数据构建双重差分回归模型,选择合适的回归方法、回归函数、...
PSM-DID,机制分析和DID稳健性检验的实证 二重差分法深度分析(DID),三重差分兼论 DID思路和操作,一篇相关实证文献 DID运用经典文献,强制性许可的证据 1.Introduction Difference in Differences treatment effects (DID) have been widely used when the evaluation of a given intervention entails the collection ...
平衡性检验:检查匹配后处理组和对照组在协变量上的分布是否平衡。 DID估计:在匹配后的样本上,构建DID模型来估计处理效应。 PSM-DID在Stata中的实现 虽然Stata没有直接的psm-did命令,但你可以通过结合使用psmatch2(或teffects psmatch)和xtreg等命令来实现PSM-DID分析。 示例代码 以下是一个简单的示例,展示了如何在...
实证分析之psm-did模型。今天介绍psm-did模型。商科毕业论文,二手数据实证类的,一手问卷数据定量实证类的,经济金融类的都可以。其他部分也可以指,dao。 psm-did模型的建模步骤如下所示: 1.描述性统计, 2.倾向得分匹配结果分析(1)倾向得分匹配结果(2)影响效应测算(3)平衡性检验, ...
(1)atetieslogitcommon*===平衡性检验===quipsmatch2didi.timeSizeLeverageGrowthtop10Soe,outcome(ROA)n(1)atetieslogitcommonpstestSizeLeverageGrowthTop10Soe,bothgraph*===未匹配结果===psmatch2didi.timeSizeLeverageGrowthtop10Soe,outcome(ROA)n(1)atetieslogitcommon*===(1)一对一匹配===bootstrapr(at...