PSM-DID模型是由倾向得分匹配模型(Propensity Score Matching，以下简称PSM)和双室差分模型(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。# V)PSM-DID模型结合了PSM和DID方法的优势，先用PSM进行匹配，再用DID进行回归计算干预带来的因果效应。
missing(idcode) //政策执行地方为idcode大于2000的地方 gen did = time*treated //这就是需要估计的DID,也就所交叉项 reg ln_w did time treated $xlist //这就是一个OLS回归,也可以用diff命令 xtreg ln_w did time treated $xlist i.year, fe //也可以这去做,会省略掉一个虚拟变量 ——— **P...
psm-did stata代码 文心快码BaiduComate PSM-DID 的概念 PSM-DID,即倾向得分匹配-差分法(Propensity Score Matching - Difference in Differences),是一种结合了倾向得分匹配(PSM)和差分法(DID)的统计方法,常用于经济学、社会学等领域中的因果推断。PSM 用于减少样本选择偏差,通过匹配处理组和对照组中具有相似倾向...
1、使用PSM构建相似人群,确保实验组与对照组在AA期的评估指标趋势能够保持一致 2、通过DID对实验效果进行评估,确认策略对实验组的影响。 一、构建相似人群 1.1环境包导入 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # from pymatch.Matcher import Matcher import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...
https://www.zhihu.com/zvideo/1495727721946337280双重差分模型(DID)stata代码、PSM-DID、空间双重差分(SDID),平行趋势检验、动态效应检验图、核密度图绘制。双重差分学习资料整理!双重差分模型理论讲解学习笔记(还讲了三重差分的实现原理),以及配套的DID代码+数据
代码里有详细注释,简单明了易操作 替换变量可直接使用 代码里的sa换成你的y;treat就是did=treat*post里的treat;绿色的匹配命令任选其中一条,可以每条都试试看,选结果最好的那个;时间换成你自己的样本区间 要是psm后想做did,可以参考代码:gen common=_support reghdfe 员工人员 did $xlist if _weight !=....
1.倾向匹配模型(PSM):案例+数据+代码 2.双重差分模型(DID): 案例+数据+代码 3.PSM-DID: 案例+数据+代码 4.配套资料:PSM核密度图、DID中的安慰剂检验、平行趋势检验、PSM中近邻匹配、核匹配、半径匹配、马氏匹配、样条匹配及共同支撑假设检验代码等
PSM-DID教程、代码及数据分享&解锁新方法 一、数据介绍 数据名称:【数据+命令】PSM-DID方法stata操作详解 数据内容:PSM-DID方法的Stata数据、命令、文献;传统DID的Stata数据、命令、文献;倾向得分匹配的stata数据、命令 数据来源:皮皮侠社区用户 二、参考文献...
这两个部分是分开做的，首先通过PSM进行匹配，筛去不满足匹配条件的个体，然后再使用多节点的DID模型进行...
整理代码did和psmdiddo文件psm-did核匹配.pdf,PSM-DID 操作步骤 第一步:在stata 软件中安装命令 第二步:命令解释 diff outcome_var, treat(varname) period(varname) id(varname) kernel ktype(kernel) cov(varlist) report logit support test outcome_var :被解释变量