采用PSM-DID方法,计量模型简单易用,回归估计方法成熟,方法简单而有效。相对于传统办法, 双重差分法能够避免政策作为解释变量所存在的内生性问题, 即有效控制了被解释变量和解释变量之间的相互影响效应。同时,采用PSM进行前期匹配,可以让研究结果更加准确。 由于样本是面板数据, 那么双重差分模型不仅可以利用解释变量的外...
PSM-DID模型就是这样一种方法,它结合了倾向得分匹配法(PSM)和双重差分法(DID),有效地解决处理组和对照组之间存在的可观测和不可观测的混杂因素。该系列旨在通过阐述PSM-DID模型的原理、建模过程,并通过一个简单的业务案例实现帮助读者更好地在实践中理解运用模型。本文为PSM-DID系列文章的原理介绍与建模流程讲解部分...
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
1.5 PSM + DID PSM和DID是天生绝配! 为何这么说? 因为现实中的政策本质上是一种非随机化实验(或称,准自然实验),因此政策效应评估所使用的DID方法难免存在自选择偏差,而使用PSM方法可以为每一个处理组样本匹配到特定的控制组样本,使得准自然实验近似随机,注意是近似,因为影响决策的不可观测因素在两组间仍然存在差异。
双重差分法的假定,为了使用OLS一致地估计方程,需要作以下两个假定。 假定1:此模型设定正确。特别地,无论处理组还是控制组,其时间趋势项都是。此假定即“平行趋势假定”(parallel trend assumption)。DID最为重要和关键的前提条件:共同趋势(Common Trends)
PSM-DID新法:面板政策分析 倾向得分匹配与双重差分模型(PSM-DID)是政策分析中的热门工具,但如何将这两种方法结合使用却是一个挑战。学者们通常有两种策略:一是将面板数据转化为截面数据,二是逐期在面板数据上进行匹配。这两种方法各有优缺点,具体分析可以参考谢申祥等人的研究(2021)。
双重差分法(六)多期双重差分法2/Goodman-Bacon 2021、多期双重差分法、多时点双重差分法、渐进双重差分法、双向固定效应TWFEDD 小周同学_慢慢学 03:28 Stata应用:双重差分模型DID(附数据与程序) 宇智波山新 06:23 解决内生性(3)——逐年PSM silencedream ...
PSM-DID的经典方法:单期匹配 本质上,PSM-DID的经典方法使用“单期匹配”。由于两期面板在处理前只有一期,故PSM-DID的经典方法天然地适用于两期面板;比如万海远、李实(2013,经济研究),贾俊雪、宁静(2015,管理世界),徐志刚等(2018,管理世界)。 事实上,对于一类特殊的多期面板,PSM-DID的经典方法依然适用,即处理前只...
1、PSM方法 2、DID方法 工具变量方法 例子: 1、阿西莫格鲁的制度例子 制度影响经济绩效 17世纪死亡率--->制度--->经济发展 2、文化影响女性创业 谷物产量--->女性冒险、自由--->女性创业 女性吸烟--->女性冒险、自由--->女性创业 工具变量法作业 1、使用...
实现PSM - DID方法通常包含以下步骤：1. **数据初步处理**：定义路径、设置图片输出格式、定义控制变量及全局暂元，生成处理组虚拟变量。2. **截面PSM - DID**：使用psmatch2命令实现截面PSM，检验匹配效果及协变量平衡性，对比匹配前后logit回归情况，确保匹配样本在协变量取值上具有良好的平衡性。使用...