1.5 PSM + DID 二、PSM - DID的实现 2.1 数据初步处理 2.2 截面PSM - DID 这次推文的内容主要是介绍选择偏差及其导致的内生性问题,以及缓解这种内生性问题的倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM),并且用一实例介绍一下如何将PSM与DID结合,即PSM - DID在Stata中的具体操作。 注:推文中的公
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...
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
7、倾向匹配得分 倾向匹配得分(PSM)是实践中应用最为广泛的一种匹配分析方法,基于可观测变量,将多个维度的变量变成一个变量,实现降维思想,通过PS值来定义变量的相似性,进而对非随机研究中混杂因素进行类似随机化的均衡处理,目的是减少选择性偏...
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
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...
SCM、DID、PSM、PSM-DID、IV方法原理、适用条件、优缺点大比拼 SCM 原理 基于Rubin反事实框架,通过虚拟构造一个“控制组”,即在各方面都与受到干预的处理组一致但未受到干预的组,与处理组进行对比,二者之差即为“处理效应”。 适用条件:...
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...
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)。
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 !=. ,ab(id year) ...