DID是对面板数据的控制组和处理组干预前后的变化进行比较 两者的联系在于都需要进行分组,区别在于DID在分组的基础上需要识别干预时点前后被解释变量的变化 优点缺点 ①实施简易,相较于随机实验(ABTest)方法,PSM-DID方法不需要进行随机分配处理组和控制组,而是利用已有的观察数据来估计因果效应。这样可以避免一些伦理、成...
DID-PSM是在DID基础之上的完善,DID中我们认为两组之间不存在个体差异,即控制组的时间效应就是处理组的时间效应,这样我们将可以观察到的实验组的总效应剔除掉控制组的时间效应,就是我们研究的政策效应。 而DID-PSM将实验组和控制组的个体差异考虑进来,将实验组的总效应剔除掉控制组的时间效应,再剔除掉两组存在的个...
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,使得两组在观测变量上具有相似的特征。这样可以排除其他因素的影响,只看政策或干预本身的效果。 ②双重差分(DID)首先基于一个基本假设,即在没有政策或干预的情...
5️⃣ PSM-DID操作: 生成处理效应变量(DID),使用`gen did=treat*post`。 使用`xtset`命令设置时间序列数据集,然后使用`xtreg`命令进行回归分析。 命令格式:`xtreg y did $x i.year if _w==1 & _support==1, fe`6️⃣ 平行趋势检验: 进行平行趋势检验,确保政策实施前后的变化是平行的。 可以使用...
PSM-DID代码及注释 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...
PSM-DID基本介绍 双重差分PSM模型是由Heckman et al(1997,1998)提出的。假设存在两期面板数据,实验前的时期记为t’,实验后的数据记为t。对于控制组合处理组在t’时期,其潜在结果均为yot‘,但是在t时期的时候存在两种潜在结果即,控制组为y0t,处理组为y1t。
通过这种方法，我们能够在复杂的社会实验中，得出更为可靠和精确的政策效果评估。例如，通过细致的PSM-DID分析cardkrueger1994.dta数据，我们不仅能看到政策实施的直接影响，还能洞察不同匹配策略下的稳健性。在政策研究的旅程中，DID和PSM作为强有力的伙伴，为我们揭示了政策制定者关心的核心问题，提供了一...
做PSM-DID时,首先需通过PSM相关命令(比如psmatch2)生成一套匹配权重(比如psmatch2运行完毕之后默认生成的_weight),然后将这套权重应用在DID分析中。比如某个对象的权重是0,那么它在匹配阶段没有找到匹配对象,也就不会参与DID阶段的分析;如果某个对象的权重是2,那么它在匹配阶段与两个不同对象匹配成功,在DID分析...
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 5.参考文献:本人筛选了几篇经济管理学顶刊的参考文献,大家在使用这些方法时可以参考这些文献 ...
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。其中,PSM 负责为受处理的个体筛选对照个体,DID 负责识别政策冲击所产生的影响。 PSM 适用于截面数据,而 DID 适用于面板数据。针对二者适用范围不同的问题,学者们一般...