在Stata中,进行PSM-DID(倾向得分匹配与双重差分)分析通常涉及两个主要步骤:首先使用PSM(倾向得分匹配)来平衡处理组和对照组之间的协变量分布,然后在匹配后的样本上应用DID(双重差分)方法来估计处理效应。 PSM-DID的基本步骤 计算倾向得分:使用逻辑回归或Probit模型,基于一组协变量来估计每个观测值的倾向得分。 匹配处...
在战略管理研究中,由于变量的主观性、多时期性、以及多个变量的难以控制性,导致内生性是一个特别需要关注的问题。PSM能够对于所研究的关键对象人为构建一个准实验;而DID(Difference- in- Difference)能够对于某个外部事件冲击进行研究。当把这两种方法结合时,特别适合
missing(idcode) //我们寻找某些受到其他政策影响的地方 gen did4 = time*treated4 xtreg ln_w did4 $xlist i.year,fe //did4可能依然显著,但是系数变小,证明还受到其他政策影响 **5.控制组和政策影响组的分组是随机的 xi:xtivreg2 ln_w (did=hours tenure) $xlist i.year,fe first //用工具变量...
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 用途:应用DID最重要的前提条件是处理组和控制组存在共同趋势,但无论是从经典的经济收敛理论还是经济...
多节点DID模型本质上是通过个体固定、时间固定实现了类似于DID模型中控制treat、time两个变量的效果，模型...
2021年7月2日上午九时,2021年Stata洞察数据科学研讨会预热讲座第一场在腾讯会议平台及武大经管官方B站号如约开场。 第一场的演讲嘉宾是南京大学的刘海建老师,演讲的题目是“战略管理研究中的PSM-DID设计与实现”。讲座由实验与信息中心(EIC)主任陈训威主持,有关合作伙伴及校内外共6270余位师生在线参加了本次讲座。
讲座时间:2021年7月2日 上午9:00 B站地址:https://live.bilibili.com/22190550 或者B站搜索“武大经管”进入直播间。 下期预告 7月16日还将举办第三届“Stata洞察数据科学研讨”,7大主题演讲,顶级行业大咖为您全面解读Stata数据分析的魅力,敬请期待!
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 ——— **PSM-DID方法 ** PSM的部分 set seed 0001 //定义种子 gen tmp = runiform...
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 ——— **PSM-DID方法 ** PSM的部分 set seed 0001 //定义种子 gen tmp = runiform...
多节点DID模型本质上是通过个体固定、时间固定实现了类似于DID模型中控制treat、time两个变量的效果，模型...