在Stata中实现DID(Difference-in-Differences)模型的代码可以分为几个关键步骤:数据准备、生成虚拟变量、进行基准回归以及进行平行趋势检验等。以下是详细的步骤和相应的Stata代码示例: 1. 数据准备 在进行DID分析之前,需要准备好面板数据。面板数据通常包括个体(如国家、公司等)和时间(如年份)两个维度。 2. 生成虚拟...
在对面板数据进行基准回归前,需要先使用代码xtset创建面板数据,否则回归会报错。“strongly balanced”说明面板数据是平衡数据。2.2.2 构造核心解释变量(交互项) (1)方法一_匹配法 代码: 将基础数据.dta导入面板数据中,从而可以在不同政策执行年份下构造核心解释变量(交互项)did,后续操作中的核心解释变量(交互项)...
在对面板数据进行基准回归前，需要先使用代码xtset创建面板数据，否则回归会报错。“strongly balanced”说明面板数据是平衡数据。2.2.2 设置虚拟变量 代码：运行结果：生成虚拟变量。其中，period为时间虚拟变量，政策执行之前为0，执行之后为1；treat为国家虚拟变量，执行政策的国家为1，未执行政策的国家为0；did为核心...
空间DID模型主要在原始空间计量回归模型基础上加入虚拟变量,例如Di表示分组变量,若个体i受政策实施的影响,则个体Di=1,表示属于处理组,对应的Di取值为1;若个体i不受政策实施的影响,则个体Di=0;另外再加上政策实施虚拟变量,政策实施之前取值为0,政策实施之后取值为1。另外Dit表示生成分组虚拟变量与政策实施虚拟变量的...
交叠DID模型是一类常见DID模型。下载包: ssc install did_multiplegt, replace 注意,did_multiplegt发生更新,现在区分为四个函数: did_multiplegt_dyn did_multiplegt_stat did_had did_multiplegt_old 本文聚焦交叠DID模型的应用案例及其绘图代码,供科研和教学参考。
本文将主要描述DID的标准化流程,以及如何使用stata代码实现全流程。 先上标准化流程的全景图,然后再逐一理解。 作为对比,此前文章里的代码只是实现了第二层中的“基本DID”模块。 在标准化流程中,一共包含三个模块: 第一个模块是平行假设检验,主要任务是确保对照组和实验组在算法策略干预前,指标的变化趋势相同,...
Stata新的didregress和xtdidregress命令符合控制未观察组和时间效应的DID和DDD模型。 didreress可以与重复的横断面数据一起使用,其中我们在不同的时间点对不同的观测单位进行抽样。 xtdidreress用于面板(纵向)数据。这些命令提供了一个统一的框架来获得适用于各种研究设计的推理。
老师同学们大家好,本人将倾向匹配法、(倾向匹配模型、psm)、双重差分法(双重差分模型、did)、多期psm-did的整个流程进行了梳理,每个过程都有案例+数据+代码进行配套讲解,并且配套所有相关资料,资料非常非常详细且通俗易懂,大家只要将变量改为自己的变量进行套用即可,我们保证大家看了这份资料后能够完全掌握并且能够轻而...