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。 文章目录 一、选择偏差与内生性 1.1 结论可信吗? 1.2 样本选择性偏差与自选择偏差 1.3 随机分组与依可...
replace dv_dum=0ifdv_dum==1replace dv_dum=0ifdv_dum==2replace dv_dum=1ifdv_dum==3 //意思是把自变量从小到大排列,最大的1/3作为较高的组,标为1,剩余较小的2/3作为较低的组,标为0. 2.2 PSM 的假设条件 共同支撑假设 (Common Support Assumption) 平行假设 (Balancing Assumption) 2.3 PSM 一...
*(1)matchingdatausepsmdata.dta,clearforvaluei=2003/2018{preservecapture{keepifyear==`i'setseed10101genranorder=runiform()sortranorderpsmatch2treated$xlist,outcome(lnMAC)logitneighbor(2)///tiescommonatecaliper(0.05)save`i'.dta, replace}restore}clearalluse2003.dta,clearforvaluek=2004/2018{captur...
五、PSM命令简介 Stata does not have a built-in command for propensity score matching, a non-experimental method of sampling that produces a control group whose distribution of covariates is similar to that of the treated group. However, there are several user-written modules for this method. Th...
1倾向得分匹配法（PSM ）举例及stata 实现 ——读书笔记 【例】培训对工资的效应1 政策背景：国家支持工作示范项目（National Supported Work,NSW ）研究目的：检验接受该项目（培训）与不接受该项目（培训）对工资的影响。 基本思想：分析接受培训组（处理组，treatment group ）接受培训行为与不接受培训行为在工资...
倾向得分匹配法(PSM)通过处理分配概率来减少观察结果之间的多元不平衡,从而强制匹配过程。与之相比,粗化精确匹配(CEM,Coarsened Exact Matching)是一种非参数方法,可以在处理前控制处理组与对照组之间的差异。使用CEM,不需要检查协变量的平衡,从而降低了模型依赖程度和与平均处理效果估计相关的误差。
3.1 PSM-DID 3.1.1 PSM估计的三种程序实现 3.1.2共同支持检验(common support) 3.1.3多期面板数据PSM-DID的Stata实现 3.1.4例文精读1篇:孙晓华等. “营改增”促进了制造业与服务业融合发展吗.中国工业经济,2019(08) 3.1.5例文精读1篇:谢申祥等.传统PSM-DID模型的改进与应用.统计研究,2021 (02) ...
三、DID模型扩展(3h)3.1 PSM-DID3.1.1 PSM估计的三种程序实现3.1.2共同支持检验(common support)3.1.3多期面板数据PSM-DID的Stata实现3.1.4例文精读1篇:④ 孙晓华等.“营改增”促进了制造业与服务业融合发展吗.中国工业经济,2019(08)3.1.5例文精读1篇: ...
第十章 PSM-DID ;一、双重差分(DID);二、匹配估计(matching estimators) ;辅导班能否提高成绩?;参与者平均处理效应ATT(Average Treatment Effect on the Treated): ATT=(12+3+2+0)/4=4.25 未参与者平均处理效应ATU(Average Treatment Effect on the Untreated): ATU=(2+12+3+1)/4=4.5 整个样本的平均...
stata期页平均处理效应敏感性分析培训becker psm.pdf,The Stata Journal (2007) 7, Number 1, pp. 71–83 Sensitivity analysis for average treatment effects Sascha O. Becker Marco Caliendo Center for Economic Studies German Institute for Economic Research (DI