PSM的stata实现 1. PSM 简介 在经济学中,我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应,为此,我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然⽽,我们的数据通常来⾃⾮随机的观察研究中,处理组和控制组的初始条件不完全相同,故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向...
*-PSM 匹配样本的回归 drop if _weight==. //_weight是指样本是否参与了匹配,参与了则标为数字,没参与则标为点.,因此这一步是把没参与匹配的样本去掉。 或者可以使用if _weight!=. 在后方添加不影响原数据 xi:reg ln_Cash_ratio1 Ln_geodistance_ew $control i.year i.industry2 if flag==1 ,robust...
xi:reg 被解释变量 解释变量 控制变量 i.indcd i.year if _weight!=. est store a2 esttab a2 using PSM结果1即近邻匹配.rtf,replace b(%6.4f) t(%6.4f) ar2 nogaps star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
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cap drop if _weight == . cap save 'i'.dta,replace restore } 2. 通过Python实现伪暴力打表 //STATA:分行业PSM——Python实现打表//XuM.Y.2023.12.01importosdefgenerate_commands():base_path="C:\\Users\\Xu\\Desktop\\"source_file="panel.dta"merge_file="业绩变脸净利润.dta"output_folder="分...
上述主要介绍了如何获得PSM相关的命令,本文主要介绍如何使用pscore、psmatch2以及Stata官方的PSM命令Teffects。 2、语法格式2.1 pscore语法格式为:pscoretreatmentvarlist[weight][ifexp][inrange],pscore(newvar)[blockid(newvar)detaillogitcomsuplevel(#)numblo(#)] ...
倾向值匹配( propensity score matching,简称PSM) 实验以及准实验( experimentsand quasi-experiments) 处理效应模型 Heckman 广义矩估计 断点回归分析设计等 4 工具变量法 4.1、内生性的选择标准要解决这一内生性问题,我们需要引入更多信息来进行无偏估计
已经做完了PSM的话,把_weight==.的样本删掉,xtreg y i.treat##i.postx1 x2 x3 i.year,fe.其...
二是倾向得分匹配PSM。 由于距离函数不是本文关注的重点,并且距离函数有其固有缺陷,因此这次不做赘述,详情参阅陈强(2014)《高级计量经济学及Stata应用(第二版)》第542页。 PSM主要有以下三个步骤。 选择协变量。实际应用中,多数论文直接将基础回归所使用的控制变量作为协变量,这种做法的基本逻辑在于要求协变量与 ...