***匹配clearallcd"C:\Download\1-s2.0-S0140988321000396-mmc1\Data and code"uall_data,clearglcontrols1SizeLevROACashAgeTQmarketsetseed10101granorder=runiform()soranordertayear,gen(year_dum)glv$controls1year_dum*dum_ind*xi:logitTreat$veststorem1xi:psmatch2Treat$v,out(Treat)logitn(1)caliper(0....
PSM1-近邻匹配使用最近邻匹配1:1原则 PSM2-核匹配 PSM匹配3-半径匹配 滞后期模型 工具变量:两阶段最小二乘 Heckman两阶段🛠️ 七、调节效应检验:机制分析 调节效应检验是探索变量之间关系的重要方法。🌐 八、中介效应检验:路径分析(三种方法) 回归模型三阶段法 Sobel-Goodman检验 Bootstrap检验通过这份教程,即...
进行最邻近匹配:stata psmatch2 X2 X3, outcome(Y) logit n(1) ate common ties进行假设检验:stata pstest, both grap删除权重为空的观测值:stata drop if _weight == .回归分析:stata reghdfe Y X1 X2 X3 X4 X6, absorb(year 行业) cluster(ID) est store m1生成文档:stata reg2docx m1 using 稳...
=.drop_pscore_treated_support_weight_id_n*_pdif*===(4)半径匹配===bootstrapr(att)r(atu)r(ate),reps(100):psmatch2didi.timeSizeLeverageGrowthtop10Soe,outcome(ROA)radiuscal(0.01)atetieslogitcommonquietlygenpsm_sample4=1if_weight!=.drop_pscore_treated_support_weight*===(5)核匹配===boot...
3、倾向匹配得分 3.1 首先进行排序,生成随机数种子 setseed20180105//产生随机数种子gen u=runiformsortu //排序或者orderu 3.2 倾向匹配得分 local v1"t"local v2"age edu black hisp married re74 re75 u74 u75"globalx"`v1' `v2' " psmatch2 $x,out(re78) neighbor(1) ate ties logit common/...
在Stata中安装并加载psmatch2插件: 使用ssc install命令安装psmatch2插件。如果插件已经安装,可以使用replace选项更新到最新版本: stata ssc install psmatch2, replace 安装完成后,不需要显式加载psmatch2,因为它是一个Stata命令。 使用psmatch2命令进行倾向性评分匹配(PSM): 根据你的具体需求,选择合适的匹配方...
单变量分析 最小二乘法 分位数回归 Logit模型 Tobit模型 Probit模型 系统GMM 双重差分模型(DID) 豪斯曼检验 时间固定效应检验 个体固定效应检验 行业固定效应检验🔍 内生性问题解决方案: PSM模型(PSM1, PSM2, PSM匹配) 滞后期模型 工具变量:两阶段最小二乘 ...
5480寻分6.34914545,48383667.B67W73.1首先进沸IE序,生成随机数种子4的4setseed20180105产生随机数种子genu=runiformsortu/排序或者orderu3.2倾向匹配得分localv1tlocalv2ageedublackhispmarriedre74re75u74u75globalxv1v2psmatch2$x,out(re78)neighbor(1)atetieslogitcommon/1:1匹配$表示引用宏变量,等价于psmatch2...
进行匹配可能遇到数据稀疏的问题。一种可行的思路是将多维向量进行降维,降维的方法解决数据稀疏问题的同时还保留了足够多的信息。实际使用中的方法主要有以下两种。 一是使用距离函数,如马氏距离。 二是倾向得分匹配PSM。 由于距离函数不是本文关注的重点,并且距离函数有其固有缺陷,因此这次不做赘述,详情参阅陈强(2014)...
M1<-tmp1$ps.model summary.glm(M1) #由于glm函数未给出logit模型的整体性是否显著P值,故需通过手动编制计算 with(M1,pchisq(null.deviance-deviance,df.null-df.residual,lower.tail=FALSE)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.