除了进行常规的 DID 估计,命令xtdidregress还允许指定三个“分组变量”(group variables),或两个分组变量与一个时间变量,从而进行“三重差分法”(Difference-in-differences-in-differences,简记DDD)的估计。 另外,针对“重复截面数据”(repeated cross-sectional data),即所谓“准面板”(pseudo panel data),Stata 17...
与现有的teffects命令提供的标准横断面分析不同,DID 分析在估计 ATET 时控制了组和时间效应,其中组是重复测量的。异质性 DID 模型还考虑了因群体在不同时间点接受治疗而产生的治疗效果的变化,以及群体内效果随时间变化的情况。假设几个学校引进了一项运动和营养计划,以改善学生的健康状况。该计划对学生健康结果的影响...
在 Stata 16 中,可使用命令teffects估计“处理效应”(treatment effects)模型;而命令lasso则用于估计协变量很多的高维模型。Stata 17则将二者结合起来,其推出的新命令telasso,可估计包含很多协变量的处理效应模型。 使用BIC 选择Lasso惩罚参数。作为一种“惩罚回归”(penalized regression),在进行Lasso估计时,需要选择惩罚...
作为“高维回归”（high-dimensional regression）的常用工具，Stata 16已经推出了有关Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，即所谓 “套索估计量”）的一系列官方命令。Stata 17则提供了更多有关 Lasso 的新功能。使用Lasso估计处理效应模型。在 Stata 16 中，可使用命令teffects估计“处理效应”（tre...
teffects allows you to write a model for the treatment and a model for the outcome. We will show how—even if you misspecify one of the models—you can still get correct estimates using doubly robust estimators. In experimental data, the treatment is randomized so that a difference between ...
q_Fuel_costq_HH_ADI_Indexq_HH_Edu_INDEXq_HH_Massmedia_Indexq_HH_Trust_Crime_Indexq_HH_Dev_Indexteffectspsmatch(HH_Dev_change_percent)(`var' $Indeps, probit) if SURVEY==1 & `var'_cem_matched==1,atetnn(1)gen(`var'_match)outreg2using"E:\Energy Poverty\Writeups\ Teffects new ...
• For simplicity, I'll focus on the panel data case. • Consider a random sample {(Yi,1, Yi,2, . . . , Yi,T , Di,1, Di,2, . . . , Di,T , Xi )}ni=1 where Di,t = 1 if unit i is treated in period t, and 0 otherwise • Gi,g = 1 if unit i is first ...
在 Stata 16 中,可使用命令teffects估计“处理效应”(treatment effects)模型;而命令lasso则用于估计协变量很多的高维模型。Stata 17则将二者结合起来,其推出的新命令telasso,可估计包含很多协变量的处理效应模型。 使用BIC 选择Lasso惩罚参数。作为一种“惩罚回归”(penalized regression),在进行Lasso估计时,需要选择...
2.teffects 3.cmp 4.shell 5.collapse 1.shell Rscript [scriptName.r] 1.kdensity & akdensity 2.cmp 3.coefplot 4.esttab 5.rifreg (& now generalised to rifhdreg Source:/Fu3gApMa 期待大家说出5个必不可少的Stata命令 拓展性阅读: 关于一些计量方法的合辑,各位学者可以参看如下文章:①“实证研究...
Panel variable: breed (strongly balanced) Time variable: year, 2031 to 2040 Delta: 1 unit 我们选择回归调整ra来拟合我们的模型(see [CAUSAL] teffects ra for details on this model)。 . xthdidregress ra (registered best) (movie), group(breed) ...