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[LV.4]偶尔看看III
各位好:
最近在写论文,但是存在内生性问题,找不到合适的工具变量,想通过倾向得分匹配法解决此问题。
最近看了连老师的2010年的《股权激励有效吗?——来自PSM的新证据》这篇文章之后有一些问题。
问题如下:
(1)在衡量匹配的好坏是文中用的是匹配前后样本的PS的核密度函数,那么匹配钱的图我知道是继pscore之后就直接输入命令得出,那匹配之后如利用最近邻匹配法匹配(attnd)之后的核密度函数图该如何得出,我直接输入之前的命令,得出的图和之前是一样。
(2)关于样本总体的平均激励效果(最近邻匹配) ,我大概知道匹配后的ATT就是attnd得出的结果,但是论文中给出的匹配前的ATT值,不知道是怎么得出的呢。
(3)关于ATT值的显著性,stata给出的结果中给出的处理组样本数、对照组样本数、ATT值、标准差、T统计量,但是没有给出P值,我是要结合标准差和T统计量自己判断显著性,还是有其他更好的办法呢?
初学者,因为第一次接触这些问题,又因为时间紧,很多东西还不会,期待回复,谢谢你们。
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2014-4-13 11:46:09 上传
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2014-4-13 11:43:50 上传
lihoujian 查看完整内容
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lihoujian 发表于 2014-4-13 15:44 倾向匹配并不能完全解决内生性问题,但可以解决样本选择偏差导致的内生性问题,比如互为因果导致的内生性问 ...
谢谢您的回答,那我的数据是截面数据,是否能用处理效应模型呢?
lihoujian 发表于 2014-4-14 11:38 截面数据当然是可以的,比如ivqte
飞翔101 发表于 2014-4-14 19:09 太谢谢您啦!我今天也看了下关于处理效应模型,这个模型是不是不用匹配呢,我文章用的probit模型,那能直 ...
硕士生
西溪无涯 发表于 2014-4-15 15:31 你提出的问题后两个问题在stata中 help psmatch2可以找到答案
高中生
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