被解释变量为0-1变量的双重差分模型(使用logit回归)

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y “是否就医” Outpatient(1是，0否)
treat "是否为贫困人口"
post "是否实施扶贫政策"
did=treat*did
X 协变量
i.year 时间固定效应
i.provcd 省份固定效应

1. xi:logit Outpatient did treat postime X i.year i.provcd, vce(cluster provcd)

复制代码

通过看文献，知道有三种命令可以实现处理效应的表示：inteff、margins和predictnl，inteff和predictnl的结果相差0.01，而margins命令我还不会写代码。

1. · inteff Outpatient treat postime did X

复制代码

1. · margins postime,expression(1/(1+exp(-(predict(xb))))) at(treat = (0 1))

复制代码

1. · predictnl phat = (1/(1+exp(-(_b[_cons]+_b[treat]+_b[postime]+_b[did]+_b[X]*X))))-(1/(1+exp(-(_b[_cons]+_b[treat]+_b[postime]+_b[X]*X)))), se(phat_se)

复制代码

其中，inteff未纳入固定效应；margins代码也不大对，结果也不理想(可能是处理组样本量太少所致)；phat的表达式来自Puhani (2012)的推导结果。 越做越糊涂，感觉哪个都不对，虽然论坛里有帖子说这个没什么好方法法解决。且初次发帖，运行结果还是不太好辨认。
但还是请各位大佬帮忙解答，批评指正，先行谢过，非常感激！

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关键词：双重差分模型 logit 0-1变量 双重差分 解释变量 stata、双重差分、DID stata代码求助

感谢分享

1. // 使用 inteff 命令计算处理效应
   
2. inteff Outpatient treat postime did X
   
3. 
   
4. // 使用 margins 命令计算边际效应
   
5. margins treat, at(postime=(value1 value2 ...))
   
6. 
   
7. // 使用 predictnl 命令估计处理效应
   
8. predictnl phat = (1/(1+exp(-(_b[_cons]+_b[treat]+_b[postime]+_b[did]+_b[X]*X))))-(1/(1+exp(-(_b[_cons]+_b[treat]+_b[postime]+_b[X]*X)))), se(phat_se)

复制代码

oliyiyi 发表于 2023-12-12 09:35

谢谢oliyiyi老师！
我还有个疑问就是，求交叉差的时候，应该先在组内分别求导，再在组间求导，即先对post，再对treat求导在用margins命令时，您写的代码是：

1. margins treat, at(postime=(value1 value2 ...))

复制代码

oliyiyi 发表于 2023-12-12 09:35

谢谢oliyiyi老师！
我还有个疑问就是，求交叉差的时候，应该先在组内分别求导，再在组间求导，即先对post，再对treat求导在用margins命令时，您写的代码是：

1. margins treat, at(postime=(value1 value2 ...))

复制代码

oliyiyi 发表于 2023-12-12 09:35

谢谢oliyiyi老师！
我还有两个疑问一是，Logit模型求交互项边际效应应该是求Δ²P(Y=1)/ΔtreatΔpostime，用您写的代码就是直接对概率求导，所以不需要用expression多此一举嘛？
二是，在本文模型里先对treat求导和先对postime求导，不影响结果对嘛？

1. margins treat, at(postime=(value1 value2 ...))

复制代码

超级谢谢您！

oliyiyi 发表于 2023-12-12 09:35

不好意思，莫名发了好多条回复，删不掉了，您看最后一条即可orz

感谢分享

确实多次一举了。
在Logit模型中，可以通过计算对treat和postime的交叉导数来获得这个交互项的边际效应。
至于先对treat求导还是先对postime求导的问题，一般情况下，求导的顺序不会影响最终结果。这是因为偏导数的计算是独立的，顺序不会改变最终结果。margins命令中使用了at选项，明确了在哪个值处计算边际效应。

oliyiyi 发表于 2023-12-13 11:15
确实多次一举了。
在Logit模型中，可以通过计算对treat和postime的交叉导数来获得这个交互项的边际效应。 ...

好的，超级谢谢您~