【期刊复现】 GARCH-MIDAS模型代码免费分享+视频讲解
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【福利贴】DCC-GARCH模型代码免费分享+视频讲解
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【福利帖】VAR-DY模型代码免费分享+视频讲解
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【模型简介】
- 在政策评估中,我们常用的双重差分法(DID)依赖于平行趋势假设,即未处理组和处理组在没有干预的情况下应该有相似的趋势。如果这个假设不成立,DID的结果可能会失真。此外,合成控制法(SC)虽然能弥补一些缺陷,但在处理多个处理组时表现不佳。
- 为了解决这些问题,斯坦福大学的研究团队提出了一种创新方法:合成双重差分法(SDID)。这个新方法结合了DID和SC的优点,提供更稳健、更精确的因果效应估计。
- 什么是SDID模型?
SDID模型通过加权数据,确保未处理组和处理组的趋势相似,从而得出可靠的政策效果估计。具体步骤如下:
- 计算单位权重:使未处理组的预处理趋势与处理组匹配。
- 计算时间权重:平衡未处理组的预处理和后处理时间段。
- 回归分析:在加权的双向[color=var(--weui-LINK)]固定效应模型
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