人大经济论坛 › 论坛 › 计量经济学与统计论坛五区 › 计量经济学与统计软件 › Stata专版 › 倾向得分匹配法（PSM）与双重差分（DID）

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楼主: xjb19870126

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[回归分析求助] 倾向得分匹配法（PSM）与双重差分（DID） [推广有奖]

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xjb19870126 发表于 2012-8-26 16:31:24 |AI写论文

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本人最近在学习如何处理样本自选择带来的内生性问题，对PSM和DID是否要同时出现产生了一些困惑：既然倾向得分匹配法（PSM）能够算出平均处理效应（ATT），那用了PSM之后，还有必要用DID吗？还是说在计算平均处理效应时已经用了DID的思想？请解惑！谢谢！

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关键词：倾向得分匹配法倾向得分匹配双重差分倾向得分 DID 如何样本

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经济人生发表于5楼查看完整内容

PSM本质上跟OLS回归差别不大，并没有解决真正的内生性问题。只是1) 在模型设定上有优势（回归OLS假定是线性模型），以及2) 样本之间有可比性（考虑了Common Support问题) 。实际上你得到的ATT是在强假设条件下的ATT：　即在控制了所有能观察到的因素后，实验组和对照组之间不存在自选择性。显然，这等于说不存在遗漏变量问题了。而DID是在假设条件满足（实验组与控制组的变化趋势相同）的条件下，通过差分的方法解决内生性问 ...

mafeng575 发表于4楼查看完整内容

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求真务实！

沙发

ahealy 发表于 2012-8-26 16:41:03

我也在学习用stata的psmatch2 可以直接得到att

藤椅

ldh921122 发表于 2012-8-28 11:27:48

我也在学习PSM方法，向1楼的朋友请教：我用Probit二元选择模型回归后，接下来PS值如何计算啊？
看了些文献，这一步都语焉不详（Probit二元选择模型回归与PS值的计算无法连接起来）。

板凳

mafeng575 发表于 2012-9-1 10:57:35

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报纸

经济人生 发表于 2012-9-2 15:45:47

PSM本质上跟OLS回归差别不大，并没有解决真正的内生性问题。只是1) 在模型设定上有优势（回归OLS假定是线性模型），以及2) 样本之间有可比性（考虑了Common Support问题) 。
实际上你得到的ATT是在强假设条件下的ATT：　即在控制了所有能观察到的因素后，实验组和对照组之间不存在自选择性。显然，这等于说不存在遗漏变量问题了。

而DID是在假设条件满足（实验组与控制组的变化趋势相同）的条件下，通过差分的方法解决内生性问题。DID做好了就可以得到因果效应。而Matching的数据如果不是随机实验的数据则很难得到因果效应。

DID-Matching是结合了上述两种方法的优势，更值得使用。

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