楼主: jojojerry
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[Stata高级班] psm平行假设问题 [推广有奖]

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jojojerry 发表于 2012-12-23 15:59:37 |AI写论文

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请问连老师两个问题,第一个问题:我做psm的时候,先用逐步回归确定了三个变量做匹配的变量,但是在匹配的时候,有一个变量的匹配后的t检验的p值为0.0000,其他两个变量匹配后t检验的p值都较大为0.8左右,那么这么看来是不是不符合平行假设呢,怎么解决?第二个问题:我做政策效果的评价,但是这个政策出台后,存在这种情况,就是有些企业为了获取政策优惠而也进入处理组,为了处理这样的内生性问题,psm是不是比双重差分法好?双重差分能做吗?
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关键词:PSM 双重差分法 内生性问题 双重差分 政策效果 优惠 左右

沙发
arlionn 在职认证  发表于 2012-12-26 09:26:56
你提了两个问题,我逐一回答。

1. 三个匹配变量中有两个满足平行假设,一个不满足,暂记为 x3。问题的根源可能在于 x3,但也有可能是你遗漏了其他匹配变量(如 x4),如果 x4 与 x3 相关,则可能导致你目前看到的情况。因此,我建议你再基于理论分析增加一些新的匹配变量,看看结果是否有所改善。

2. 我觉得采用 PSM + DiD 是个不错的解决方法。你可以看看 help diff 命令,它通过附加 kernel 选项,实现“核匹配+DID”。

藤椅
jojojerry 发表于 2012-12-28 20:39:01
arlionn 发表于 2012-12-26 09:26
你提了两个问题,我逐一回答。

1. 三个匹配变量中有两个满足平行假设,一个不满足,暂记为 x3。问题的根 ...
连老师,高级班和论文班的视频里面有双重差分法的讲解吗?如果有是第几讲呢?我好看下。

板凳
arlionn 在职认证  发表于 2012-12-30 09:00:52
目前,DID 尚未制作成视频,仅在 Stata 初中级现场班中讲授。

报纸
jojojerry 发表于 2013-1-5 20:26:08
arlionn 发表于 2012-12-30 09:00
目前,DID 尚未制作成视频,仅在 Stata 初中级现场班中讲授。
请问连老师,下面是我用diff,施加了kernel选项的结果,想问问您关于解释的问题,Diff(BL),Diff(FU),DIFF-IN-DIFF这三个是什么意思,如何解释呢?
结果变量        控制组        处理组        Diff(BL)        控制组        处理组        Diff(FU)        DIFF-IN-DIFF
roe                 0.033         0.049         0.017           0.035          0.051         0.016              -0.001
标准差            0.001         0.002         0.002           0.001         0.002          0.002              0.003
t                     43.79          8.97          8.33              3.08           -0.37          -0.37               -0.28
P>t                     0              0              0.000***          0              0              0.000***        0.783

地板
arlionn 在职认证  发表于 2013-1-5 22:20:59
如下是stata高级现场班的一个例子,供参考。对于 D-in-D 的原理,你还需要找些资料好好看看,网上很容易搜索到。

  *-Q: 如何评价 "Training" 对 "Wage" 的影响?
  
    *-------------------------  ---------
    * Group   | Pre   Post       Change
    *-------------------------  ---------  
    * Treat   |  Y0    Y1        (Y1-Y0)    时间效应+处理效应
    *                               -
    * Control |  C0    C1        (C1-C0)    时间效应+0
    *-------------------------  ---------
    *
    *     D-in-D            (Y1-Y0)-(N1-N0)    处理效应

*-讨论:
*
*  (Y1-C1)   Right ?
*
*   Should be:    ATE = (Y1-Y0)-(N1-N0)    D-in-D
*
* ATE: Average Treatment Effect

*-隐含的一个重要假设:时间效应相同(The Same Time-effect Condition)
*
* 否则,就无法直接相减
*
* 不满足该假设时:控制变量,寻找配对组

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