全部版块 我的主页
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
103528 61
2012-08-26
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!
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2012-8-26 16:41:03
我也在学习 用stata的psmatch2 可以直接得到att
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

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)。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-9-1 10:57:35
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

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。




二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-9-3 08:58:27
经济人生 发表于 2012-9-2 15:45
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 ...
谢谢你的回答
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群