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墨滴

thomas

2021/11/14  阅读:30  主题:橙心

PSM,DID与工具变量法

工具变量法

本节内容

PSM小组分享
DID小组分享
工具变量方法(IV)

上节回顾

倾向得分匹配

用在何处?

比如,吸烟是否有害健康?

直接回归可能存在内生性,因为吸烟还受到年龄的影响、基因的影响,比如如果有一种基因天生喜欢吸烟,同时这种人寿命也短,无论他吸不吸烟也会早死。

匹配的方法 1、reg y x1 x2 ,回归方法的缺陷在于,可能存在混淆因子,而混淆因子有时候无法控制

2、匹配的思想在于,寻找到控制组与处理组的最接近样本,然后通过计算最接近样本中处理组与控制组的差异,从而得到平均处理效应ATE

3、所以需要计算处理组与控制组的距离,计算距离有很多方法,比如最近邻方法(neighbor(1))最小半径法(radius caliper(.05))核方法(kernel)

4、以最近邻方法为例
处理组变量D ,因变量
控制组变量D(=0),因变量
如果,完全不区分,直接回归,则可能出现选择性偏误,
(1)比如老年人吸不吸烟其死亡率都相对高
(2)较大年龄的人培训不培训工资都比较高
(3)如果只是按照年龄进行分组回归,会出现,有些组数据稀疏导致回归不显著,而且有的组显著,有的组不显著,到底算显著还是不显著;有的组为正,有的组为负,最终的效应到底是正还是负?
(4)我们真正想知道的是,吸烟到底对死亡率有没有影响?培训到底有没有提高收入?PSM就可以给出这样的答案。

(5)一个算例

样本 是否处理组 效应值y 协变量xi pscore 匹配
i 1
j 0

将最近邻的处理组数值(pscore值)与找出的控制组最近邻数值进行差分(相减),然后求均值得到平均处理效果ATE

(5)PSM的缺陷(其他方法的优势),无法得到某个特定年份的前后的效应差别,而相对应DID则既可以得到处理效应也可以得到时间效应,所以,如果想要获得PSM的时间处理效应,可以使用PSM-DID方法。参见diff 命令

(6)psm命令

psmatch2 treat age educ black hispan married nodegree re74 re75,out(re78) neighbor(1) ate ties logit common

psmatch2 treat age educ black hispan married nodegree re74 re75,out(re78)radius caliper(.05) ate ties logit common quietly

psmatch2 treat age educ black hispan married nodegree re74 re75,out(re78) kernel ate ties logit common quietly

双重差分方法

用途很广。
某个特定年份在特定地区实施的政策到底有没有效果?

命令格式
diff y ,treat(处理变量) period(时间变量)

稳健性检验
(1)加协变量检验
reg y treat##time x1 x2,r
(2)安慰剂检验
生成一系列时间变量
用时间变量解释Y的变化
xtreg y pre3 pre2 pre1 current post1 post2 post3,fe///面板数据检验
est sto result///存储模型
coefplot result,keep(pre3 pre2 pre1 current post1post2 post3) vertical recast(connect) yline(0) ///图形检验


小组分享时间

1、PSM方法

2、DID方法

工具变量方法

例子:
1、阿西莫格鲁的制度例子

制度影响经济绩效

17世纪死亡率--->制度---->经济发展

2、文化影响女性创业

谷物产量--->女性冒险、自由---->女性创业

女性吸烟--->女性冒险、自由---->女性创业

工具变量法作业

1、使用畜牧业面板数据,
因变量:y
关键变量:D
协变量:x1, x2, x3

2、找到关键变量的工具变量

3、使用工具变量法回归,获得显著的结果

4、检验工具变量的外生性


参考文献

https://www.sohu.com/a/367366237_698752

thomas

2021/11/14  阅读:30  主题:橙心

作者介绍

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