PSM, RDD, Heckman, Panel模型的操作程序, selective文章精华系列

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所有计量经济圈方法论丛的do文件, 微观数据库和各种软件都放在社群里.建议到因果推断研究小组交流访问.

计量经济圈经济社会等数据库合集, 社科研究者的大米(继续)

今天，我们“因果推断研究小组”将为计量经济圈的圈友引荐PSM, RDD，Heckman和Panel模型。关于这些模型的一些介绍，各位圈友可以参阅因果推断研究小组系列推文(下方二维码可以通过关键词检索)，因此，我们就不像之前那样详细阐述每一个model的specifics.

这篇文章里的数据与分位数回归, Oaxaca分解, Quaids模型, 非参数估计程序的数据和整个的do file都放在计量经济圈社群，若需要可以进入社群提取使用。

**heckman two-step procedure----------------

summarize

reg whz h1 h2 h3 h4 c2

probit si i1 i2 c1 h1

predict xb 

generate invmills = normalden(xb)/normal(xb)

set seed 10100

bootstrap, rep(500): reg whz h1 h2 h3 h4 c2 invmills  //用手动计算二步heckman不一定准确

heckman whz h1 h2 h3 h4 c2, select(si = i1 i2 h1 c1) nolog

heckman whz h1 h2 h3 h4 c2, select(si = i1 i2 h1 c1) twostep //一次性完成

**PSM---------------------------

pscore d treat income, pscore(ps1) blockid(blockf1) comsup level(0.001) //propensity score matching

atts score d treat income, pscore(ps1) blockid(blockf1) comsup  //stratification matching

attr score d treat income, pscore(ps1) radius(0.001) comsup //radius matching

attk score d treat  income, pscore(ps1) comsup bootstrap reps(50) //kernal matching

search nnmatch //安装nnmatch

nnmatch score d treat income, tc(att) m(1)  //nearest neighbour matching

**RD------------------------

rdplot score cutoff, graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff)  //以下四个为画图

rdplot score cutoff,binselect(es) graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff)

rdplot score cutoff,binselect(qsnv) graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff)

rdplot score cutoff, binselect(es) ci(95) graph_options(title("RD Plot: Scores Meals") ytitle(scores) xtitle(cutoff) graphregion(color(white)))

rdrobust score cutoff  //rdrobust估计

rdrobust score cutoff, all

rdbwselect score cutoff, all  //选择最优带宽

**panel data operation-------------------------

xtreg bmi aidmpc aidfpc fdid lnliv hhsize lncons frac_female frac_male lost_work ///

days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 ///

pa5_2 if samp1==1 & male==1, fe cluster(hhid)  //聚类固定效应面板回归

test aidmpc=aidfpc   //检验两个系数是不是相等

global xlist "aidmpc aidfpc fdid lnliv lact_bre hhsize lncons frac_female frac_male lost_work days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 pa5_2"

quietly regress bmi $xlist, vce(cluster hhid)  //聚类标准误

estimates store OLS_cluster

quietly xtreg bmi $xlist, be  //组间估计方法

estimates store BE

 xtreg bmi $xlist, fe  //固定效应估计方法

estimates store FE

quietly xtreg bmi $xlist, fe vce(robust)  //固定效应估计，稳健标准误

estimate store FE_rob

quietly xtreg bmi $xlist, re  //随机效应估计方法

estimates store RE

quietly xtreg bmi $xlist, re vce(robust)  //随机效应估计，稳健标准误

estimates store RE_rob 

estimates table OLS_cluster BE FE FE_rob RE RE_rob, b se stats(N r2 r2_o r2_b r2_w /// 

sigma_u sigma_e rho) b(%7.4f)  //把这些回归结果弄到一个表格

hausman FE RE, sigmamore  //hausman检验，即看看固定效应还是随机效应好

xtabond bmi aidmpc aidfpc fdid lnliv hhsize lncons frac_female frac_male lost_work ///

days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1  ///

pa5_2 if samp1==1 & male==1, lags(1) artests(1) nocons twostep vce(robust) //动态面板

建议到因果推断研究小组交流学习，小组一直耕耘在因果推断方面的计量实践。

可以到计量经济圈社群进一步访问交流各种学术问题，这年头，我们不能强调一个人的英雄主义，需要多多汲取他人的经验教训来让自己少走弯路。总之，越晚加入计量经济圈社群，那么形势会越对你不利，believe in us!

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