分位数DID, PSMDID, 政策前协变量平衡性检验操作步骤和案例
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金庸大师仙逝,计量经济圈全体圈友感到万分悲痛。但生命就是如此,对每个个体在比如说100年之后大概都是公平的。这世间每天都有太多的生离死别,有些个体可能生而微小,还没来得及发光就消散在空气中。可活着的还得继续活着,无缘无故地来到这世间,那生死也就只能交给上苍去定夺,但只要还有一口气我们就不能不生活。
咱们的圈友和群友,能够因为圈子的存在而相识相知,这又何尝不是一种难以安排的缘分。试想,若圈子没有出现,又若社群没有出现等,咱们是否依然分散在天涯海角呢?又有谁能够在你感到无助、疑惑和焦虑的时候,为你点亮一盏盏明灯让你继续前行?生命无常,再过10年,公众号是否存在,圈子是否存在,社群是否存在,这些都是未知也不可解的。终点到来之前,只盼在这短暂的燃情岁月中,咱们通过相识相知相互扶持而能够无怨无悔。
今天,因果推断研究小组 将为圈友们引荐一份DID及其扩展的Stata操作程序、数据和案例。下面这个是基于一个指令来完成DID操作的,相对比较干练简洁,因此对于想要quicken双重差分学习进度的圈友,这份资料是可以用电脑来慢慢研习的。
PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书
1. Introduction
Difference in Differences treatment effects (DID) have been widely used when the evaluation of a given intervention entails the collection of panel data or repeated cross sections. DID integrates the advances of the fixed effects estimators with the causal inference analysis when unobserved events or characteristics confound the interpretations (Angrist and Pischke, 2008).
Despite the existence of other plausible methods based on the availability of observational data for quasi-experimental causal inference -i.e. matching methods, instrumental variable, regression discontinuity-, DID estimations offer an alternative reaching the unconfoundedness by controlling for unobserved characteristics and combining it with observed or complementary information. Additionally, the DID is a flexible form of causal inference because it can be combined with some other procedures, such as the Kernel
Source: Simplifying the estimation of difference in differences treatment effects with Stata Juan M. Villa Brooks World Poverty Institute, University of Manchester
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