HCW面板数据政策评估方法, panel数据构造对照组
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投稿：econometrics666@sina.cn
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今天，小组想要引荐的是一种与合成控制法稍有些不同的政策评估方法，它最先由萧政教授他们提出。各位圈友可以依照文后给出的文献去看看具体细节，而以下是一篇依托于这种方法的实证论文。
本文采用Hsiao，Ching和Wan (之后简称为HCW)提出的面板数据政策评估方法来评估限购政策对各个城市房价的影响。HCW的面板数据评估方法需假设城市房价由若干不可观察的共同因子决定，并利用非限购城市房价增速和限购城市房价增速的横截面相关关系来构造限购城市在假设不实行房地产限购政策下该城市的房地产价格增速反事实路径。通过对比真实房地产价格增速与反事实路径下房地产价格增速， 本文可以估计出限购政策实施带来的影响。
需要指出的是，本文采用面板数据政策效应评估方法，而不是文献中常见的倍差法(difference-in-difference)，是因为前者更适合来研究限购政策对城市房价增速的影响。倍差法一般需要假设实验组和控制组个体之间存在共同的趋势因子并且这些趋势因子的影响是同质的，由于限 购政策效果必然受到各个城市影响房地产供需关系各种因素的影响，上述同质假设并不一定成立。
此外，本文借鉴了Li和Beu，通过LASSO选取预测变量来构建反事实路径。Li和Belli证明LASSO在计算方 法上效率更高，同时，相对HCW问建议的AIC和BIC准则，以及Du和Zhang问建议的交叉验证(cross- validation) 方法，LASSO方法能得到更好的样本外反事实路径预测.面板数据评估方法自提出之后得到广泛应用，例如，Chen等问将该方法用于评估股指期货对中国股票市场的波动率的影响，陈海强和范云菲利用面板数据评估方法来估计融资融券政策的实施对个股波动率的影响，而Ke等W则将该方法用来评估中国高铁建设对地方经济的影响。Bai等改进了 HCW来研究征收房地产税对上海和重庆房价的影响.
2.计量模型和估计方法
本节阐释如何利用控制组(非限购城市)来构造实验组(限购城市)房价增速的反事实路径。以限购政策实施为例来说明如何定义并估计其政策效果，类似地，本文也可以定义并估计限购政策取消的政策效果。
以下是这两篇文章的提取链接:
https://pan.baidu.com/s/1eqXu4JU2dpcudtcaRz3VaA
提取码: 6fbr
References:
Hsiao, C. , Steve Ching, H. and Ki Wan, S. (2012), A PANEL DATA APPROACH FOR PROGRAM EVALUATION: MEASURING THE BENEFITS OF POLITICAL AND ECONOMIC INTEGRATION OF HONG KONG WITH MAINLAND CHINA. J. Appl. Econ., 27: 705-740. doi:10.1002/jae.1230
李迎星,田露,杨梦.限购政策是否降低房地产价格增速?[J].系统工程理论与实践,2019,39(04):906-921.
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