面板数据中的倾向得分匹配PSM, 附详细程序和操作思路

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注意一下，这里面的sic是行业，fyear是年份，gvkey是公司id，treatment是是否受到政策处理的虚拟变量，pscore是倾向得分ps，industry_year是行业和年份变量（看下图就知道它的意思），pscore2主要是结合industry_year和pscore而产生的新变量，目的是在同一个industry和fyear里进行匹配gvkey个体。

在本文，面板数据中倾向得分匹配思路：主要在同一行业同一年份里不同公司进行匹配。当然，把这个思路扩展到其他也是类似的，例如，在同一城市同一年份不同公司进行匹配。

先看一下数据结构：

产生的pscore，industry_year，pscore2，结合前面给出的定义，理解一下:

set是匹配到的处理组与控制组，diff是处理组与控制组的差异。

附上执行代码，如下：

讲解视频如下（感谢Jairaj Gupta）：

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倾向得分匹配，可参看：1. PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码，干货十足，2.处理效应模型选择标准，NNM和PSM，赠书活动，3.PSM和马氏匹配已淘汰, '遗传匹配'成因果推断匹配之王，4.PSM, RDD, Heckman, Panel模型的操作程序, selective文章精华系列，5.广义PSM,连续政策变量因果识别的不二利器，6.PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书式的宝典，7.在教育领域使用IV, RDD, DID, PSM多吗? 使用具体References，8.分位数DID, PSMDID, 政策前协变量平衡性检验操作步骤和案例，9.逐年匹配的PSM-DID操作策略, 多时点panel政策评估利器，10.执行PSM的标准操作步骤, 不要再被误导了，11.PSM匹配后如何保留配对样本? 1:1, 1:4或更多情况呢？12.逐年PSM匹配后再DID识别因果的实证范文, 这就是逐年PSM-DID的操作范式！13.英诺丁汉大学校长为你讲解逐年PSM匹配-DID方法的操作, 并配上自己写的一篇范文！14.内生性问题和倾向得分匹配, 献给准自然试验的厚礼，15.粗化精确匹配CEM文献推荐, 程序步骤可复制，16.DID, 合成控制, 匹配, RDD四种方法比较, 适用范围和特征，17.匹配方法(matching)操作指南, 值得收藏的16篇文章，18.中国工业企业数据库匹配160大步骤的完整程序和相应数据，19.Match匹配估计做敏感性检验的最新方法, 让不可观测变量基础上的选择无处遁形，20.无需检查协变量平衡性的CEM匹配, 到底有多神气和与众不同，21.因果推断中的匹配方法:最全回顾和前景展望，22.内生性问题和倾向得分匹配, 献给准自然试验的厚礼，23.倾向值匹配与因果推论,史上最全面精妙的锦囊，24.匹配还是不匹配？这真是个值得考虑的问题，25.匹配比OLS究竟好在哪里？这是一个问题，26.倾向匹配分析深度（Propsensity matching analysis）26.TOP5刊如何使用处理效应估计方法, 回归调整, 逆倾向得分加权和双重稳健估计，27.因果关系推断主要方法原理与实例应用, RDD, IV, PSM, PSM-DID等

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