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双重差分法前沿信息_双重差分法英文(2024年12月实时热点)

内容来源：奇优电影院所属栏目：教程更新日期：2024-12-04

双重差分法

Stata秘籍！3步评政策 𐟓š PSM-DID简介 PSM-DID，即倾向得分匹配与双重差分法的结合，常用于处理政策评估等准实验研究中的处理组与对照组之间不平衡的问题。PSM通过匹配相似的个体，使得处理组和对照组的个体在未接受处理时尽可能相似；而DID则通过处理前后时间的变化来估计政策或处理效果。因此，PSM-DID方法可以更有效地减少选择偏差，确保处理效应的估计更加准确。 𐟔„ PSM-DID结合 PSM-DID结合了PSM和DID方法。首先通过PSM找到相似的处理组和对照组，然后通过DID估计政策效果。PSM解决了处理组和对照组之间的选择偏差问题，而DID则通过考虑时间变化，控制了固定不变的个体特征对结果的影响。 𐟓 PSM-DID步骤计算倾向得分：根据协变量，使用逻辑回归或Probit模型估计倾向得分。匹配处理组和对照组：基于倾向得分，使用最近邻匹配法、核匹配法等方法进行匹配。进行DID估计：在匹配后的样本上，构建DID模型，估计政策效果。 𐟒𛠓tata代码示例加载数据： use data.dta, clear 估计倾向得分： logit treatment age education predict pscore, pr 使用最近邻匹配： teffects psmatch (income) (treatment age education), atet 匹配后的样本，计算双重差分（DID）： gen post = (year == 2020) gen did = treatment * post 估计DID模型： reg income treatment post did 𐟌Ÿ PSM-DID方法的优势减少选择偏差：PSM通过在处理组和对照组之间进行匹配，减少了未处理个体和处理个体之间的系统性差异。控制时间不变的个体特征：DID控制了随时间不变的个体特征对结果的影响。提高估计的准确性：结合两者，可以更准确地估计政策或处理的因果效应。

实证分析必备：从数据到结果的完整指南 𐟎“ 无论是经管类本科生还是研究生，实证分析都是一个绕不开的难题。但其实，实证分析是有规律可循的，常用的软件也相对单一，主要就是SPSS、EVIEWS和STATA，其中最常用的还是STATA。 𐟓Š 与STATA相关的操作包括：数据查找：可以使用国泰安、万德、统计年鉴等资源。描述性统计：了解数据的分布和特征。相关系数检验和多重共线性检验：确保数据间的关系和模型的稳健性。回归分析：这是核心部分，可以进行各类回归分析、检验和操作。 𐟔砓TATA的具体操作包括：值置信度显著：确定变量对模型的影响是否显著。相关性调节：调整变量间的相关性，优化模型。数据筛选：选择合适的数据子集进行分析。数据微调：调整数据的正负号，适用于横截面数据和面板数据，特别是固定效应模型。中介效应：研究变量间的中介关系。调节效应：探究变量间的调节作用。异质性分析：分析数据的异质性，了解不同组间的差异。 PSM倾向得分匹配：通过匹配控制组和实验组，减少内生性问题。 DID双重差分：通过双重差分法，估计政策或事件的影响。工具变量法：使用工具变量，解决内生性问题。 𐟓 实证分析的步骤包括：实证思路的梳理：明确研究目的和假设。实证模型的构建：选择合适的模型和方法。 Stata实证分析的操作：进行具体的STATA操作。实证结果的输出：将结果整理成三线表形式。实证结果的详细阐述：结合理论和结果进行详细阐述。 𐟓ˆ 通过这些步骤和方法，你可以更系统地进行实证分析，得出更有说服力的结论。

双重差分法（DID）详解：交互项的奥秘 𐟤” 你是否曾疑惑，为什么交互项duⷤt的系数能揭示政策的净效应？让我们通过一个简单的例子来理解这一点。 𐟓Š 假设我们有一个对照组和处理组，在政策实施前后分别记录了他们的某些指标。通过比较这两组在政策实施前后的变化差异，我们可以构造出一个反映政策效果的双重差分统计量。这个统计量正是我们关注的交互项duⷤt的系数，它代表了政策的净效应。 𐟔 进一步地，我们可以通过一个图表来理解DID的核心思想。图中的红色虚线表示的是假设政策并未实施时处理组的发展趋势。这个图也揭示了DID最为重要和关键的前提条件：共同趋势（Common Trends）。也就是说，处理组和对照组在政策实施之前必须具有相同的发展趋势。 𐟓š 使用DID并不需要政策随机或分组随机，只要求满足共同趋势假设。因此，在使用DID进行论文分析时，必须对该假设进行验证。 𐟓Œ 有时候，你会看到使用DID的文献中，基准模型和模型（1）并不完全一致。例如，模型（2）中可能只包含交互项duⷤt，而缺失了du和dt。这并没有问题，因为模型（2）本质上与模型（1）相同。模型（2）通过引入个体固定效应和时间固定效应，更精确地反映了个体特征和时间特征，从而替代了原来粗糙的分组变量du和时间变量dt。因此，du和dt并未真正从模型中消失，只是换了个马甲。 𐟔젥œ褻‹绍完DID的基本思想和模型设定后，现在要强调的是DID实证之后的一系列配套检验：平行趋势检验、共同趋势检验、安慰剂检验、反事实检验等。 𐟌𑠥…𓤺ŽDID的一些扩展内容，比如DDD、PSM-DID等，我们将在后续的文章中详细介绍。 𐟒젥悦žœ你有任何问题，欢迎在评论区提问，我们会及时回复你，祝你科研顺利！

𐟌🧻🨉𒥏‘展视角下的企业转型研究精选𐟓š 探索绿色发展的路径，企业转型是关键。以下是一些值得深入研究的参考文献，它们从多个角度探讨了企业在绿色转型中的机遇与挑战。 1️⃣ "双碳"背景下我国制造业出口企业绿色转型路径研究：基于制造业服务化的视角 𐟓Š 2️⃣ 绿色转型背景下建筑材料行业技术创新效率测度及评价 𐟏—️ 3️⃣ 供应链金融对企业绿色转型的影响：抑制还是促进？基于上市企业年报文本大数据识别的经验证据 𐟒𜊴️⃣ 煤炭企业绿色转型竞争战略决策研究以河南省为例 ⛏️ 5️⃣ ESG评级能否促进企业绿色转型？基于多时点双重差分法的验证 𐟌𑊶️⃣ 重污染企业绿色转型的路径优化——基于交易成本经济学视角 𐟏ž️ 7️⃣ 绿色转型情境下企业绿色创新实现过程——正邦案例研究 𐟌🊸️⃣ 企业股权质押与绿色转型：企业特征与政府行为的调节作用 𐟏把这些参考文献涵盖了从制造业到建筑材料，再到煤炭企业等多个行业的绿色转型研究，为企业制定绿色发展战略提供了宝贵的参考。

双重差分法更像是，由于数据的不可得性无法追溯更清晰的因果，从而从可得到的数据中得到的一个归纳性的判断，就比如平行趋势检验，不就是一个归纳吗。我自己是觉得，随着人工智能和大数据的发展，肯定会有新的发展变革，这应该要看数据和算法。

河南省“省直管县”改革对经济增长的影响 𐟌Ÿ每日论文37 《“省直管县”能促进经济增长吗？--双重差分方法》--郑新业、王晗、赵益卓 𐟓‹主要内容：这篇文章利用双重差分方法，评估了河南省2004年实施“省直管县”改革对经济增长的影响，发现河南省的“省直管县”改革对经济增长有促进作用。 𐟓š行文结构：一、引言介绍了我国“省直管县”改革的背景，引用了相关学者的研究，发现财政分权对经济增长的影响并不明确。本文通过运用双重差分法，估计“省直管县”改革对县级经济增长的影响，并介绍了文章的结构。二、“省直管县”：财政与经济分权影响经济增长的机制介绍了河南省的财政背景以及“省直管县”改革。通过讨论，得出河南省的“省直管县”改革对当地县市经济发展既有有利的一面，也有不利的一面，总体效应需要进行合理的评估。三、研究设计（一）双重差分方法：以实际GDP增长率作为被解释变量，以“直管组”和“改革时间”为变量。（二）双重差分方法适用性检验：假设前提一：“省直管县”的选取是否随机；假设前提二：直管组与对照组改革前实际GDP增长率走势是否有相同趋势。四、回归模型设定和数据选取（一）回归模型设定：将财政与经济分权的政策影响、人口增长、投资以及初始经济条件一并考虑，建立计量模型。（二）变量来源及描述统计：数据来自2000-2008年河南省统计年鉴中的各县（市）统计数据部分。五、回归结果发现表明，河南省的“省直管县”改革的确对被直管县的经济增长有促进作用。六、增长源泉：财政还是经济分权？从理论角度及技术角度，探讨县级的经济增长是由财政分权导致还是经济分权导致。七、结论河南省的“省直管县”改革对经济增长有促进作用，经济增长的源泉是经济分权，被直管县的增长很大程度来源于周围县市，但这研究结果无法支持省直管县改革向全国推行。

Stata双重差分法（DID）全流程详解 𐟓Š 平行趋势检验步骤安装手动画图工具：ssc install coefplot 生成policy变量：gen policy = year - 政策时间点，然后tab policy 缩尾处理：将政策前后的时间点都缩尾到3年。具体操作是replace policy = -3 if policy < -3和replace policy = 3 if policy > 3 生成年份虚拟变量与实验组虚拟变量的交互项： forvalues i = 3(-1)1，生成pre_i = (policy == -i & treat == 1) 生成current = (policy == 0 & treat == 1) forvalues j = 1(1)3，生成post_j = (policy == j & treat == 1) 在图中不表示出基准期：drop pre_1，然后reghdfe 因变量 pre_* current post_* 控制变量，absorb(省份固定年份固定)，cluster(自己选择聚类) 在图中表示出基准期：reghdfe 因变量 pre_3 pre_2 current post_1 post_2 post_3 pre_1 控制变量，absorb(省份固定年份固定)，cluster(自己选择聚类) 画图：在Stata中，以下代码必须全部放在同一行才能运行。具体操作是coefplot, baselevels vertical keep(pre_* current post_*) omitted order(pre_3 pre_2 pre_1 current post_1 post_2 post_3) level(95) yline(0,lcolor(edkblue*0.8)) xline(3, lwidth(vthin) lpattern(dash) lcolor(teal))ylabel(,labsize(*0.75)) xlabel(,labsize(*0.75)) ytitle("政策动态效应", size(small)) xtitle("政策时点", size(small)) addplot(line @b @at) ciopts(lpattern(dash) recast(rcap) msize(medium)) msymbol(circle_hollow) scheme(s1mono)

电视广告真相：影响几何？ 𐟓–期刊：Journal of Marketing Research 𐟔夸𛨦方法：Synthetic DID 𐟓Œ背景随着数字技术的普及，电视广告对消费者在线行为的影响引起了广泛关注。然而，传统的归因窗口方法在评估广告效果时存在局限性。本研究旨在通过实地测试方法，全面了解电视广告对在线活动的影响，并探讨广告商和广告测量行业的相关问题。 𐟛 ️方法本研究采用合成双重差分法（SynthDID）进行估计，通过在一部分地区进行电视广告投放，而在其他地区停止广告播放的实地测试来分析电视广告的效果。通过对比实地测试结果与狭窄归因窗口方法，研究评估了不同测量方法对消费者在线行为的影响的准确性和全面性。 𐟓Š结论研究结果表明，狭窄归因窗口方法可能高估了电视广告的效果，而实地测试方法能够全面评估广告的影响，并揭示不同渠道、设备和促销方式的差异效应。 𐟎露𛨦发现电视广告能够立即增加在线浏览和销售，但在广告暂停期间会减少在线活动，这表明了跨时间替代效应的存在。电视广告在付费渠道上的正面效应更显著，对自有渠道的跨时间替代效应更大。电视广告在PC设备上的影响比移动设备更为显著，因此在整合电视广告和在线营销活动时，可重点关注PC设备。电视广告对未涉及价格促销的会话和购买有较大的正面影响，表明电视广告能够影响用户的在线促销使用行为。 𐟔研究优缺点研究结果涵盖了跨时间替代效应和电视广告在不同渠道、设备和促销方式上的异质影响，但结果的适用性可能因产品类别和决策过程的不同而有所限制。通过这项研究，管理人员可以更准确地衡量电视广告对在线活动的效果，并实时协调电视广告与在线营销活动。

如何轻松搞定商科实证论文？𐟓ˆ 写毕业论文时，导师放养式指导，自己又从未接触过实证论文，真是让人头疼。翻遍了各种资料和视频，一路踩坑。不过，经过一个月的努力，我终于以美美的Distinction毕业了！希望我的经验能帮到大家，避免走我的老路。𐟒ꊥ–‡的基本框架实证论文主要是分析一个或多个因素对研究因素的影响。通过上千数据绘制两者的拟合程度，分析两者间是否存在相关性、正相关还是负相关、相关的程度。大部分文章研究的是一对一的关系，其他因素作为无关变量，但会增加模型的拟合度。数据类型和处理方法大部分研究针对面板数据和截面数据，但其实还存在不平衡面板数据，操作方法和面板数据相似。一般采用SPSS或者Stata，相对简单一些。如果你是新手，可以用SPSS Pro，免费且对数据有很简单的分析。而Stata输出的表格更加专业，可以用在论文中，相对而言do命令也很固定。面板数据模型构建步骤描述性检验+相关性检验：先看看数据的分布和相关性。单位根检验：证明时间序列是平稳的，常用ADF、LLC、IPS检验。协整检验或模型修正：Kao检验、Pedroni检验、Westerlund检验。面板模型的选择与回归：根据F检验和Hausman检验的结果选择模型：混合估计模型OLS 固定效应模型：时期固定、个体固定、时间个体双固定效应随机效应模型 OLS检验：自变量和因变量之间呈线性相关（绘制散点图）对样本数据进行缩尾进行异方差检验，用robust标准差自变量之间多重共线性（不能大于10）误差项服从正态分布 Durbin-Watson检验内生性问题：没有指标，只能主观判断解决内生性问题解决内生性问题可以用GMM模型，包括遗漏变量、互为因果、自我选择偏误、样本选择偏误等。解决方法有工具变量、外生事件、匹配得分、双重差分法、DID-IV。稳健性检验最后一步是稳健性检验，解决内生性和数据处理导致的问题。可以用least squares dummy variable来解决个体效应和时间效应，其实就是0/1变量。也可以用xtreg或者reghdfe指令来表示。希望这些经验能帮到你们，祝大家顺利毕业！𐟎“

因果推断秘籍！速看𐟓š 𐟓š《因果推断实用计量方法》是一本专注于现代社会科学实证研究中因果关系分析的书籍。作者邱嘉平通过这本书，旨在为本科生、研究生以及科研工作者提供一个桥梁，缩短他们学习计量经济学理论与进行实证研究之间的距离。 𐟓š本书内容强调逻辑性、直观性和实用性三个特点，尽量避免复杂的数学证明，而是通过直观的图形和具体数值例子来解释不同的计量方法，使读者能够更容易地理解各种方法的本质和它们之间的联系与区别。 𐟓š书中涵盖了因果推断中常用的多种方法，如简单回归、匹配方法、面板分析、双重差分法、工具变量、样本自选择模型和断点回归等。作者特别强调了在实际应用这些计量方法时可能遇到的细节问题，并在讲解每种方法时，通过Stata程序命令来分析实证例子，同时讨论了实证研究中常见的问题。 𐟓š这本书使用了通俗易懂的语言，并简化了一些数理证明的细节，使得读者可以更加专注于因果推断的原理和应用。

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