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1、PSM-DID,PSM-DID, DID,DID, RDD,RDD, StataStata 程序百科全程序百科全 书式的宝典书式的宝典邮箱：econometrics666Copyright计量经济圈(ID: econometrics666)PSM-DID，DID，RDD 这些比较热门的计量方法的操作典籍，有需要 do 文件的进入计量经济圈社群直接提取。_webuse nlswork /使用系统自带数据库xtset idcode year, delta(1) /设置面板xtdescribe /描述一下这个面板数据情况gen age2= age2gen ttl_exp2=ttl_exp2gen t
2、enure2=tenure2global xlist grade age age2 ttl_exp ttl_exp2 tenure tenure2 not_smsa south racesum ln_w $xlist /统计描述相关变量*DID 方法-gen time = (year = 77) & !missing(year) /政策执行时间为 1977 年gen treated = (idcode XX)&!missing(idcode) /政策执行地方为 idcode 大于 XX 的地方gen did = time*treated /这就是需要估计的 DID，也就所交叉项reg ln_w
3、 did time treated $xlist /这就是一个OLS 回归，也可以用 diff 命令xtreg ln_w did time treated $xlist , fe /也可以这去做，会省略掉一个虚拟变量*PSM-DID 方法-* PSM 的部分set seed 0001 /定义种子gen tmp = runiform() /生成随机数sort tmp /把数据库随机整理psmatch2 treated $xlist, out(ln_w) logit ate neighbor(1) common caliper(.05) ties /通过近邻匹配，这里可以要 outcome，也可以
4、不要它pstest $xlist, both graph /检验协变量在处理组与控制组之间是否平衡gen common=_supportdrop if common = 0 /去掉不满足共同区域假定的观测值* DID 的部分，根据上面匹配好的数据reg ln_w did time treated $xlistxtreg ln_w did time treated $xlist , fe*PSM-DID 部分结束-*DID 方法需要满足的五个条件检验-*1.共同趋势假设检验tab year, gen(yrdum) /产生 year dummy，即每一年一个 dummy 变量forval v=1/
5、7gen treatedv=yrdumv*treated /这个相当于产生了政策实行前的那些年份与处理虚拟变量的交互项xtreg ln_w did treated* ,fe /这个没有加控制变量xtreg ln_w did treated* $xlist ,fe /如果 did 依然显著，且 treated*这些政策施行前年份交互项并不显著，那就好xtreg ln_w did treated* $xlist if union!=1 ,fe /我们认为工会会影响这个处理组和控制组的共同趋势，因此我们看看 union=0 的情形*2.政策干预时间的随机性gen time1 = (year = 75
6、) & !missing(year) /政策执行时间提前到 1975 年gen treated1= (idcode XX)&!missing(idcode) /政策执行地方为 idcode 大于 XX 的地方gen did1 = time1*treated1 /这就是需要估计的 DID，也就所交叉项gen time2 = (year = 76) & !missing(year) /政策执行时间提前到 1976 年gen treated2= (idcode XX)&!missing(idcode) /政策执行地方为 idcode 大于 XX 的地方gen did2 = time2*treated
7、2 /这就是需要估计的 DID，也就所交叉项xtreg ln_w did1 $xlist ,fextreg ln_w did2 $xlist ,fe /看看这两式子里 did1 和did2 显著不*3.控制组将不受到政策的影响gen time = (year = 77) & !missing(year) gen treated3= (idcode1000)&!missing(idcode) /我们考虑一个并没有受政策影响地方假设其受到政策影响gen did3 = time*treated3 xtreg ln_w did3 $xlist ,fe /最好的情况是 did3 不显著，证明控制组不受政
8、策影响*4.政策实施的唯一性，至少证明这个政策才是主要影响因素gen time = (year = 77) & !missing(year) gen treated4= (idcode2300)&!missing(idcode) /我们寻找某些受到其他政策影响的地方gen did4 = time*treated4 xtreg ln_w did4 $xlist ,fe /did4 可能依然显著，但是系数变小，证明还受到其他政策影响*5.控制组和政策影响组的分组是随机的xi:xtivreg2 ln_w (did=hours tenure) $xlist ,fe first /用工具变量来替代政策变
9、量，解决因为分组非随机导致的内生性问题*附加的，一般而言，我们需要看看这个政策的动态影响-forval v=8/15gen treatedv=yrdumv*treat /注意，这里 yrdum8 就相当于 year=78reg ln_w treated* xtreg ln_w treated*, fextreg ln_w treated* ,fextreg ln_w treated* $xlist ,fe /一般而言上面这些式子里的 treated*应该至少部分显著*RDD 断点回归在这里的应用-*最优带宽rdbwselect ln_w year if 60rdob ln_w year, c(77) /这个命令是 imbens 新开发的*RDD 回归reg ln_w time $xlist if 60tab treated,missingkeep if treated=1cmogram ln_w year,cut(77) scatter lineat(77) qfitci /这个可以画出 RDD 回归的图写在后面：各位圈友，咱们的计量经济圈社群里面资料和计量咨询都很多，希望大家能够积极加入咱们这个大家庭（戳这里） 。之后我们会逐步邀请社群里的圈友再直接建立微信群与圈圈对话，进去之后一定要看“群公告” ，不然接收不了群息。
