|
用PSM方法两次了，早想记录这一语句了，迟到但到！先记录这一个，看后期会不会用到PSM-DID这一语句，就继续更。 直接上语句
///PSM
ssc install psmatch2
help psmatch2
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)logit ties ate common odds
/*D是处理变量（分组变量），x估计概率的变量——看文献，哪些因素会影响参与培训，outcome指定结果变量——y1，Logit模型*/
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)logit ties ate common odds
/*ties包括所有倾向得分相同的并列个体*/
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)logit ties ate common odds
/*ate表示同时汇报ATE（参与者平均处理效应）、ATU（未参与者平均处理效应）、默认只汇报ATT（整体样本平均处理效应）*/
/*common表示对共同取值范围内个体进行匹配，默认对所有个体进行匹配*/
/*odd表示使用几率比，即p/(1-p)进行匹配，默认使用倾向性得分p进行匹配*/
*最近邻匹配（0.7-0.70001样本-n是邻匹配
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)logit n(neighbor)(k)
*k写1就是一对一匹配，
*noreplacement（norepl）:无放回匹配，只限于1:1匹配；
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)logit n(k)
noreplacement caliper(0.05)
*区间内找，界限内，离个体值太大
*半径匹配
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)radius caliper(0.05)
*核匹配
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)kernel k(bwidth)
///默认使用二次核，默认宽带为0.06
举个例子————1.16
webuse nlswork,clear
gen age2 = age^2
gen ttl_exp2 = ttl_exp^2
gen tenure2 = tenure^2
global xlist"grade age age2 ttl exp ttl exp2 tenure tenure2 not smsa south race"
*定义种子
set seed 0001
*生成随机数
gen randomorder = runiform()
*将数据库随机排序
sort randomorder
gen treated =(idcode > 2000) &! missing (idcode)
*匹配
psmatch2 treated $xlist,out（ln_wage）logit ate neighbor(1)common caliper(.05)ties
*用pstest检查是否较好的平衡了结果
pstest $xlist, both graph
*图形显示共同取值范围
psgragh
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= age^2
gen ttl_exp2-ttl_exp^2
gen tenure2=tenure^2
global xlist"grade age age2 ttl exp ttl_exp2 tenure tenure2 not smsa south race"
sum In_w $xlist
//统计描述相关变量
gen time =(year >=77)&!missing(year)
//政策执行时间为1977年
gen treated =(idcode >2000)&!missing(idcode)
//政策执行地方为idcode大于2000
gen did = time*treated
//这就是需要估计的DID，也就所交叉项
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 = support
*drop if common ==0
//去掉不满足共同区域假定的观测值
*drop_weight==0
//也有情况是把没有匹配的直接删除
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
drop if_weight==.
//也有情况是把没有匹配的直接删除
xtreg ln_w did time treated $xlist.year,fe
drop if weight ==.
reg In_wage grade age age2 ttl_exp ttl_exp2 tenure tenure2 not_smsa south race
reg In_wage grade age age2 ttl exp ttl_exp2 tenure tenure2 not_smsa south race if weight!=.
*卡尺最近邻匹配
*何瑛，于文蕾，杨棉之.CEO复合型职业经历、企业风险承担与企业价值[J].中国工业经济，2019（9）.
*核匹配
*何靖延付高管薪酬对银行风险承担的政策效应-基于银行盈余管理动机视角的PSM-DID分析[J].
还有一个画图
twoway ///
(kdensity _pscore if care==1, lp(solid) lw(*1.5)) ///
(kdensity _pscore if care==0, lp(dash) lw(*1.5)), ///
title("Before matching") ///
ytitle("Kernel density") ylabel(,angle(0)) ///
xtitle("Propensity score") xscale(titlegap(2)) ///
xlabel(0(0.2)1, format(%2.1f)) ///
legend(label(1 "Control group") label(2 "Treatment group") row(2) ///
position(11) ring(0)) ///
scheme(s2color) // 彩色图片 scheme(s2color)
*-匹配后的密度函数图
twoway ///
(kdensity _pscore if _treated==1,lp(solid) lw(*1.5)) ///
(kdensity _pscore if _treated==0&_wei!=.,lp(dash) lw(*1.5)), ///
title("After matching") ///
ytitle("Kernel density") ylabel(,angle(0)) ///
xtitle("Propensity score") xscale(titlegap(2)) ///
xlabel(0(0.2)1, format(%2.1f)) ///
legend(label(1 "Control group") label(2 "Treatment group") row(2) ///
position(11) ring(0)) ///
scheme(s2color) // 彩色图片 scheme(s2color)
先把代码写上，后续再修订。
|