did模型是不是太简单了


did模型是不是一定要有交乘项?

十字分解法的方法简单来讲就是:十字左边相乘等于二次项,右边相乘等于常数项,交叉相乘再相加等于一次项。其实就是运用乘法公式运算来进行因式分解。

不可以。did只加交互项在语法上是说不通的,也读不通顺,所以说did加交互项的同时还需要加上连词的形容词进行修饰。

要。交乘项是指在建立数学或统计模型时,将两个或多个变量进行相乘,以考虑它们之间的相互作用效应,交乘项的引入可以帮助捕捉变量之间的非线性关系和相互影响,进而提高模型的解释能力和预测准确度。

这个式子的回归,得到的交叉项的系数就是所要估计的处理效应。用一个图表示就是:所以看清楚了,这里DID最关键的假设是commontrend,也就是两个组别在不处理的情况下,y的趋势是一样的。

截面数据vs面板数据DID的数据结构:面板数据最佳,重复截面数据也可以;重复截面数据:数据组成必须是稳定的:不同时点上的数据都是总体的代表性样本;可以允许组别固定效应;面板数据:可以使用个体固定效应,更加稳健。

这个式子的回归,得到的交叉项的系数就是所要估计的处理效应,用一个图表示就是:DID最关键的假设是commontrend,也就是两个组别在不处理的情况下,y的趋势是一样的。

DID模型效果不好

1、双重差分模型(difference-in-difference,DID)近年来多用于计量经济学中对于公共政策或项目实施效果的定量评估。通常大范围的公共政策有别于普通科研性研究,难以保证对于政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机。

2、如果你的回归结果数值在这个范围内比较接近于0,那么统计上可能推断比如有36%的可能性是0,那这个结果就不显著,即P值为0.356就不显著。所以看的是P值,而不是系数。

3、并不是所有政策评估都适合DID(1)政策不能是“一刀切”类型,即存在受政策影响的实验组和不受政策影响的对照组(2)至少两年的面板数据,如果是截面数据一般也别考虑了(1)平行趋势(CT)假设。

4、截面数据vs面板数据DID的数据结构:面板数据最佳,重复截面数据也可以;重复截面数据:数据组成必须是稳定的:不同时点上的数据都是总体的代表性样本;可以允许组别固定效应;面板数据:可以使用个体固定效应,更加稳健。

5、这非常专业性的问题,一般人是解决不了的。除非懂行的。

DID模型需要标准化吗

双重差分需满足共同趋势这一前提假设,也就是说实验组和控制组在政策施行之前并不存在显著差异,因此使用DID方法时需要进行平行趋势检验,即对政策施行之前的实验组和控制组特征是否相似进行检验。

SPSSAU共输出5类表格,分别是DID模型描述统计,DID模型结果汇总,t检验(Before),t检验(After),OLS回归分析结果。说明如下:上表格展示不同实验组别,以及实验前后时的样本分布情况。

要的。最好能把Baron和Kenny(1986)的方法简介一下,或者把它机制分析的方程贴出来也行,另外,除了主回归需要,DID的异质性分析或者机制检验部分,不需要做平行趋势检验。

这个式子的回归,得到的交叉项的系数就是所要估计的处理效应,用一个图表示就是:DID最关键的假设是commontrend,也就是两个组别在不处理的情况下,y的趋势是一样的。

DID模型与固定效应模型有着千丝万缕的关系,和之前一样,多期DID的Stata命令主要有三个,分别是reg命令、xtreg命令和reghdfe命令。



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