PSM, RDD, Heckman, Panel模型的操做程序, selective文章精華系列

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全部計量經濟圈方法論叢的do文件, 微觀數據庫和各類軟件都放在社羣裏.建議到因果推斷研究小組交流訪問.

計量經濟圈經濟社會等數據庫合集, 社科研究者的大米(繼續)

今天，咱們「因果推斷研究小組」將爲計量經濟圈的圈友引薦PSM, RDD，Heckman和Panel模型。關於這些模型的一些介紹，各位圈友能夠參閱因果推斷研究小組系列推文(下方二維碼能夠經過關鍵詞檢索)，所以，咱們就不像以前那樣詳細闡述每個model的specifics.

這篇文章裏的數據與分位數迴歸, Oaxaca分解, Quaids模型, 非參數估計程序的數據和整個的do file都放在計量經濟圈社羣，若須要能夠進入社羣提取使用。

1.Heckman兩步法的內生性問題

2.Heckman模型out了,內生轉換模型掌控大局

3.大咖赫克曼教授最新研究：優質的幼兒教育爲低收入的兒童和母親提供顯著的好處

**heckman two-step procedure----------------

summarize

reg whz h1 h2 h3 h4 c2

probit si i1 i2 c1 h1

predict xb

generate invmills = normalden(xb)/normal(xb)

set seed 10100

bootstrap, rep(500): reg whz h1 h2 h3 h4 c2 invmills //用手動計算二步heckman不必定準確

heckman whz h1 h2 h3 h4 c2, select(si = i1 i2 h1 c1) nolog

heckman whz h1 h2 h3 h4 c2, select(si = i1 i2 h1 c1) twostep //一次性完成

1.PSM傾向匹配Stata操做詳細步驟和代碼，乾貨十足

2.PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全書式的寶典

3.廣義PSM,連續政策變量因果識別的不二利器

4.處理效應模型選擇標準，NNM和PSM，贈書活動

**PSM---------------------------

pscore d treat income, pscore(ps1) blockid(blockf1) comsup level(0.001) //propensity score matching

atts score d treat income, pscore(ps1) blockid(blockf1) comsup //stratification matching

attr score d treat income, pscore(ps1) radius(0.001) comsup //radius matching

attk score d treat income, pscore(ps1) comsup bootstrap reps(50) //kernal matching

search nnmatch //安裝nnmatch

nnmatch score d treat income, tc(att) m(1) //nearest neighbour matching

1.斷點回歸設計RDD分類與操做案例

2.RDD斷點回歸, Stata程序百科全書式的寶典

3.斷點回歸設計什麼鬼？且聽哈佛客解析

4.斷點回歸設計的前沿研究現狀, RDD

5.斷點回歸和讀者的提問解答

6.沒有工具變量、斷點和隨機衝擊，也能夠推斷歸因

**RD------------------------

rdplot score cutoff, graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff) //如下四個爲畫圖

rdplot score cutoff,binselect(es) graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff)

rdplot score cutoff,binselect(qsnv) graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff)

rdplot score cutoff, binselect(es) ci(95) graph_options(title("RD Plot: Scores Meals") ytitle(scores) xtitle(cutoff) graphregion(color(white)))

rdrobust score cutoff //rdrobust估計

rdrobust score cutoff, all

rdbwselect score cutoff, all //選擇最優帶寬

1.面板數據密度圖和時間趨勢圖韓城攻略和常見操做

2.動態面板模型的王冠—系統GMM什麼鬼？

3.面板數據計量方法全局脈絡和程序使用指南篇

4.面板數據是怎樣處理內生性的,一篇讓人豁然明朗的文章

5.面板數據裏處理多重高維固定效應的神器, 還可用工具變量處理內生性

6.面板門檻迴歸Stata程序xthreg和其編寫者

7.reg3, 多元迴歸, 面板數據, 方差分析, 異方差和自相關檢驗和修正的Stata程序Handbook

8.非線性面板模型中內生性解決方案以及Stata命令

9.面板數據、工具變量選擇和HAUSMAN檢驗的若干問題

10.把動態面板命令講清楚了，對Stata的ado詳盡解釋

11.動態面板迴歸和軟件操做，單位根和協整檢驗（Dynamic Panel Data）

**panel data operation-------------------------

xtreg bmi aidmpc aidfpc fdid lnliv hhsize lncons frac_female frac_male lost_work ///

days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 ///

pa5_2 if samp1==1 & male==1, fe cluster(hhid) //聚類固定效應面板迴歸

test aidmpc=aidfpc //檢驗兩個係數是否是相等

global xlist "aidmpc aidfpc fdid lnliv lact_bre hhsize lncons frac_female frac_male lost_work days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 pa5_2"

quietly regress bmi $xlist, vce(cluster hhid) //聚類標準誤

estimates store OLS_cluster

quietly xtreg bmi $xlist, be //組間估計方法

estimates store BE

xtreg bmi $xlist, fe //固定效應估計方法

estimates store FE

quietly xtreg bmi $xlist, fe vce(robust) //固定效應估計，穩健標準誤

estimate store FE_rob

quietly xtreg bmi $xlist, re //隨機效應估計方法

estimates store RE

quietly xtreg bmi $xlist, re vce(robust) //隨機效應估計，穩健標準誤

estimates store RE_rob

estimates table OLS_cluster BE FE FE_rob RE RE_rob, b se stats(N r2 r2_o r2_b r2_w ///

sigma_u sigma_e rho) b(%7.4f) //把這些迴歸結果弄到一個表格

hausman FE RE, sigmamore //hausman檢驗，即看看固定效應仍是隨機效應好

xtabond bmi aidmpc aidfpc fdid lnliv hhsize lncons frac_female frac_male lost_work ///

days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 ///

pa5_2 if samp1==1 & male==1, lags(1) artests(1) nocons twostep vce(robust) //動態面板

建議到因果推斷研究小組交流學習，小組一直耕耘在因果推斷方面的計量實踐。

能夠到計量經濟圈社羣進一步訪問交流各類學術問題，這年頭，咱們不能強調一我的的英雄主義，須要多多汲取他人的經驗教訓來讓本身少走彎路。總之，越晚加入計量經濟圈社羣，那麼形勢會越對你不利，believe in us!