DID差分模型案例集(传统DID、队列DID、渐近DID、空间DID、PSM-DID)

双重差分(DID)模型是一种广泛应用于经济学、社会学等领域的统计方法,主要用于评估政策或事件的因果效应。以下是DID模型几个重要变体的简要介绍:

1、传统DID(Traditional DID):这是DID模型的基础形式,通过比较处理组和控制组在政策实施前后(两个时期)的差异,来估算政策效果。它依赖于所谓的“平行趋势”假设,即在没有处理的情况下,处理组和控制组的变化趋势原本相同。

2、队列DID(Cohort DID或Panel DID):当政策在不同时间点逐步实施于不同的小组(队列)时,队列DID模型便派上用场。这种情况下,每个队列有自己的处理前后期,模型可以捕捉到随时间推移,政策效果如何变化。

3、逐渐接近DID(Gradual DID):当政策效应不是立即发生而是逐渐显现,或者处理强度随时间变化时,逐渐接近DID模型能够更好地适应这种情况。它允许分析政策影响的动态过程和累积效应。

4、空间DID(Spatial DID):在存在空间溢出效应时,即政策在一个地区实施可能会影响到相邻地区,空间DID模型考虑了地理位置因素,用来评估不仅直接影响区域,还包括对周边区域的间接影响。

5、PSM-DID(Propensity Score Matching with DID):结合倾向得分匹配(PSM)和DID模型,目的是在处理组和控制组的选择非随机时,提高估计的准确性。通过PSM选择与处理组具有相似特征的对照组,然后应用DID方法,可以减少选择偏差,得到更可靠的政策效应估计。

本次分享的5种DID的数据案例,每种变体都有其特定应用场景和优势,共同构成了强大的工具箱,帮助研究者在复杂的真实世界情境中识别因果关系。

包含内容:

1、传统DID(Traditional DID):

2、队列DID(Cohort DID或Panel DID):

3、逐渐接近DID(Gradual DID):

4、空间DID(Spatial DID):

5、PSM-DID(Propensity Score Matching with DID):

分类下载链接:

1、传统DID全部内容(Traditional DID):https://download.csdn.net/download/li514006030/89534072

2、队列DID全部内容(Cohort DID或Panel DID):https://download.csdn.net/download/li514006030/89534075

3、逐渐接近DID全部内容(Gradual DID):https://download.csdn.net/download/li514006030/89534074

4、空间DID全部内容(Spatial DID):https://download.csdn.net/download/li514006030/89534073

5、PSM-DID全部内容(Propensity Score Matching with DID):https://download.csdn.net/download/li514006030/89534076

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