今天看啥  ›  专栏  ›  连享会

Stata:空间双重差分模型(Spatial DID)-xsmle

连享会  · 公众号  ·  · 2024-12-16 22:00
    

主要观点总结

本文详细介绍了空间双重差分模型(SDID)在STATA软件中的实现过程,包括模型提出、模型设定、模型比较、Stata实现、案例分析和有效性检验等部分。文章以美国制造业面板数据为例,展示了SDID模型相较于传统DID模型在评估政策冲击效果时的优势。

关键观点总结

关键观点1: 模型提出

介绍空间双重差分模型的背景,考虑到个体之间的空间相关性和内生性问题,提出SDID模型。

关键观点2: 模型设定

解释SDID模型的数学公式,与常规模型的对比,包括双重差分模型(DID)和空间计量模型的变式。

关键观点3: 模型比较

阐述SDID模型相较于传统DID模型的优点,尤其是在考虑空间溢出效应时的优势。

关键观点4: Stata实现

介绍如何在Stata中实现SDID模型,包括安装相关命令、数据导入、模型运行等步骤。

关键观点5: 案例分析

以美国制造业面板数据为例,展示SDID模型的应用过程,包括数据准备、模型运行和结果解读。

关键观点6: 有效性检验

介绍如何对SDID模型的有效性进行检验,包括平行趋势检验等步骤。


文章预览

  👇 连享会 · 推文导航 |  www.lianxh.cn 🍎 Stata: Stata基础  |  Stata绘图  |  Stata程序  |  Stata新命令 📘 论文: 数据处理  |  结果输出  |  论文写作  |  数据分享 💹 计量: 回归分析  |  交乘项-调节   |  IV-GMM  |  时间序列  |  面板数据   |  空间计量  |  Probit-Logit  |  分位数回归 ⛳ 专题: SFA-DEA  |  生存分析   |  爬虫  |  机器学习  |  文本分析 🔃 因果: DID  |  RDD  |  因果推断  |  合成控制法  |  PSM-Matching 🔨 工具: 工具软件  |  Markdown  |  Python-R-Stata 🎧 课程: 最新专题  |   计量专题  |  关于连享会   🍓 课程推荐: 连享会:2025 寒假班 嘉宾:连玉君(初级|高级);杨海生(前沿) 时间:2025 年 1 月 13-24 日 咨询:王老师 18903405450(微信)     作者 :巴宁 (北京理工大学管理与经济学院) 邮箱 : baningchina@163.com   ………………………………

原文地址:访问原文地址
快照地址: 访问文章快照
总结与预览地址:访问总结与预览