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PSM方法示例及Stata软件实现包。

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简介：
通过选取一个具体的实例并提供相关数据，随后详细阐述了倾向得分匹配的具体流程以及相应的代码实现，旨在对该案例的数据进行深入分析。用户可以自由下载这些资源，以便于进一步的参考和学习。

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  • PSM方法实例解析及Stata操作指南.pdf
    优质
    本PDF深入浅出地讲解了PSM（倾向得分匹配）方法的应用实例，并提供了详细的Stata软件操作指导，适合研究者学习实践。 倾向得分匹配法（PSM）举例及在Stata中的实现方法介绍了一种统计分析技术及其应用示例，并详细讲解了如何使用Stata软件来执行这一过程。文档内容涵盖了从理论理解到实际操作的各个方面，对于学习和研究中需要进行因果推断的人来说非常实用。
     
  • PSM方法实例分析与Stata操作详解.rar
    优质
    本资源提供PSM（倾向得分匹配）方法的实例分析，并详细介绍如何在Stata软件中进行相关操作。适合研究者学习和应用以提高数据分析准确性。 本段落通过一个实际案例及其数据展示了倾向得分匹配的过程和代码，并提供了数据分析的方法。读者可以下载相关资料作为参考。
     
  • PSM-DID方法稳健性检验DO文件及示例数据RAR包
    优质
    本资源包含PSM-DID方法稳健性检验所需的DO文件以及配套示例数据集。RAR压缩包内含详细说明与代码实例，适用于相关研究与学习需求。 4. 指标说明：双重差分法（Differences-in-Differences），又称“倍差法”或简称“差中差”，在政策效应评估方法中越来越受欢迎。其主要原因包括： （1）能有效避免内生性问题，因为相对于微观经济主体而言通常是外生的，不存在逆向因果关系的问题。此外，使用固定效应估计也能缓解遗漏变量偏误。 （2）相比传统的方法通过设置一个虚拟变量来评估政策效果的方式，双重差分法具有更为科学的设计和更准确地估算政策影响的能力。 （3）该方法原理简单易懂，并且易于应用，不像空间计量等复杂方法那样难以掌握。 （4）尽管本质上是面板数据固定效应估计，但“DID”这个词听起来比OLS、FE等术语更加时髦高端，因此一定程度上满足了研究者的虚荣心需求。 另外一种统计学方法叫做倾向评分匹配（Propensity Score Matching, PSM），它用于处理观察性研究中的偏差问题。在这些研究中，由于各种原因导致的数据偏移可以通过PSM来解决。
     
  • PSM-DID方法在Stata中的操作详解：包含命令代码、示例数据和参考文献
    优质
    本文章深入讲解了如何在Stata软件中应用PSM-DID方法，并提供了详细的命令代码、实例数据及参考文献，旨在帮助研究者更好地理解和实施这一统计技术。 PSM-DID方法的Stata操作详解包括命令代码、样例数据以及参考文献内容：涵盖PSM-DID方法的相关Stata数据与命令代码及文献；传统DID的Stata数据、命令代码及相关文献；倾向得分匹配在Stata中的应用，包括所需的数据和具体的操作步骤。
     
  • Stata 软件包
    优质
    Stata软件包是一套全面的数据管理与统计分析工具，适用于社会科学、医学等领域的研究人员和学生。它提供了广泛的统计功能及高效的编程环境。 Stata MINI版，解压后可以直接使用。
     
  • Stata 15 软件安装包
    优质
    Stata 15软件安装包提供了全面的数据管理、统计分析和绘图功能。这款强大的工具适合研究者与分析师使用，支持Windows、Mac及Linux系统安装。 Stata 是一套提供数据分析、数据管理和绘制专业图表的完整统计软件。它具有许多功能，包括线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式，并且能够生成精美的统计图形。新版本的 Stata 使用了更加友好的窗口界面，在用户编写程序时可以使用直接命令式的语法。Stata 提供了一份详尽的手册，涵盖了样本建立、解释、模型与语法以及参考文献等内容，总页数超过一万余页。 此外，Stata 软件可以通过网络实时更新最新的功能，并且能够获取世界各地的使用者对于 Stata 公司提出的问题及解决方案的信息。用户还可以通过《Stata Journal》获得许多相关资讯和书籍介绍等信息。另一个资源丰富的渠道是 Statalist，这是一个独立的服务器列表平台，每月交替提供超过1000个讯息以及50多个程序给使用者。
     
  • BHAR事件研究法Stata代码及示例数据.rar
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    本资源包包含用于执行BHAR（贝叶斯自适应哈密顿抽样算法）事件研究方法的Stata编程代码和相关示例数据集，适用于金融经济学领域的实证分析。 BHAR（Buy and Hold Abnormal Return），即购入持有异常收益法，在短期事件研究或长期事件研究中均包含六大步骤：定义事件及窗口、选择样本、确定预期收益率模型或基准收益率、估计异常收益、检验统计显著性以及结果解释。在长期事件研究中，正确选取期望收益模型或基准收益率尤为重要，并且准确衡量和理解异常收益的统计意义也非常关键。 以下是使用Stata进行BHAR分析的基本步骤： 1. 定义感兴趣的事件及其时间窗口。 2. 选择一个合适的样本（例如特定行业的公司）。 3. 确定用于计算预期回报率的方法，如市场模型或行业平均值等基准收益率方法。 4. 使用选定的模型来估计异常收益。这可能涉及回归分析或其他统计技术以确定事件影响下的股票超额表现。 5. 对所得结果进行统计显著性检验（例如t-检验），确保发现的结果不是随机波动导致的假象。 6. 分析并解释所获得的数据，评估该事件是否对股价产生了实质性的短期或长期效应。 在实践中，为了实现上述步骤，可以编写相应的Stata代码来处理数据和执行必要的统计测试。这些包括但不限于导入数据、计算预期收益、运行回归模型等操作的具体命令行指令集。此外还需要准备一些示例股票价格或其他相关财务信息作为研究的基础材料来进行案例分析。
     
  • Redis加锁实现方法详解及示例
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    本文章详细解析了使用Redis进行分布式锁的多种实现方式，并提供了具体的代码示例。通过本文，读者可以深入了解如何利用Redis的原子性和持久性特性来确保数据的一致性和安全性，在高并发场景下有效避免线程安全问题。 本段落主要介绍了使用Redis实现锁的几种方法，并详细解释了INCR、SETNX和SET命令的应用示例代码，为读者的学习或工作提供参考价值。有兴趣的朋友可以继续阅读以了解更多相关内容。
     
  • PSM-DID方法在Stata中的操作详解：命令、数据与文献（全新整理）
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    本教程全面介绍PSM-DID方法在Stata软件中的应用，涵盖详细命令解析、数据处理技巧及最新相关研究文献推荐。 该资源提供今年全新且手工精心整理的数据内容，适合引用于学术研究与论文写作。数据来源权威，并明确标注《数据来源》，确保了控制变量的准确性，避免了数据造假的问题。 适用对象包括大学生、本科生以及研究生等初学者群体，易于上手使用。此资料适用于多个学科领域，如经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理及社会学等课程引用。
     
  • Android圆形图片裁剪示例及实现方法
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    本文详细介绍了如何在Android应用中实现圆形图片裁剪功能，并提供了具体的代码示例和实现步骤。 在处理用户头像上传和设置的时候，经常会用到Android圆形图片裁剪的示例代码及实现方法。