合成控制法(SCM)全套资料，包含详细代码、数据、案例及经典文献解析

简介：
本资料集全面介绍合成控制法（SCM），涵盖详尽代码示例、真实数据应用、丰富案例研究及关键文献解读，适合深入学习与实践。 合成控制法（SCM）已成为政策评估领域的主流方法之一，并且常常与双重差分法（DID）结合使用以提高结果的解释力。全套资料包括示例数据、操作代码及相关参考文献，内容易于理解，初学者也能轻松掌握。 合成控制法的优点如下： 1. 作为一种非参数的方法，它拓展了传统的双重差分法。 2. 利用数据驱动的方式确定权重，减少了主观选择带来的误差，并且能够有效避免政策内生性问题。 3. 合成多个对照组的加权组合来模拟目标对象在实施干预前的状态，这不仅有助于清晰地展示每个控制单元对“反事实”情景的影响贡献度，还防止了过度外推的问题。 4. 为每一个研究个体提供与其对应的合成控制对象，避免了一般化的评价方式。这种方法不受各国政策执行时间差异的限制，并且能够减少由于主观选择所导致的研究偏差。此外，研究者可以在不知道干预效果的情况下设计实验。 无论是撰写毕业论文还是期刊文章，掌握合成控制法都是一个非常有价值的工具。