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stata熵值法通用程序,Stata熵值法源代码

stata-latex-workflows：LaTeX输出的Stata工作流

传统的双重差分（DID）作为政策效应评估方法中的一大利器，受到越来越多人的青睐， 但是，在传统的DID中，一个经典的假设是个体处理效应稳定性假设（Stable Unit Treatment Value Assumption，SUTVA）。SUTVA最重要的一点是“处理组个体不会影响控制组个体”。换言之，在SUTVA框架下，总体中的任何个体并不会受到其他个体接受处理与否的影响。这个要求有点太高了，随着地区间的交流越来越密切，政策的实施效果难免会有扩散效应，因此，这个假设在考虑到空间相关性时被打破了，当不同空间单元之间存在相关性即存在空间溢出效应时，SUTVA不再成立（Kolak&Anselin，2019）。并且事实上，SUTVA在大多数情况下可能都不成立，而现有的DID类实证文章很少会考虑到这一点，并且Ferman（2020）指出忽略空间相关性将导致标准误被低估，从而夸大系数的显著性。于是空间双重差分SDID应运而生！

指标包括： 地方债-债券数量(只) 地方债-债券余额(亿) 地方债-债券余额占比(%) 城投债-债券数量(只) 城投债-债券余额(亿) 城投债-债券余额占比(%) 总计-债券数量(只) 总计-债券余额(亿) 数据来源：WIND数据库

离散控制Matlab代码cic：Athey和Imbens（2006年）Change-in-Changes模型的Stata实现 描述 这个Stata命令cic实现了Athey和Imbens（2006）提出的变化中的变化（CIC）模型。 该命令估计在治疗前后，在治疗组和对照组中观察到重复的个体横截面的环境中，治疗的平均效果和分位数效果。 CIC模型放宽了标准线性差异中模型的几个假设。 cic命令中包括连续CIC模型和离散CIC模型（带有和不带有条件独立性假设），以及来自标准线性差异差模型和分位数差异模型的处理效果。 通过与其他两个先前存在的估计器一起实现CIC估计器， cic命令可以说明在各种假设下处理的效果如何变化。 背景 我为我的学位论文项目之一编写了此Stata实现的代码（Kranker 2011，2016）。 该代码以的简单“端口”开始。 然后，我对代码进行了一些更改，以各种方式加速并扩展了方法。 当在2019年6月翻阅一些旧文件时，我遇到了这段代码，认为这可能对其他人有帮助，并决定在线发布该软件包。 我看到布莱斯·梅利（Blaise Melley）也有。 希望此发行版可以防止其他

空间计量stata代码，适合面板数据，包括空间权重矩阵制作（地级市，省级均可）、莫兰散点图绘制， LM检验LR检验hausman检验等空间计量全过程 空间计量stata代码命令及解释、面板空间计量全部过程、空间相关性检验空间杜宾模型、空间滞后模型、空间误差模型、LM检验、RLM检验，固定效应和随机效应选择、wald检验、LR检验、结果解释、绘制区域地图，里面的操作步骤讲解本人均做了详细的说明，跟着整体跑一遍就可以学会，然后代入自己的数据即可，十分适合空间计量小白的学习！里面还有空间权重矩阵制的代码，均是本人整理的哦，不但可计算最常见的0 1矩阵，反距离矩阵，经济距离矩阵以及经济地理矩阵等四种矩阵，还可以计算门槛地理距离二元化矩阵，门槛地理反距离矩阵以及社会经济属性权重矩阵。操作写的很详细，并且有演示数据，还赠送shp文件哦，跟着跑一遍就可以学会哦，准确可靠 ！ stata相对于matlab而言入门空间计量的门槛还是比较低的，但是stata在空间计量方面的命令越来越完善，基本可以做到空间计量的全套检验，而且stata在结果呈现以及输出方面具有天然的优势，这点是matlab软件远远达不到的

空间权重矩阵，地级市、省级四种空间权重矩阵都有哦，都是本人制作的，准确可靠哦！！结合了excel、stata、matlab联合制作！！！

合成控制法 SCM全套资料，里面有详细的代码、数据、案例、经典文献解读 合成控制法如今已经被广泛应用于政策评估，他和DID一样已经成为解决政策评估问题的主流方法，并且很多时候两者都是相辅相成，一起运用，其得到的结果才更有说明力！！资料主要包括示例数据，操作代码以及相关参考文献，合成控制法 SCM 内容通俗易通，代码简单，初学者可以简易学会。合成控制法是一个较为高级的的计量方法，无论是毕业论文还是期刊论文，都是一个很好的工具。 合成控制法的优点如下： ①作为一种非参数的方法，是对传统的双重差分法DID的拓展 ②通过数据驱动确定权重，减少了主观选择的误差，避免了政策内生性问题 ③通过对多个控制对象加权来模拟目标对象政策实施前的情况，不仅可以清晰地反映每个控制对象对“反事实”事件的贡献，同时也避免了过分外推 ④可以对每一个研究个体提供与之对应的合成控制对象，避免平均化的评价，不至于因各国政策实施时间不同而影响政策评估结果，避免了主观选择造成的偏差，研究者们可在不知道实施效果的情况下设计实验

stata面板门槛回归模型，门限模型，门限回归，门槛模型，面板xthreg ，命令安装和回归分析LR画图都讲的很详细哦，资料都是本人在学习面板门槛模型是归纳总结的，结合了连玉君老师以及王群勇两位老师的命令，配有详细的操作代码、示例数据以及图文注释，可以跟着整体跑一遍，就可以理解门槛回归的内涵。为了照顾实证小白，本人还收集了关于面板门限模型含义说明的pdf讲义，命令的下载、安装、各变量的具体含义说明，均讲述的十分清楚，十分适合小白的学习哦具体包括：单一门槛，双门槛，三门槛的原假设，如何判断门槛个数？门槛回归结果的阐述说明，以及绘制门槛LR图，内容非常详细。