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有序逻辑回归模型3 最大似然估计方法/实证研究系列/回归系数估计
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Logit回归模型(1)/实证论文系列视频/logit vs probit/logit vs logistic/发生比 odds、比值比 odds ratio
有序逻辑回归模型1 ordered logistic regression/实证研究系列视频/有序逻辑回归的使用情景及STATA指令
有序逻辑回归模型5/回归结果解读/回归系数、伪R方、似然比检验、临界值
Logit回归模型(4)/实证论文系列视频/logit回归系数的解读/Z统计量、标准误和置信区间
Logit回归模型(3)/实证论文系列视频/McFadden's 伪R方/似然比检验/对数似然函数验算
线性回归的假设/实证论文系列视频/异方差、自相关、Stata绘制散点图、残差图、Breusch-Pagan检验、DW检验
线性回归结果详细解读/实证研究系列视频/系数的经济含义、显著性/R方,调整的R方/F检验/方差分析、SST SSR SSM、自由度、Mean squared
实证研究中的内生性/什么是内生性、产生内生性的原因、内生性检测、解决方法/工具变量法、双重差分法DID
回归系数解读(进阶篇):回归系数的经济规模
回归模型1\实证论文系列视频\自变量、因变量与控制变量\多重共线性\回归模型的选择
stata指令:ssc install\ado file安装外部指令\Stata系列02
描述统计\实证论文系列视频\Stata做描述统计\tabstat summarize tab corr pwcorr
工具变量法(二)/弱工具变量、F检验、偏R方、过度识别检验、相关性、排他性、可识别
双重差分法(四) 回归模型中的双重差分/回归模型、交乘项、处理效应效果、多重共线性
面板数据8\总结 面板模型选择和stata指令\不求甚解版本
工具变量法(一)/工具变量 instrumental variables/两阶段最小二乘法 2SLS、相关性、排他性、联立方程、简约式
单因素方差分析(下)/ANOVA/方差分析的计算、使用Excel和Stata进行方差分析
面板数据4 模型简介:混合模型、固定效应模型和随机效应模型
双重差分法(七)多期双重差分法3 (上集)/Callaway and Sant'Anna 2021
每周六就是固定交粮日
双因素方差分析(下)/Two way ANOVA/双因素方差分析的计算、stata双因素方差分析
面板数据6 固定效应:LSDV、固定效应原理和Stata指令、F检验
双重差分法(九)平行趋势检验(下集)/多时点平行趋势检验回归法、TWFEDD平行趋势检验、CSDID平行趋势检验
双重差分法(七)多期双重差分法3 (下集)/Callaway and Sant'Anna 2021
双重差分法(九)平行趋势检验(上集)/什么是平行趋势检验,为什么要满足平行趋势检验、多时点平行趋势检验绘图法
倾向得分匹配4(中)/PSM/Stata 操作详解:倾向得分匹配指令、匹配对象读取,检验匹配效果
双重差分法(八) 双重差分法的Stata操作(下集)/传统双重差分法、多时点双重差分法、多期双重差分法
双重差分法(五)多期双重差分法1/多期双重差分法、多时点双重差分法、渐进双重差分法、双向固定效应TWFEDD
工具变量法(四)被禁止的回归(比赛)/虚拟内生变量、01内生变量、二元内生变量、非线性内生变量
双重差分法(六)多期双重差分法2/Goodman-Bacon 2021、多期双重差分法、多时点双重差分法、渐进双重差分法、双向固定效应TWFEDD
单因素方差分析(上)/ANOVA/什么是方差分析、方差分析的思路
面板数据7 随机效应:随机效应原理,随机效应stata指令和豪斯曼检验
倾向得分匹配2/PSM/潜在结果、随机实验、观测数据、条件独立、鲁宾因果模型、假想随机实验
双重差分法(二)什么样的数据可以使用双重差分法/differences in differences DID/观测数据、实验数据
Stata指令: sort gsort\Stata 排序\Stata系列03
倾向得分匹配3/PSM/倾向得分定理、假想随机实验、Rosenbaum and Robin(1983)\近邻匹配、半径匹配、核匹配
双重差分法(十)PSM-DID Stata 操作详解(下)/ 倾向得分-双重差分/psmatch2指令/多时点双重差分法、多期双重差分法
CAR累计异常收益率计算(四)\数据清理2:Stata 数据合并、merge、joinby、生成估计期和窗口期数据
双重差分法(十)PSM-DID Stata 操作详解上/ 倾向得分-双重差分/原理、diff 指令、psmatch2指令/传统双重差分法,多时点双重差分法
标题: PSM-DID论文带读(下)《Matching and Regression to the Mean》