“年龄-时期-队列”模型的stata代码

以下是一个简单的“年龄-时期-队列”模型的Stata代码示例：

* 导入数据
import delimited "data.csv", clear

* 设置变量标签
label variable age "Age"
label variable period "Period"
label variable cohort "Cohort"
label variable deaths "Deaths"

* 拟合apc模型
apc model deaths age period cohort, base(0) method(ml) model(add) nolog

* 查看结果
apc table

在上述代码中，我们首先使用`import delimited`命令导入数据，然后使用`label variable`命令为每个变量设置标签。接着，我们使用`apc model`命令来拟合"年龄-时期-队列"模型，其中指定了`deaths`为因变量，`age`、`period`和`cohort`为自变量。`base(0)`参数指定了基准年龄为0，`method(ml)`指定了最大似然估计法，`model(add)`表示使用加性模型，`nolog`表示不对结果取对数。最后，我们使用`apc table`命令查看结果。

相关问题

tvp-var模型stata代码

以下是一个用于估计TVAR模型的Stata代码示例：

// 加载数据
use "data.dta", clear

// 设置时间变量
tsset date

// 估计 TVP-VAR 模型
tvpvar y1 y2 y3, lag(2) prior(t) nolog

其中，`data.dta` 是包含观测数据的 Stata 数据文件，包括时间变量 `date` 和多个变量 `y1`、`y2`、`y3`。`tvpvar` 命令用于估计 TVP-VAR 模型，其中 `lag(2)` 表示使用两期滞后的值，`prior(t)` 表示使用 t-分布作为先验分布（可以选择其他先验分布），`nolog` 表示不输出日志信息。

psm-did模型的stata代码

PSM-DID模型是一种处理选择性偏差和因果推断的方法，结合了倾向得分匹配和差分中差分估计。在Stata中，实现PSM-DID模型需要进行以下步骤：

首先，需要通过psmatch2命令进行倾向得分匹配，将处理组和对照组进行匹配。该命令可以生成倾向得分，然后用该得分进行匹配，得到匹配后的样本。

其次，使用didreg命令进行差分中差分估计。该命令可以对匹配后的样本进行处理组和对照组的比较，得到差分中差分的估计结果。

最后，使用不同的工具箱命令对结果进行检验，比如robust命令可以进行异方差稳健的检验，用来验证PSM-DID模型的结果的稳健性。

综上所述，实现PSM-DID模型的Stata代码包括psmatch2命令进行倾向得分匹配，didreg命令进行差分中差分估计，以及使用不同的工具箱命令进行结果检验。通过这些步骤，可以有效地利用Stata进行PSM-DID模型的估计和推断。