固定效应模型psm倾向匹配得分法 stata

固定效应模型（Fixed Effects Model），在统计学中常用于处理面板数据（Panel Data），特别是当每个个体在整个样本期内可能存在异质性时。PSM（Propensity Score Matching，倾向分数配对）是一种常用的非平衡面板数据分析方法，特别适合于研究设计中存在选择偏误的情况。

在Stata软件中，使用固定效应模型和PSM通常涉及以下几个步骤：

1. **识别变量**：确定个体的固定效应（如ID变量）、观测单位的潜在倾向分数（通常通过回归模型估计），以及解释变量和结局变量。

2. **计算PSM**：通过二元Logistic回归或其他方法估计倾向分数，这个分数表示个体被选入实验组的概率。

3. **配对样本**：使用倾向分数将控制组的个体与实验组的类似个体进行配对，形成“对照”组。

4. **估计模型**：使用匹配后的数据集，在固定效应模型下分析处理效果，比如可以采用差分法（Difference-in-Differences, DID）或者更复杂的工具变量法等。

5. **评估结果**：检查匹配的质量，例如查看配对的数量、距离（balance metrics），并验证结果是否稳定。