* 2018년 겨울 5000원 STATA 강좌가1월 25일(목) 홈구장인 명지대에서 진행됩니다.접수는 1주일 전인 18일 오전 오픈 하도록 하겠습니다.(접수방법은 오픈과 동시에 공지하겠습니다)주제는 이번에 출간되는 '정책분석을 위한 STATA'의일부분을 진행하도록 하겠습니다.1. 도구변수 추정 2. DID 3. PSME 4. RD참가비: 5000원(현장접수) + 정책분석을 위한 STATA* 자리가 많지 않아 선착순 접수입니다. 출처: http://econbigdata.tistory.com/11 [경제 빅데이터 저장소]
예제 Cattaneo(2010)에 사용되었고, STATA의 예제 파일에 들어가 있는 자료를 이용하여 설명해보자. 여기에서 정책은 임신 중 산모의 흡연 여부이고, 성과지표는 태아의 몸무게이다. 즉, 임신 중 산모가 흡연을 했을 경우 태아의 건강에 어떤 영향을 미치는지 살펴보자. cattneo2.dta자료를 불러 들이자. . use http://www.stata-press.com/data/r15/cattaneo2.dta, clear (Excerpt from Cattaneo (2010) Journal of Econometrics 155: 138-154) 산모의 임신 중 흡연여부(mbsmoke)에 따라서 태아의 평균 몸무게가 어떤 영향을 받는지 아래와 같이 확인해볼 수 있다. . tab mbsmoke , sum..
도플갱어 PSME : Part 1 (개요)
개요* 좀 더 자세한 내용은 "정책분석을 위한 STATA"에 나와 있습니다. 정책평가의 핵심은 정책의 효과를 추정하는 것이다. 최근에는 임의실험을 통해서 정책을 평가하는 것이 인기이다. 실제로 다양한 필드 실험 혹은 실험실 내의 실험이 진행되고 있기도 하다. 하지만 모든 정책이 임의실험을 할 수 있는 것이 아니다. 비용 문제, 윤리 문제, 기간 문제 등 다양한 이유로 임의실험이 불가능한 경우가 많다. 따라서 임의실험이 불가능한 경우에 어떤 방법을 이용해서 평가를 할 수 있는지에 대해서 생각해볼 필요가 있다. 여기에서는 그런 방법 중 하나인 성향점수매칭추정법(PSME, propensity score matching estimation)에 대해서 소개하고자 한다. 특별히 정책효과가 모든 사람에게 동일한 것이..
비모수적 추정 앞의 Part 2에서의 추정치에서도 편의가 발생하는 것은 특정한 함수형태를 가정하였기 때문이다(혹은, 회귀불연속설계의 가정이 만족되지 않아서 일 수도 있다). 비모수적 추정은 다음의 값을 추정하는 것이다. $$ \hat{\delta} = \lim_{s \downarrow \tau} E[Y|X = \tau] - \lim_{s \uparrow \tau} E[Y|X = \tau] $$ 예전에는 계산상 어려움 때문에 모수적 형태를 가정하고 추정하는 경향이 있었다. 하지만 STATA 에서는 rdrobust 라는 추정명령어가 있기 때문에 이를 사용하면 함수형태에 대한 가정없이도 비교적 쉽게 추정할 수 있다. 동일한 자료를 rdplot을 이용해서 다시 그려보자. 아래 그림에 그 결과가 제시되어 있다. ..
단층과 정책효과 추정: part 1 (개요)
일반적인 회귀모형을 생각해보자. 아래 그림은 설명변수 $X$(covariate)와 성과변수 $Y$와의 관계를 산포도로 그린 것이다. . clear . set more off . use rd_1, clear . scatter y_original x /// > , xtitle(Covariate) ytitle(Outcome) ms(O) mcolor(green%30) /// > title("Covariate and outcomes") 위 산포도에 따르면, $X$가 증가하면서 $Y$도 증가하는 경향이 있는 것으로 보인다. 이러한 상관관계를 선형모형으로 추정한 것이 아래 그림의의 붉은색 실선이다. 파란색 점선은 비모수적으로 추정한 선형식이다. . tw (scatter y_original x , ms(O) mcolo..