空间双重差分模型案例

2024-06-17 20:36

本文主要是介绍空间双重差分模型案例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、案例简介

使用空间双重差分模型研究中国“一带一路”政策对经济发展的影响效应。

二、变量选择

选取全国30个省(西藏缺失)2007-2017年面板数据,其中18个省为一带一路沿线省份(新疆、重庆、陕西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、广西、云南、上海、福建、广东、浙江、海南等),作为实验组,地区虚拟变量设置为1,其余为对照组,设置为0,一带一路实施的时间为2014年,因此2014年以后的年份,时间虚拟变量设置为1,其余设置为0.

1.被解释变量

gdp:国内生产总值

2.解释变量

d:政策地区虚拟变量

t:政策时间虚拟变量

dt:地区时间交互

3.控制变量

com:总消费

i:总投资

m:货币供应量

cpi:价格指数

open:开放程度

pop:人口

wcpi:工资水平

三、案例操作

1.设置路径与数据描述统计

pwd
cd "C:\Users\Administrator\Desktop\stata"
spatwmat using 邻接矩阵.dta,name(w)use 数据.dta,clear
xtset id year
outreg2 using 描述统计.doc,replace sum(log) keep(gdp i m ncpi open pop wcpi d t dt)

<

这篇关于空间双重差分模型案例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1070437

相关文章

一份LLM资源清单围观技术大佬的日常;手把手教你在美国搭建「百万卡」AI数据中心;为啥大模型做不好简单的数学计算? | ShowMeAI日报

👀日报&周刊合集 | 🎡ShowMeAI官网 | 🧡 点赞关注评论拜托啦! 1. 为啥大模型做不好简单的数学计算?从大模型高考数学成绩不及格说起 司南评测体系 OpenCompass 选取 7 个大模型 (6 个开源模型+ GPT-4o),组织参与了 2024 年高考「新课标I卷」的语文、数学、英语考试,然后由经验丰富的判卷老师评判得分。 结果如上图所

大语言模型(LLMs)能够进行推理和规划吗?

大语言模型(LLMs),基本上是经过强化训练的 n-gram 模型,它们在网络规模的语言语料库(实际上,可以说是我们文明的知识库)上进行了训练,展现出了一种超乎预期的语言行为,引发了我们的广泛关注。从训练和操作的角度来看,LLMs 可以被认为是一种巨大的、非真实的记忆库,相当于为我们所有人提供了一个外部的系统 1(见图 1)。然而,它们表面上的多功能性让许多研究者好奇,这些模型是否也能在通常需要系

人工和AI大语言模型成本对比 ai语音模型

这里既有AI,又有生活大道理,无数渺小的思考填满了一生。 上一专题搭建了一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。 但若不是仅针对数字,而是所有普通词汇,可能达到十几万个词,解码过程将非常复杂,识别结果组合太多,识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的,需要引入语言模型来约束识别结果。让“今天天气很好”的概率高于“今天天汽很好”的概率,得到声学模型概率高,又符合表达

智能客服到个人助理,国内AI大模型如何改变我们的生活?

引言 随着人工智能(AI)技术的高速发展,AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展,不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。 那么,国内的AI大模型有哪些独创的技术点?它们在实际应用中又有哪些出色表现呢?此外,普通人又该如何利用这些大模型提升工作和生活的质量和效率呢?本文将为你一一解析。 一、国内AI大模型的独创技术点 多模态学习 多

OpenCompass:大模型测评工具

大模型相关目录 大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步,扬帆起航。 大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor

模型压缩综述

https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/9015010.html

AI赋能天气:微软研究院发布首个大规模大气基础模型Aurora

编者按:气候变化日益加剧,高温、洪水、干旱,频率和强度不断增加的全球极端天气给整个人类社会都带来了难以估计的影响。这给现有的天气预测模型提出了更高的要求——这些模型要更准确地预测极端天气变化,为政府、企业和公众提供更可靠的信息,以便做出及时的准备和响应。为了应对这一挑战,微软研究院开发了首个大规模大气基础模型 Aurora,其超高的预测准确率、效率及计算速度,实现了目前最先进天气预测系统性能的显著

PyTorch模型_trace实战:深入理解与应用

pytorch使用trace模型 1、使用trace生成torchscript模型2、使用trace的模型预测 1、使用trace生成torchscript模型 def save_trace(model, input, save_path):traced_script_model = torch.jit.trace(model, input)<

陀螺仪LSM6DSV16X与AI集成(8)----MotionFX库解析空间坐标

陀螺仪LSM6DSV16X与AI集成.8--MotionFX库解析空间坐标 概述视频教学样品申请源码下载开启CRC串口设置开启X-CUBE-MEMS1设置加速度和角速度量程速率选择设置FIFO速率设置FIFO时间戳批处理速率配置过滤链初始化定义MotionFX文件卡尔曼滤波算法主程序执行流程lsm6dsv16x_motion_fx_determin欧拉角简介演示 概述 本文将探讨

ROS2从入门到精通4-4:局部控制插件开发案例(以PID算法为例)

目录 0 专栏介绍1 控制插件编写模板1.1 构造控制插件类1.2 注册并导出插件1.3 编译与使用插件 2 基于PID的路径跟踪原理3 控制插件开发案例(PID算法)常见问题 0 专栏介绍 本专栏旨在通过对ROS2的系统学习,掌握ROS2底层基本分布式原理,并具有机器人建模和应用ROS2进行实际项目的开发和调试的工程能力。 🚀详情:《ROS2从入门到精通》 1 控制插