众里寻他千百度，synth命令来帮助！（二）
昨天，我们了解了synth命令如何下载和使用，今天小编如约向你展示，用synth命令寻找灯火阑珊处的“他”——控制组。
3举例
背景：
1989年美国加州实施控烟法（Proposition 99），提高烟草税（政策实施），为了评估该项政策的效果（我们很自然的想到使用DID，但由于找不到相似合适的控制组，见4中图1）， Abadie et al.(2010, JASA)使用合成控制法研究该项政策对香烟销售的影响，以期评估该政策的效果。
操作：
use smoking（或use smoking.dta,clear） // 载入美国39个州烟草销售数据（1970-2000年）
tsset state year // 声明面板数据集
合成控制法估计：
synth cigsale beer lnincome retprice age15to24 ///
cigsale(1988) cigsale(1980) cigsale(1975), trunit(3) ///
trperiod(1989) xperiod(1980(1)1988) nested fig
注释：
synth：合成控制法估计命令
结果变量（被解释变量）：
cigsale（人均香烟销售量，包/年）
预测变量（解释变量）：
beer（人均啤酒消费量）、lnincome（人均GDP取自然对数）
retprice（香烟零售价格）、age15to24（15-24岁人口所占总人口比重）
cigsale(1988)、 cigsale(1980)、 cigsale(1975)分别为1988、1980与1975年的人均香烟销售量
trunit(3)：实验处理组（加州），括号里的3表示加州的编号是3（加州的值标签）
trperiod(1989)：政策开始实施时期，括号里的1989表示政策实施年份，即：政策从1989年开始实施
xperiod(1980(1)1988)：预测变量beer、lnincome、retprice、age15to24均为1980-1988年的平均值
nested：嵌套优化，寻找最优合成控制（寻找理想控制组，详见上期2、选项（2））
fig：figure，即作图（详见上期2、选项（3））
屏幕结果显示（截取部分）：
（1）数据设置
（2）嵌套优化
（3）获得估计结果（合成加州的各州最优权重）
合成的控制组—“加州替身”：权重大于0的州只有五个，其他州权重均为0（见下图）；需要说明的是：权重非负，且权重之和为1。
（4）加州与合成加州的预测变量的匹配程度（非常接近）
4图示对比
图1（无合成控制）
图2（合成控制，但未加nested选项）
图3（合成控制，且加nested选项，政策实施前两条线更接近）
5因果效应与一点思考（留给有兴趣读者的一些课下研究）
（1）因果效应怎么计算，下图怎么画（后面附有图）
（2）有兴趣读者可以help synt，进一步总结归纳
（3）自己思考总结一下3、4两点
（例如：为何加入cigsale(1988) cigsale(1980) cigsale(1975)作为预测变量？）
（4）合成控制法有何优缺点，有哪些注意事项
（5）权重如何计算
（6）安慰剂检验（placebo test）
详见参考文献[2]（Abadie et al.(2010, JASA)）
（7）比较Synthetic control method与PSM、DID、RD、IV等方法
参考文献：
[1]Abadie, A., Diamond, A., and J. Hainmueller. 2014. Comparative Politics and the Synthetic Control Method. American Journal of Political Science (Forthcoming 2014).
[2]Abadie, A., Diamond, A., and J. Hainmueller. 2010. Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of California's Tobacco Control Program. Journal of the American Statistical Association 105(490): 493-505.
[3]Abadie, A. and Gardeazabal, J. 2003. Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country. American Economic Review 93(1): 113-132.
[4]Vanderbei, R.J. 1999. LOQO: An interior point code for quadratic programming. Optimization Methods and Software 11: 451-484.
[5]Abadie, A., Diamond, A., and J. Hainmueller. 2011. Synth: An R Package for Synthetic Control Methods in Comparative Case Studies. Journal of Statistical Software. 42 (13): 1-13.
synth命令的作者：
Jens Hainmueller, jhain@stanford.edu
Stanford University
Alberto Abadie, alberto_abadie@harvard.edu
Harvard University
Alexis Diamond, adiamond@fas.harvard.edu
IFC
其他学习资料：
本文只介绍一二，感兴趣的童鞋可以自己继续深入摸索，以下资料可能会有帮助：
视频：http://web.stanford.edu/~jhain//Video/SynthDemo.mp4
Jens Hainmueller主页：http://web.stanford.edu/~jhain//
（八卦一下，除了AER，Jens Hainmueller (with K. Bansak and D. Hangartner)今年还在Science上published article，“nber”呀）
最后，让我们来句顺口溜记住synth命令吧：
没有枪没有炮，敌人给我们造；
没有合适的控制组，synth来构造；
众里寻他千百度，synth命令来帮助；
最优权重来合成，终于寻到控制组；
踏破铁鞋无觅处，蓦然回首，
她在爬虫俱乐部！
control group还难找乎？事在人为！记住synth命令了吗？快来爬虫俱乐部找他。要想健康，常来逛逛，有事没事，爬爬更健康！我是爬虫俱乐部爬小二，今天你爬了吗？
我们团队原来的微信公众号是“数据处理援助中心”，现在正式搬家到“爬虫俱乐部”，欢迎关注。新的公众号开始，我们推出有问必答栏目，对您提出的问题，我们会尽力回答，并通过推文的形式进行发布。我们也欢迎各位粉丝向公众号投稿。
（编辑 @徐苾雯）
欢迎大家踊跃投稿，介绍一些关于stata的数据处理和分析技巧。
投稿邮箱：xueyuan19920310@163.com
投稿要求：
1）必须原创，禁止抄袭；
2）必须准确，详细，有例子，有截图；
注意事项：
1）所有投稿都会经过本公众号运营团队成员的审核，审核通过才可录用，一经录用，会在该推文里为作者署名。
2）邮件请注明投稿，邮件名称为“投稿”+“推文名称”。
3）如果大家遇到关于stata处理分析数据的问题，也可以给该邮箱写邮件，邮件名称为“提问”+“问题名称或者关键词”，我们会在后期的推文里给予解答
长按二维码关注公众号
微信扫一扫
关注该公众号