PSM方法简介
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《价格测试模型》介绍三种常用的价格测试模型:PSM模型简介PSM价格敏感度分析方法是在70 年代由Van Westendrop 所创建。
其特点为所有价格测试过程完全基于被访者的自然反应,没有任何竞争对手甚至自身产品的任何信息。
PSM模型也即,价格敏感度测试模型,是目前在价格测试的诸多模型中,最简单、最实用的模型,为大多数市场研究公司所认可。
通过PSM模型,不仅可以得出最优价格,而且得出合理的价格区间。
PSM模型的要点在于通过定性研究,设计出能够涵盖产品可能的价格区间的价格梯度表,然后在有代表性的样本中,请被访者在此价格梯度表上做出四项选择:有点高但可以接受的价格,有点低但可以接受的价格,太高而不会接受的价格,太低而不会接受的价格。
对样本的这几个价格点,分别求其上向和下向累积百分比,以此累积百分比作价格需求弹性曲线,四条曲线的交点标出了产品的合适价格区间,最优定价点以及次优定价点。
使用方法PSM模型的具体的做法是,询问被访者4个价格:(1)什么样的价格您认为太便宜,以至于您怀疑产品的质量而不去购买(太便宜以至于不购买的价格) /什么样的价格非常便宜,并是最能吸引您购买的促销价呢(太便宜的促销价格)(2).什么样的价格您认为是比较便宜的呢;(比较便宜的价格)(3).什么样的价格是您认为贵,但仍可接受的价格;(比较贵的价格)(4).什么样的价格太高,以至于不能接受?(太贵以至于不购买的价格)在非促销时期,对部分耐用消费品及部分快速消费品(如高档\奢侈的消费品),如果价格定得太低,消费者会怀疑产品的质量而不去购买,这种类型的产品可以采用(1)问法中的第一种;对普通的快速消费品,如啤酒、零食等,定价太低,消费者不一定会怀疑产品质量有问题,而只会认为是产品在促销,此种类型的产品可以采用(1)问法中的第二种。
在执行中,要注意这四个价格之间的关系如下图:对“太便宜”和“便宜”的价格百分比进行向下累计统计,对“贵”和“太贵”的百分比进行向上累计统计,得出如下图所示的四条价格线。
过程安全管理 ---发展历程Process Safety Management提 纲一、安全管理发展历程 二、过程安全管理发展历程安全管理发展历程1、技术加经验Ø杜邦公司成立于1802年,最初生产黑火药。
1802年~1880年,黑火药一 直是其主要产品,根据技术和经验把生产操作间建在莱茵河畔依山临河而建, 每人一个小的操作间,降低操作间内的黑火药量。
安全管理发展历程2、技术加制度Ø每一个制度都是用鲜血书写的 •进入工作区,劳保穿戴符合规定 进入工作区,劳保穿戴符合规定: 帽子(头发)、袖子、护目镜…… 护目镜 •动火前办理作业票、气体检测合格安全管理发展历程案例某油田分公司采油厂在安装单井罐 时发生了一起油罐爆炸着火事故, 造成5人死亡、2人重伤,1人轻伤。
40立方米原油罐 40立方米原油罐安全管理发展历程排气管该罐于10月4日起已停用,罐中原 也就是说罐内留有残液,密度0.806吨 方米。
已放至底阀口(底阀口距罐底10厘米10月28日9时30分,注采保运班两具40立方米原油罐 密度:0.806吨/米3焊工及维护工到达进行吊罐作业。
在吊罐装车时,发现油罐排气管过长不便搬 。
10cm运,就将排气管割成两段随罐一起装车安全管理发展历程12点30分左右,两具油罐及相关附件运至目的地。
13点,开始卸装吊罐工作。
14点44分,工人先在油罐上连接排气管法兰,后焊接 气管割开的延伸部分。
14点50分,油罐在焊接过程中发生爆炸,现场开始着 。
40立方米原油罐 15点52分,消防车赶到现场进行扑救。
16点20分,将火扑灭。
安全管理发展历程这是油罐爆炸后被烧毁的汽车残骸安全管理发展历程3、体系管理思路的建立1988年7月6日,阿尔法钻井台事故, 167人死亡。
英国政府组织了由卡伦爵士 率领的官方调查团,调查报告提出建议 106条。
其中,建议应在正规安全评估基 础上建立安全管理体系(SMS)和安全个案 (CASE),是形成HSE思想的基础。
PSM软件介绍简介PSM〔Professional Service Management〕软件是一款专业的效劳管理软件,可以帮助企业提供高效、优质的效劳,提升企业的竞争力。
PSM软件集成了各种功能模块,包括客户管理、工程管理、人员管理、资源管理等,方便企业对效劳进行整体规划、组织和控制。
功能模块客户管理PSM软件提供了完善的客户管理模块,可以帮助企业对客户信息进行统一管理。
这个模块包括客户信息的录入、编辑、查询、修改和删除等功能。
同时,还可以进行客户分类,方便企业根据不同的客户特点进行有针对性的效劳。
工程管理PSM软件的工程管理模块可以帮助企业对工程进行全面的管理。
这个模块可以录入工程根本信息,包括工程名称、负责人、开始时间、截止时间等。
对于正在进行的工程,还可以进行进度追踪和本钱控制,方便企业及时发现和解决问题。
人员管理人员管理是企业效劳管理的重要环节,PSM软件的人员管理模块可以帮助企业对人员进行全面的管理。
这个模块可以录入人员的根本信息,包括姓名、职位、联系方式等。
同时,还可以进行人员的排班和考勤管理,方便企业合理安排人力资源。
资源管理PSM软件的资源管理模块可以帮助企业对各种资源进行统一管理。
这个模块可以录入资源的根本信息,包括名称、类型、规格等,并进行分类和标记,方便企业对资源的使用和分配。
同时,还可以进行资源的调度和维护,确保资源的充分利用。
优势多功能性PSM软件集成了多个功能模块,可以满足企业各个环节的需求。
无论是对客户进行管理,还是对工程、人员、资源进行管理,PSM软件都可以提供全面的功能支持。
企业可以根据自身需要选择使用不同的功能模块,灵巧应用。
系统化管理PSM软件通过将各个环节的管理模块集成在一起,实现了效劳管理的系统化。
企业可以通过PSM软件,将各个环节的数据整合起来,实现全局视角的管理。
这样可以更好地把握企业的效劳情况,及时发现和解决问题。
提高效率PSM软件能够通过自动化和集成化的方式,提高企业的工作效率。
工艺安全管理(PSM)---- 跨国公司风险管理模式借鉴工艺安全管理( PSM )体系的目的是确保工艺设施如化工厂、炼油厂、天然气加工厂和海上钻井平台得到安全的设计和运行。
工艺安全管理(PSM)体系专注于预防重大工艺事故,如火灾、爆炸和有毒化学品的泄漏等。
在20 世纪80 年代发生了一系列的严重事故,例如印度博帕尔的有毒气体泄漏事件,针对这些,第一部工艺安全管理(PSM)的法规得以出台。
美国最重要的工艺安全管理(PSM)法规是职业安全及健康管理局(OSHA)于1992 年颁布的29 CFR 1910.119 高度危险化学品的工艺安全管理。
1996 年美国环境保护局( EPA )又将工艺安全的监管范围扩展到了环境和公众安全。
此外有一些州制订了自己的工艺安全管理(PSM)法规,包括:新泽西州的毒害物灾难防治法( 1986 年);特拉华州剧毒物风险管理法( 1989 年);内华达州的化学品事故预防管理( CAPP)。
各种专业协会还建立了不同的工艺安全管理( PSM)标准和指导程序,如美国石油学会( API)的建议实践750。
各种专业公司和社团组织过与工艺安全管理(PSM)相关的各种研讨会,如化工工艺安全中心、“成功工厂”和石油工程师协会等.我国现在在这方面还比较落后,相信如果PSM 在我国真正推行,是可以避免诸如重庆开县井喷、吉林石化爆炸和上海农药厂冲料此类的事故的;现阶段很多国内公司工厂在推行EHS 或者叫HSE 体系,但是如果流程工业意识不到EHS体系和PSM 的区别,简单认为有EHS 体系即可,那也是一个很大的误区。
工艺安全管理(PSM)的特征:工艺安全管理(PSM)不是一个由管理层下达到其雇员和承包商工人的管理程序,这是一个涉及每个人的管理程序。
关键词是:参与”,绝对不是仅仅沟通。
所有管理人员,雇员和承包商工人都为工艺安全管理(PSM)的成功实施负有责任。
管理层必须组织和领导PSM 体系初期的启动,但雇员必须在实施和改进上充分参与进来,因为他们是对工艺如何运行知道最多的人,必须由他们来执行建议和变动。
第38卷第2期2021年2月统计研究Statistical ResearchVol.38,No.2Feb.2021传统PSM-DID 模型的改进与应用*谢申祥范鹏飞宛圆渊内容提要:在倾向得分匹配-双重差分模型(PSM-DID )的应用中,面临原本适用于截面数据的倾向得分匹配(PSM )运用到面板数据中的挑战,传统基于面板数据转化为截面数据再匹配的方案和基于面板数据逐期匹配的方案,容易产生“自匹配”现象或匹配对象在政策前后不一致的问题。
为克服上述问题,本文对传统的逐期匹配方案进行了如下改进:一是对匹配变量进行区分,并由特殊类变量和倾向得分值(ps 值)共同控制匹配;二是匹配方式由原来ps 值点对点匹配,改进为ps 值序列间的整体匹配。
更进一步,在应用实例中显示,当对照组与处理组差异较大且存在特殊类变量时,利用改进后的PSM-DID 模型可以更加有效地识别出政策产生的效应。
关键词:PSM-DID ;特殊类变量;ps 值序列匹配DOI :10.19343/j.cnki.11-1302/c.2021.02.011中图分类号:C81文献标识码:A文章编号:1002-4565(2021)02-0146-15Improvement and Application of Classical PSM-DID ModelXie ShenxiangFan PengfeiWan YuanyuanAbstract :In the application of PSM-DID model ,there is always the problem of how to apply PSM to panel data ,which is originally applicable to cross-section data.Two traditional solutions are directly transforming panel data to section data and phase by phase matching.These measures are prone to produce "self-matching"or the problem of unstable control subjects.This paper makes two improvements on the basis of phase by phase matching to overcome these problems :one is to distinguish the matching variables ,and the matching is controlled by special class variables and propensity score value (ps value );the other is to improve the matching mode from the original point-to-point matching of the ps value to the whole matching between ps value sequences.In the case study ,it is found that when there is a big difference between the control group and the treatment group and there are special class variables in control variables ,the improved PSM-DID model can identify the policy effects more effectively.Key words :PSM-DID ;Special Class Variables ;ps Value Sequences Matching*基金项目:国家社会科学基金重点项目“‘逆全球化’的政治经济学分析与中国的应对方案研究”(18AGJ001);泰山学者工程专项经费资助。
PSM的stata实现1. PSM 简介在经济学中,我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应,为此,我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。
然⽽,我们的数据通常来⾃⾮随机的观察研究中,处理组和控制组的初始条件不完全相同,故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。
「倾向得分匹配 (PSM)」法使⽤倾向得分函数将多维向量的信息压缩到⼀维,然后根据倾向得分进⾏匹配。
这样可以在既定的可观测特征变量下,使得处理组个体和控制组个体尽可能相似,因⽽可以缓解处理效应的选择偏差问题。
匹配的思想如下:假如某个体在处理组,为了找到对照,找⾄少⼀个其他各⽅⾯与该个体尽量相似但出于控制组的个体,这样两者就有可⽐性。
倾向得分匹配是指,找⼀个其他各⽅⾯与该个体尽量相似意味着要考虑两个个体的很多⽅⾯,让尽可能多的⽅⾯尽量相似,⽽⾼维匹配并不容易,因为维度越⾼找⼀个各⽅⾯相似的两个个体越难。
为了解决这个问题,Rosenbaum and Rubin (1983)提出了倾向得分的概念。
个体的倾向得分是指在个体情况⼀定的前提下,其进⼊处理组的概率。
倾向得分⽤logit回归,选择尽可能多的协变量,也就是刚才说的“其他各⽅⾯”,类似于回归中的控制变量。
计算倾向得分类似于⼀个降维的过程,把⾮常多的协变量维度降为⼀个维度,就是倾向得分,也就是倾向得分综合包含了所有协变量的信息。
两个个体的倾向得分⾮常接近,并不意味着这两个个体的其他属性也接近,这不好判断。
不过根据PSM的原理,倾向得分接近就够了,其他属性也接近更好。
2. PSM 的分析过程2.1 PSM 模型设定对于个体,根据是否进⾏某项处理可以分为两种结果:表⽰个体是否进⾏某项处理,即 1 表⽰处理,0表⽰未处理;对于离散变量:gen dv_dum=2 //dv是指变量,dv_dum是指⽣成⾃变量的⼆元变量。
PSM平衡性检验B值原标题:倾向匹配得分教程(附PSMB值操作应用、平衡性检验、共同取值范围、核密度函数图)本文主要包括倾向匹配得分命令简介、语法格式、倾向匹配得分操作步骤思路,涉及倾向匹配得分应用、平衡性检验、共同取值范围检验、核密度函数图等内容。
PSM平衡性检验B值命令简介Stata does not have a built-in command for propensity score matching, a non-experimental method of sampling that produces a control group whose distribution of covariates is similar to that of the treated group. However, there are several user-written modules for this method. The following modules are among the most popular:PSM平衡性检验B值没有一个内置的倾向评分匹配的命令,一种非实验性的抽样方法,它产生一个控制组,它的协变量分布与被处理组的分布相似。
但是,这个方法有几个用户编写的模块。
以下是最受欢迎的模块(主要有如下几个外部命令)psmatch2.adopscore.adonnmatch.adopsmatch2.ado was developed by Leuven and Sianesi (2003) and pscore.ado by Becker and Ichino (2002). More recently, Abadie, Drukker, Herr, and Imbens (2004) introduced nnmatch.ado. All three modules support pair-matching as well as subclassification.You can find these modules using the .net command as follows:net search psmatch2net search pscorenet search nnmatchYou can install these modules using the .ssc or .net command, for example:ssc install psmatch2, replaceAfter installation, read the help files to find the correct usage, for example:help psmatch2上述主要介绍了如何获得PSMB值相关的命令,总结一下目前市面上用的较好的命令为psmatch2.。