倾向值匹配模型 (psm模型)
45页1、倾向值匹配法(PSM),Q:为什么要使用PSM?,A:解决样本选择偏误带来的内生性问题 例:上北大有助于提高收入吗? 样本选择偏误:考上北大的孩子本身就很出色(聪明、有毅力、能力强) 解决方法:样本配对,配对方法,同行业(一维配对) 同行业、规模相当(二维配对) 同行业、规模相当、股权结构相当、(多维配对)? PSM:把多个维度的信息浓缩成一个(降维:多维到一维),配对过程中的两个核心问题(1),Q1:哪个样本更好一些?,A1:Sample2较好:比较容易满足共同支撑假设(common support assumption),配对过程中的两个核心问题(2),Q2:stu c1,c2,c3三人中,谁是stu PK的最佳配对对象? A2:stu c3是最佳配对对象,比较容易满足平行假设(balancing assumption),ATT(Average Treatment Effect on the Treated) 平均处理效应的衡量,运用得分进行样本匹配并比较,估计出ATT值。 ATT=EY(1)-Y(0) |T=1 Y(1):Stu PK 上北大后的年薪 Y(0): Stu PK 假
2、如不上北大的年薪,可观测数据,不可观测数据,采用配对者的收入来代替,ATT=12W-9W=3W,实例介绍,实例介绍,研究问题:培训对工资的效应 基本思想:分析接受培训行为与不接受培训行为在工资表现上的差异。但是,现实可以观测到的是处理组接受培训的事实,而如果处理组没有接受培训会怎么样是不可观测的,这种状态称为反事实。匹配法就是为了解决这种不可观测的事实的方法。,实例介绍,分组:在倾向值匹配法中,根据处理指示变量将样本分为两个组。处理组,在本例中就是在NSW(国家支持工作示范项目)实施后接受培训的组;控制组,在本例中就是在NSW实施后不接受培训的组。 研究目的:通过对处理组和对照组的匹配,在其他条件完全相同的情况下,通过接受培训的组(处理组)与不接受培训的组(控制组)在工资表现上的差异来判断接受培训的行为与工资之间的因果关系。,变量定义,变量定义,倾向打分,OLS回归结果,工资的变化到底是来自个体的异质性 性还是培训?,倾向打分,1.设定宏变量 (1)设定宏变量breps表示重复抽样200次 命令:global breps 200 (2)设定宏变量x,表示age agesq educ e
3、ducsq married black hisp re74 re75 re74sq re75sq u74black 命令:global x age agesq educ educsq married black hisp re74 re75 re74sq re75sq u74black,倾向打分,2.通过logit模型进行倾向打分 命令:pscore treat $x,pscore(mypscore) blockid(myblock) comsup numblo(5) level(0.05) logit 注:$表示引用宏变量,pscore结果,倾向值分布,倾向值分布,block中样本的分布,block中的描述性统计,运用得分进行样本匹配并比较,方法一:最邻近方法 (nearest neighbor matching),含义:最邻近匹配法是最常用的一种匹配方法,它把控制组中找到的与处理组个体倾向得分差异最小的个体,作为自己的比较对象 。 优点:按处理个体找控制个体,所有处理个体都会配对成功,处理组的信息得以充分使用。 缺点:由于不舍弃任何一个处理组,很可能有些配对组的倾向得分差距很大,也
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