倾向指数匹配方法:变量选择和模型设定问题

发布时间：2018-06-19 04:44

  本文选题：倾向指数匹配方法 + 条件独立性　； 参考：《数量经济技术经济研究》2015年11期

【摘要】：本文讨论了倾向指数匹配方法估计中变量选择和模型设定对估计偏差的影响。发现条件独立性假设是正确估计平均因果效应的关键。如果潜在结果影响选择,倾向指数匹配方法是无法消除估计偏差的。在满足条件独立性假设的前提下,倾向指数模型的变量选择非常重要。如果加入与倾向指数无关的变量,不会造成估计偏差,反而有时会提高估计精度,如果遗漏决定选择的重要变量,将会造成估计偏差。最后,结合案例给出一种条件独立性的检验方法。
[Abstract]:In this paper, the influence of variable selection and model setting on the estimation deviation in the estimation of propensity exponential matching method is discussed. The hypothesis of conditional independence is the key to estimate the average causality correctly. If the potential results influence the selection, the tendency index matching method can not eliminate the estimation deviation. On the premise of satisfying the conditional independence hypothesis, it is very important to select the variables of the propensity exponential model. If the variables independent of the tendency index are added, the estimation deviation will not be caused, but sometimes the estimation accuracy will be improved. If the important variables that determine the selection are omitted, the estimation deviation will be caused. Finally, a test method of conditional independence is given with a case study.
【作者单位】： 厦门大学经济学院;"计量经济学"教育部重点实验室(厦门大学);
【基金】：国家社会科学基金项目“农村转移人口市民化对城市就业和工资的影响”(14BJL038) 国家自然科学基金项目“农户创业行为与融资约束”(71273172)的资助
【分类号】：F224.0

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2038508