倾向值匹配法(PSM)学习资料.ppt

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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（commonsupportassumption）配对过程中的两个核心问题（2）Q2：stuc1,c2,c3三人中，谁是stuPK的最佳配对对象？A2：stuc3是最佳配对对象，比较容易满足平行假设（balancingassumpti

2、on）ATT（AverageTreatmentEffectontheTreated）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=E[Y(1)-Y(0)

3、T=1]Y(1):StuPK上北大后的年薪Y(0):StuPK假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

4、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(

5、1)设定宏变量breps表示重复抽样200次命令：globalbreps200(2)设定宏变量x，表示ageagesqeduceducsqmarriedblackhispre74re75re74sqre75squ74black命令：globalxageagesqeduceducsqmarriedblackhispre74re75re74sqre75squ74black倾向打分2.通过logit模型进行倾向打分命令：pscoretreat$x,pscore(mypscore)blockid(myblock)comsupnumbl

6、o(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（nearestneighbormatching）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，也将其配对，导致配对质量不高，

7、而处理效应ATT的结果中也会包含这一差距，使得ATT精确度下降。方法一：最邻近方法（nearestneighbormatching）命令setseed10101（产生随机数种子）attndre78treat$x,comsupbootreps($breps)dotslogit方法一：最邻近方法（nearestneighbormatching）方法二：半径匹配法（radiusmatching）半径匹配法是事先设定半径，找到所有设定半径范围内的单位圆中的控制样本，半径取值为正。随着半径的降低，匹配的要求越来越严。方法二：半径匹

8、配法（radiusmatching）命令setseed10101attrre78treat$x,comsupbootreps($breps)dotslogitradius(0.001)方法二：半径匹配法（radiusmatching）方法三：分层匹配法（stratificationmatching）内容：分层匹配法是根据估计的倾向得分将全部样本分块，使得每块的平均倾向得分在处理组和控制组中相等。优点：Cochrane,Chambers（1965）指出五个区就可以消除95%的与协变量相关的偏差。这个方法考虑到了样本的分层问

9、题或聚类问题。就是假定：每一层内的个体样本具有相关性，而各层之间的样本不具有相关性。缺点：如果在每个区内找不到对照个体，那么这类个体的信息，会丢弃不用。总体配对的数量减少。方法三：分层匹配法（stratificationmatching）命令setseed10101atts