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关于数据匹配的问题 各位老师好！ 我最近在做一篇小论文，我的数据是14年开始陆续受到政策冲击，每年都有新增试点的企业；10-13年没有受到政策影响。我之前是做的PSM是这样子：10-13年作为control group，14年试点的作为treat group，去匹配；15年试点的作为treat group再去匹配一次10-13年的control group，以此类推。但是在看了LU J（2015）的文献后，我碰到一点问题，LU是每一年都重新匹配了，他的DID model 用的是07-09的数据，whole data是04-09。然后政策冲击之前04-09年每年都有covariate means 和T test。 Q1、请问一下各位老师：是【用14年的treat去匹配14年的control】比较好，还是【至少要用13年的数据，为14年匹配】。 Q2、另外，如果用A企业14年的数据匹配B企业10年的数据，会出现什么问题吗？ Q3、受到政策冲击以前的样本需要进行匹配吗？该如何匹配呢？ 谢谢各位老师！ ![](\"http://image109.360doc.com/DownloadImg/2020/04/2020/188563387_3_20200420080619663_wm\") Q1答：每一年都重新匹配了，PSM的前提条件是Conditional Independent Assumption(CIA)条件独立假设，treat group和control group只要控制X就没有未观察因素差别。基本属于静态匹配，换了年份，时间差异有进来了，你把它看成X还是未观察因素？如果是X，显然不一样。 Q2答：同上 Q3答：如果要做PSM-DID，那么就先PSM，再根据倾向值进行分组再做DID。PSM假设不存在未观察因素差别，否则就不能进行PSM。DID属于动态增量匹配，它相当于根据X进行匹配，而不是根据倾向值进行匹配，尽管二者的作用一样。用DID就是承认有μ残差差别，即未观察因素差别，这是不可能由PSM来解决的。如果你用PSM，就承认不存在未观察因素差别，也就没必要再根据政策分组做DID了。如果你用PSM-DID，根据倾向值进行分组再做DID。参见 Heckman, J., Ichimura, H. and Todd, P. (1997) Matching as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluating a Job Training Programme. The Review of Economic Studies, 64, 605-654. https://doi.org/10.2307/2971733 |
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