【摘 要】
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利用蒙特卡洛模拟实验研究倾向得分匹配方法(propensity score matching)的敏感性。模拟试验结果表明:(1)倾向得分匹配方法对误差项分布不敏感,即使当假定的误差分布与实际分
【机 构】
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北京师范大学社会发展与公共政策学院,西安财经学院期刊管理中心
【基金项目】
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全国统计科学计划研究重点项目《中国社会救助效益评价统计指标体系》(2008LZ032)
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利用蒙特卡洛模拟实验研究倾向得分匹配方法(propensity score matching)的敏感性。模拟试验结果表明:(1)倾向得分匹配方法对误差项分布不敏感,即使当假定的误差分布与实际分布相差较大时,据倾向得分匹配方法仍能得到大致无偏的估计。(2)隐指标函数的误设可以使倾向得分匹配方法估计结果的偏差高达61%。(3)当共同支撑域较大时,倾向得分匹配方法对具体匹配方法的选择不敏感。当共同支撑域较小时,局部线性回归匹配方法为最优。(4)倾向得分匹配方法对强可忽略性假设是非常敏感的,即使轻度的违背此假设,倾向得分匹配方法的估计结果偏差也超过50%。
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