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Matched difference-in-differences estimators: a comparative simulation study
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AI
DOI：10.29220/csam.2026.33.3.277.png)
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摘要
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本文研究了在未处理单元的结果数据完全不可观测且通过匹配外部捐赠者构建伪控制组时，差异-差异（DID）估计量的性能。本研究旨在比较几种基于匹配的DID估计量的有限样本表现。为此，我们在匹配框架内额外提出了逆概率加权（IPW）和双重稳健（DR）版本，扩展了现有方法，超出了常用的双向固定效应（TWFE）和回归调整（REG）估计量。蒙特卡洛模拟比较了四种估计量在变化协变量设定、匹配质量以及平行趋势假设违反情况下的表现。结果表明，良好的匹配设定能提高估计的准确性和稳健性。在仅包含处理单元的情境下，DID估计的可靠性严重依赖于匹配质量。
Keyword:
difference-in-differences
treated-only data
matching
propensity score
doubly robust
influence function
期刊
C
IF:
0.6
论文数:
30
被引数:
0
机构
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