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处置效应模型估计中的后定变量偏误——以倾向得分与LASSO估计为例

2020-06-16分类号:O212.1

【作者】马键  胡毅  徐淑一  
【部门】广州大学经济与统计学院  中国科学院大学经济与管理学院  广东财经大学金融学院  
【摘要】本文分析后定变量对处置效应模型估计的影响。在Rubin因果范式中引入后定变量,证明此时非混淆性假设失效,进而导致多组识别方程失效,倾向得分函数估计出现偏误。识别方程失效、倾向得分估计偏误导致多种基于倾向得分的处置效应估计非一致。进一步扩展到高维处置效应的情形,证明非混淆性假设蕴含条件外生性假设,引入后定变量会导致内生性问题,使得高维LASSO/PostLASSO估计出现偏误。蒙特卡洛模拟实验证实,后定变量将导致倾向得分估计与LASSO/Post-LASSO估计出现偏误。基于理论分析的结论,对Dickson等(2015)的实证案例进行分析。
【关键词】处置效应  后定变量  倾向得分  LASSO
【基金】国家自然科学基金“网络外部性产业的兼容性演化路径与政府引导策略研究”(71503056);; 国家留学基金委员会国家公派访问学者项目(201608440100)
【所属期刊栏目】统计研究
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