Bias-korrigierte Matching-Schätzer für durchschnittliche Behandlungseffekte

In Abadie und Imbens (2006) wurde gezeigt, dass einfache nächster-Nachbar-Matching-Schätzer ein bedingtes Bias-Term enthalten, das mit einer Geschwindigkeit konvergiert, die langsamer als N1/2 sein kann. Infolgedessen sind Matching-Schätzer im Allgemeinen nicht N1/2-konsistent. In diesem Artikel schlagen wir eine Bias-Korrektur vor, die Matching-Schätzer N1/2-konsistent und asymptotisch normal macht. Um die in diesem Artikel vorgeschlagenen Methoden zu demonstrieren, wenden wir sie auf die National Supported Work (NSW) Daten an, die ursprünglich in Lalonde (1986) analysiert wurden. Wir führen auch eine kleine Simulationsstudie basierend auf dem NSW-Beispiel durch. In dieser Simulationsstudie erzielt eine einfache Implementierung des bias-korrigierten Matching-Schätzers im Vergleich zu einfachen Matching-Schätzern und Regressionsschätzern in Bezug auf Bias, Quadratwurzel aus dem mittleren quadratischen Fehler und Abdeckungsraten gute Ergebnisse. Software zur Berechnung der in diesem Artikel vorgeschlagenen Schätzer ist auf den Webseiten der Autoren verfügbar (http://www.economics.harvard.edu/faculty/imbens/software.html) und in Abadie et al. (2003) dokumentiert.