Stata+PSM：倾向得分匹配分析简介

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1. PSM 简介
2. PSM 的分析过程
- 2.1 PSM 模型设定
- 2.2 PSM 的假设条件
- 2.3 PSM 一般步骤
3. PSM 的 Stata 实例
4. PSM 匹配样本的回归
参考文献

. PSM 简介

在经济学中，我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应，为此，我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然而，我们的数据通常来自非随机的观察研究中，处理组和控制组的初始条件不完全相同，故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向得分匹配 (PSM)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾向得分进行匹配。这样可以在既定的可观测特征变量下，使得处理组个体和控制组个体尽可能相似，因而可以缓解处理效应的选择偏差问题。

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