Other language title :
مقايسه ي روش هاي متفاوت برآورد واريانس در برآوردگر مچينگ ضريب تمايل
Title of article :
Comparing Different Methods of Estimating the Variance of Propensity Score Matching Estimator
Author/Authors :
Kamalian, Alireza Department of Economics - University of Isfahan - Isfahan, Iran , Tayebi, Komail Department of Economics - University of Isfahan - Isfahan, Iran , Sharifi, Alimorad Department of Economics - University of Isfahan - Isfahan, Iran , Amiri, Hadi Department of Economics - University of Isfahan - Isfahan, Iran
Abstract :
Propensity score matching is extensively utilized in estimating the effects of policy interventions and programs for data observations. This method compares two treatment and control groups to make statistical inferences about the significance of the effects of these policies on target variables. Therefore, when using propensity score matching, it is significant to obtain the standard error to estimate the treatment effect. The precise estimations of variance and standard deviation facilitate more efficient statistical testing and more accurate confidence intervals. However, there is no agreement in the literature on the estimation method of standard error; some methods rely on resampling, while others do not. This study compares these methods using Monte Carlo simulation and calculating the Mean Squared Errors (MSE) of these estimators. Our results indicate that Jackknife and standard methods are superior to Abadie and Imbens (2006) bootstrap, and subsampling ones in terms of accuracy. Finally, reviewing Tayyebi et al. (2019) indicated that different methods of estimating variance in the matching estimator led to different statistical inferences in terms of statistical significance.
Farsi abstract :
مچينگ ضريب تمايل به وفور براي تخمين اثر برنامه و مداخلات سياستي براي داده هاي مشاهده اي استفاده شده است. اين روش با مقايسه ي ميان دو گروه درمان و كنترل به استنتاج آماري درباره معني داري تاثير اين سياستها بر متغيرهاي هدف مي پردازد و به همين دليل يكي از موضوعات مهم در هنگام استفاده از مچينگ ضريب تمايل، برآورد انحراف معيار براي تخمين اثر درمان است. برآورد دقيق واريانس و انحراف معيار،آزمون آماري كاراتر و فاصله اطمينان دقيق تر را ممكن مي سازد. با اين حال اختلافات بسياري در ادبيات چگونگي تخمين انحراف معيار وجود دارد. برخي از اين روش ها مبتني بر بازنمونه گيري و برخي مستقل از آن است. در اين پژوهش با به كارگيري شبيه سازي مونت كارلو و محاسبه ي ميانگين حداقل مربعات خطاي اين برآوردگرها (MSE ) به مقايسه اين روشها پرداخته شدهاست. نتايج شبيه سازي در اين مطالعه دلالت بر مزيت روش هاي جكنايف و استاندارد نسبت به روش هاي آبادي- ايمبنز، بوت استرپ و زيرنمونه داشته است. در پايان نيز با بررسي مقاله طيبي و همكاران نشان داده شد كه روش هاي مختلف برآورد واريانس در برآوردگر مچينگ منجر به استنتاج آماري متفاوت از لحاظ معني داري آماره ها مي شد.
Keywords :
Matching , Propensity Score , Monte Carlo , Resampling
Journal title :
Iranian Journal of Economic Studies