stata中倾向得分匹配解决内生性问题

各位好：

最近在写论文，但是存在内生性问题，找不到合适的工具变量，想通过倾向得分匹配法解决此问题。

最近看了连老师的2010年的《股权激励有效吗？——来自PSM的新证据》这篇文章之后有一些问题。

问题如下：

（1）在衡量匹配的好坏是文中用的是匹配前后样本的PS的核密度函数，那么匹配钱的图我知道是继pscore之后就直接输入命令得出，那匹配之后如利用最近邻匹配法匹配（attnd）之后的核密度函数图该如何得出，我直接输入之前的命令，得出的图和之前是一样。

（2）关于样本总体的平均激励效果（最近邻匹配） ，我大概知道匹配后的ATT就是attnd得出的结果，但是论文中给出的匹配前的ATT值，不知道是怎么得出的呢。

（3）关于ATT值的显著性，stata给出的结果中给出的处理组样本数、对照组样本数、ATT值、标准差、T统计量，但是没有给出P值，我是要结合标准差和T统计量自己判断显著性，还是有其他更好的办法呢？

     

  初学者，因为第一次接触这些问题，又因为时间紧，很多东西还不会，期待回复，谢谢你们。

倾向匹配并不能完全解决内生性问题，但可以解决样本选择偏差导致的内生性问题，比如互为因果导致的内生性问题，以及忽视重要遗漏变量导致的解释变量与误差项相关而产生的内生性问题，这个无法解决，现在都用内生的treatment effect来进行匹配和检验

lihoujian 发表于 2014-4-13 15:44
倾向匹配并不能完全解决内生性问题，但可以解决样本选择偏差导致的内生性问题，比如互为因果导致的内生性问 ...

谢谢您的回答，那我的数据是截面数据，是否能用处理效应模型呢？

谢谢您的回答，那我的数据是截面数据，是否能用处理效应模型呢？

截面数据当然是可以的，比如ivqte

lihoujian 发表于 2014-4-14 11:38
截面数据当然是可以的，比如ivqte

太谢谢您啦！我今天也看了下关于处理效应模型，这个模型是不是不用匹配呢，我文章用的probit模型，那能直接用ivqte吗？这个和treatreg有什么不同呢。

飞翔101 发表于 2014-4-14 19:09
太谢谢您啦！我今天也看了下关于处理效应模型，这个模型是不是不用匹配呢，我文章用的probit模型，那能直 ...

ivqte depvar [varlist] (treatment [= instrument]) [if] [in] [, options]  这个也需要找到合适的工具变量，且工具变量必须也是二元的啊，可是我的数据找不到这样子的二元工具变量，是不是没有其他办法呢，这下子不知道该怎么办了

你提出的问题后两个问题在stata中  help psmatch2可以找到答案

西溪无涯 发表于 2014-4-15 15:31
你提出的问题后两个问题在stata中  help psmatch2可以找到答案

谢谢您回复，我现在去试试

同楼主一样，匹配前与匹配后的核密度图是一样的，这是怎么一回事呢？

第三个问题att的显著性，楼主找到答案了吗？ 同问