处置效应模型设定的稳健性评估

发布时间：2025-01-10 22:50

　　 对基于非实验数据的处置效应研究,模型设定的稳健性关系到研究的可信性。本文基于子集分割思想,构建模型误设标准误差,即MMSE。特定情形下,本文证明正确设定的模型中MMSE与标准误差之比依概率收敛于0。蒙特卡洛实验表明,分割点选择不影响其渐近性质,但影响其有限样本表现,模型误设程度会影响比值的收敛性。将MMSE应用于实际案例分析,发现MMSE可以比较有效地识别有欠稳健的模型。

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【文章目录】：
一、引言
二、理论模型
三、模型误设标准误差
    (一) MMSE的构建
    (二) 分割方式的选择
    (三) MMSE的渐近性质
四、数值实验
    (一) 实验设计
    (二) 回归模型的实验结果
    (三) IPWRA估计的实验结果
五、应用案例
六、小结



本文编号：4025546