Igualdad de impopularidad

Question

Parece que en economía, las técnicas de emparejamiento (como pscore, emparejamiento de covariables, ajuste de regresión) no son tan populares como las técnicas de selección en inobservables (como DiD, IV).

De hecho, recientemente un árbitro me rechazó un artículo sobre la base de que "nadie usa la coincidencia en estos días".

Si eso es cierto entonces, ¿por qué? En algunos casos, no es posible idear un experimento natural o un instrumento perfecto para descubrir los efectos del tratamiento, por lo que la combinación me parece atractiva.

Answer 1

No es cierto que "nadie utilice la coincidencia en estos días". Es demasiado definitivo. Por ejemplo, consulte Bilicka (2019), que publicó recientemente en American Economic Review . Estoy seguro de que es posible encontrar otros ejemplos recientes.

Sin embargo, es cierto que el estimador de emparejamiento es mucho menos popular que el DiD o el IV. Esto se debe a que los resultados no siempre son consistentes y sólidos entre los estimadores. A veces difieren según el estimador utilizado (emparejamiento por puntuación de propensión, PSM o emparejamiento del vecino más cercano, NNM) y la forma en que se emparejan los grupos de tratamiento y control. A veces también es difícil obtener muestras emparejadas que sean tan comparables como las del artículo de Bilicka (ver su Tabla 1).

Como ejemplo, existe una controversia bien conocida en el Journal of Econometrics , que involucra a Rajeev Dehejia, Jeffrey Smith y Petra Todd.

• Smith, Jeffrey y Petra Todd. 2005. " ¿El emparejamiento supera la crítica de LaLonde a los estimadores no experimentales? " Journal of Econometrics 125 (1-2): 305-353.
• Respuesta de Dehejia (2005)
• Smith, Jeffrey y Petra Todd. 2005. " Dúplica ". Revista de Econometría 125 (1-2): 365-375.
• Pensamientos finales de Dehejia

Mis recomendaciones serían

1. para ser muy específico sobre cómo emparejar sus grupos de tratamiento y control.
2. para proporcionar muchas comprobaciones de robustez para mostrar que sus resultados no son sensibles a un estimador en particular, por ejemplo, PSM o NNM con distancias euclidianas o de Mahalanobis.

¡Buena suerte con tu reenvío!