Robuster Matching-Schätzer (Bias-korrigiertes Matching)

Der robuste Matching-Schätzer, entwickelt von Abadie und Imbens (2006, 2011), erweitert das Nearest-Neighbor-Matching durch eine regressionsbasierte Bias-Korrektur, die den endlichen Stichproben-Bias beseitigt, der entsteht, wenn gematchte Einheiten nicht perfekt übereinstimmen. Er liefert konsistente, asymptotisch normale Schätzungen der durchschnittlichen Behandlungseffekte mit einer heteroskedastie-robusten Varianzformel, die unabhängig von der Anzahl der kontinuierlichen Kovariaten gültig ist.