Emparejamiento Exacto Agrupado de Datos de Panel
El Emparejamiento Exacto Agrupado de Datos de Panel aplica el algoritmo de Emparejamiento Exacto Agrupado (CEM) a datos de panel de medidas repetidas, emparejando unidades tratadas y de control dentro de los mismos estratos de covariables agrupadas a través de múltiples períodos de tiempo. Equilibra las características pre-tratamiento antes de estimar un efecto causal del tratamiento, combinando la transparencia del emparejamiento exacto con la identificación más rica disponible en conjuntos de datos longitudinales.
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Fuentes
- Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI: 10.1093/pan/mpr013 ↗
- Imai, K., Kim, I. S., & Wang, E. H. (2021). Matching Methods for Causal Inference with Time-Series Cross-Sectional Data. American Journal of Political Science, 67(3), 587-605. DOI: 10.1111/ajps.12685 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/panel-data-coarsened-exact-matching
¿Qué método?
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferencia causal↔ comparar
- Diferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Econometría↔ comparar
- Estimador por emparejamientoInferencia causal↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de Propensión con Datos de PanelInferencia causal↔ comparar
- Modelo de Efectos Fijos para Datos de PanelEconometría↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
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