Appariement par score de propension sur données de panel

L'appariement par score de propension sur données de panel combine la réduction des biais de l'appariement par score de propension avec la structure longitudinale des données de panel, permettant l'estimation causale des effets du traitement en appariant les unités traitées et de contrôle sur des caractéristiques observables antérieures au traitement, puis en calculant la différence au sein des paires appariées au fil du temps. Développée dans le cadre de Heckman, Ichimura et Todd (1998), elle est particulièrement précieuse lorsque la randomisation est infaisable et que la sélection sur observables ainsi que les facteurs de confusion variant dans le temps doivent être traités simultanément.