Regression modelQuasi-experimental / causal inference
パネルデータ粗視化完全マッチング
パネルデータ粗視化完全マッチング（Panel Data Coarsened Exact Matching）は、粗視化完全マッチング（CEM）アルゴリズムを反復測定パネルデータに適用し、複数の期間にわたって粗視化された共変量層内で、処置群と対照群の単位をマッチングする手法である。これは、処置効果推定の前に処置前特性のバランスを取り、完全マッチングの透明性と縦断的データセットで利用可能なより豊かな識別力を組み合わせる。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/panel-data-coarsened-exact-matching
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- 粗化完全マッチング（CEM）因果推論↔ 比較
- 差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)計量経済学↔ 比較
- マッチング推定量因果推論↔ 比較
- パネルデータ傾向スコアマッチング因果推論↔ 比較
- パネルデータ固定効果モデル計量経済学↔ 比較
- 傾向スコアマッチング研究統計↔ 比較
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