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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

CEM(Coarsened Exact Matching)을 이용한 정책 평가

CEM(Coarsened Exact Matching)은 관찰 데이터로부터 처치군과 통제군을 균형 있게 생성하는 준실험적 인과 추론 기법으로, 공변량(covariate)을 일시적으로 구간(bin)으로 조악화(coarsening)시킨 후 해당 구간 내에서 단위(unit)들을 정확히 일치(exact matching)시키고, 일치하지 않는 관측치를 제거한 뒤 정책 효과를 추정한다. Iacus, King, Porro에 의해 소개된 CEM은 단조적 불균형 경계(monotonic imbalance bounding) 계열의 매칭 방법론에 속하며, 특히 정책 평가 분야에서 널리 사용된다.

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출처

  1. 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
  2. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599

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ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/policy-evaluation-coarsened-exact-matching

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