เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ตัวประมาณค่าการจับคู่หลายช่วงเวลา× | ตัวประมาณค่าการจับคู่แบบพลวัต× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การอนุมานเชิงสาเหตุ | การอนุมานเชิงสาเหตุ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2005 | 2010 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Abadie (2005); Imbens & Wooldridge (2009) | Lechner & Miquel (2010); building on Heckman, Ichimura & Todd (1998) |
| ประเภท≠ | Quasi-experimental / causal inference | Nonparametric causal inference / matching |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Abadie, A. (2005). Semiparametric Difference-in-Differences Estimators. Review of Economic Studies, 72(1), 1-19. DOI ↗ | Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | panel matching estimator, longitudinal matching, multi-wave matching, repeated-cross-section matching | dynamic treatment matching, sequential matching estimator, dynamic selection-on-observables, DME |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | The multi-period matching estimator extends the standard matching framework to settings with multiple time periods, pairing each treated unit to similar untreated units based on pre-treatment covariates or propensity scores, then using within-pair before-after differences to estimate the average treatment effect on the treated (ATT). Leveraging repeated observations, it simultaneously controls for observed confounders and time-invariant unobserved heterogeneity. | The Dynamic Matching Estimator extends standard matching methods to settings where treatment is assigned sequentially over multiple periods. Instead of a single treatment decision, units receive or forgo treatment at each time point, and the estimator identifies causal effects of entire treatment histories by matching on time-varying covariates and past treatment paths, under sequential conditional independence assumptions. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|