On the consistency of bootstrap for matching estimators
匹配估计量的自助法一致性AI 解读 ↓
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匹配估计量的自助法一致性
- 研究问题
- 最近邻匹配估计平均处理效应时，固定匹配数下普通 bootstrap 的不一致性，能否通过让匹配数随样本量增加而消除？
- 方法与思路
- 作者直接研究原有匹配估计量及普通 bootstrap 的渐近性质，以匹配数趋于无穷作为关键变化，而非改用其他重采样方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在匹配数发散时普通 bootstrap 对原匹配估计量具有一致性，从而将此前固定匹配数下的不一致性归因于该设定。
- 阅读关注点
- 应核对匹配数相对样本量的增长限制、协变量及光滑性条件、是否存在偏差处理，以及一致性究竟针对哪一种分布近似。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；匹配数的允许增长速率及其他正则条件未说明，不能将“匹配数发散”理解为无需附加条件的充分保证。
原文摘要
Summary In a landmark paper, Abadie & Imbens (2008)showed that the naive bootstrap is inconsistent when applied to nearest neighbour matching estimators of the average treatment effect with a fixed number of matches. Since then, this finding has inspired numerous efforts to address the inconsistency issue, typically by employing alternative bootstrap methods. In contrast, in this work we show that the naive bootstrap is provably consistent for the original matching estimator, provided that the number of matches, $ M $, diverges. The bootstrap inconsistency identified by Abadie & Imbens (2008)thus arises solely from the use of a fixed $ M $.