倾向得分与面板数据匹配
Propensity Score Matching with panel data
我正在尝试使用 MatchIt 为我的面板数据执行倾向得分匹配 (PSM)。数据是面板数据，包含来自同一组公司的多年观察结果。
这些数据基本上是描述了一张债券数据的清单，以及他们发行人的财务数据，以及他们发行的债券的发行日期、票面利率、到期日、债券类型等债券条款。例如：
Firmnames
Year
ROA
Bond_type
AAPL US Equity
2015
0.3
0
AAPL US Equity
2015
0.3
1
AAPL US Equity
2016
0.3
0
AAPL US Equity
2017
0.3
0
C US Equity
2015
0.3
0
C US Equity
2016
0.3
0
C US Equity
2017
0.3
0
......
我已经知道如何根据我想要的标准来匹配观察结果，并且我使用 exact = Year 来确保我与同一年的观察结果相匹配。我现在面临的问题是，来自同一家公司的观察结果会匹配在一起，这不是我想要的。我使用的代码：
matchit(Bond_type ~ Year + Amount_Issued + Cpn + Total_Assets_bf + AssetsEquityRatio_bf + Asset_Turnover_bf, data = rdata, method = "nearest", distance = "glm", exact = "Year")
但是，如您所见，在我样本的第二个原始数据中，由于我研究的性质，同一公司一年内可能有两次观察（公司可以多次发行债券年）。它们之间的唯一区别是 Bond_type。因此，MathcIt 函数当然会将它们视为最佳控制组和治疗组，并将这两个观察值匹配在一起，因为它们在那一年具有相同的 ROA 和其他匹配因子。
我认为有两种方法可以解决这个问题：
删除同一年份和公司的观察结果，但是，删除观察结果可能会导致结果偏差并破坏研究。
Preventing MatchIt 函数与来自同一公司（或具有相同 Frimnames）的观察结果相匹配
第二种方法会更好，因为它不会导致偏差，但是，我不知道我是否可以在 MatchIt 函数中这样做。希望有人能给我一些建议，或者有更好的解决方案，请与我分享，在此先感谢！
注意：如果有任何进一步的信息或要求我应该提供，请告诉我。这是我第一次在这里提出问题！
目前 MatchIt 无法做到这一点（尽管这是一个有趣的想法并且不难实现，所以我可能会将其添加为一项功能）。
在执行最优对和全匹配的optmatch包中，有一个可以添加的约束，称为“反精确匹配”，这听起来正是您想要的。具有相同反精确匹配变量值的单元将不会相互匹配。这可以使用 optmatch::antiExactMatch().
来实现
在执行最近邻和遗传匹配的Matching包中，可以将restrict参数提供给匹配函数以限制某些匹配。您可以通过限制同一公司中的所有观察对来手动创建限制矩阵，然后将该矩阵提供给 Match().
我正在尝试使用 MatchIt 为我的面板数据执行倾向得分匹配 (PSM)。数据是面板数据，包含来自同一组公司的多年观察结果。
这些数据基本上是描述了一张债券数据的清单，以及他们发行人的财务数据，以及他们发行的债券的发行日期、票面利率、到期日、债券类型等债券条款。例如：
| Firmnames | Year | ROA | Bond_type |
|---|---|---|---|
| AAPL US Equity | 2015 | 0.3 | 0 |
| AAPL US Equity | 2015 | 0.3 | 1 |
| AAPL US Equity | 2016 | 0.3 | 0 |
| AAPL US Equity | 2017 | 0.3 | 0 |
| C US Equity | 2015 | 0.3 | 0 |
| C US Equity | 2016 | 0.3 | 0 |
| C US Equity | 2017 | 0.3 | 0 |
......
我已经知道如何根据我想要的标准来匹配观察结果，并且我使用 exact = Year 来确保我与同一年的观察结果相匹配。我现在面临的问题是，来自同一家公司的观察结果会匹配在一起，这不是我想要的。我使用的代码：
matchit(Bond_type ~ Year + Amount_Issued + Cpn + Total_Assets_bf + AssetsEquityRatio_bf + Asset_Turnover_bf, data = rdata, method = "nearest", distance = "glm", exact = "Year")
但是，如您所见，在我样本的第二个原始数据中，由于我研究的性质，同一公司一年内可能有两次观察（公司可以多次发行债券年）。它们之间的唯一区别是 Bond_type。因此，MathcIt 函数当然会将它们视为最佳控制组和治疗组，并将这两个观察值匹配在一起，因为它们在那一年具有相同的 ROA 和其他匹配因子。
我认为有两种方法可以解决这个问题：
删除同一年份和公司的观察结果，但是，删除观察结果可能会导致结果偏差并破坏研究。
Preventing
MatchIt函数与来自同一公司（或具有相同Frimnames）的观察结果相匹配
第二种方法会更好，因为它不会导致偏差，但是，我不知道我是否可以在 MatchIt 函数中这样做。希望有人能给我一些建议，或者有更好的解决方案，请与我分享，在此先感谢！
注意：如果有任何进一步的信息或要求我应该提供，请告诉我。这是我第一次在这里提出问题！
目前 MatchIt 无法做到这一点（尽管这是一个有趣的想法并且不难实现，所以我可能会将其添加为一项功能）。
在执行最优对和全匹配的optmatch包中，有一个可以添加的约束，称为“反精确匹配”，这听起来正是您想要的。具有相同反精确匹配变量值的单元将不会相互匹配。这可以使用 optmatch::antiExactMatch().
在执行最近邻和遗传匹配的Matching包中，可以将restrict参数提供给匹配函数以限制某些匹配。您可以通过限制同一公司中的所有观察对来手动创建限制矩阵，然后将该矩阵提供给 Match().