简介：利用蒙特卡洛模拟实验研究倾向得分匹配方法（propensityscorematching）的敏感性。模拟试验结果表明：（1）倾向得分匹配方法对误差项分布不敏感，即使当假定的误差分布与实际分布相差较大时，据倾向得分匹配方法仍能得到大致无偏的估计。（2）隐指标函数的误设可以使倾向得分匹配方法估计结果的偏差高达61％。（3）当共同支撑域较大时，倾向得分匹配方法对具体匹配方法的选择不敏感。当共同支撑域较小时，局部线性回归匹配方法为最优。（4）倾向得分匹配方法对强可忽略性假设是非常敏感的，即使轻度的违背此假设，倾向得分匹配方法的估计结果偏差也超过50％。
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