Bài giảng 10. Mô hình so sánh bằng điểm xu hướng

Mơ hình So sánh Điểm Xu hướng (Propensity Score Matching Method) Kinh tế lượng ứng dụng Lê Việt Phú Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Ngày 12 tháng năm 2015 / 20 Table of contents Ôn tập lý thuyết Phương pháp PSM Thực hành / 20 Ôn tập lý thuyết D = E(Yi |T = 1) − E(Yi0 |T = 1) + E(Yi0 |T = 1) − E(Yi |T = 0) E(Yi |T = 1) − E(Yi0 |T = 1) tác động chương trình hộ tham gia, so sánh với họ khơng tham gia Tác động gọi tác động trung bình với người tham gia (average treatment effect on the treated-ATT, TOT) E(Yi0 |T = 1) − E(Yi |T = 0) tác động lựa chọn mẫu (selection bias) lên tác động trung bình D Đó khác biệt thu nhập hộ họ không tham gia, thực tế có tham gia, với thu nhập hộ khơng tham gia (giải thích sau) Yi0 |T = không quan sát nên ước lượng D cách xác tuyệt đối / 20 Các phương pháp ước lượng Bản chất đánh giá sách tìm cách ước lượng phản thực Thử nghiệm ngẫu nhiên (randomization) để loại bỏ vấn đề chọn mẫu Phản thực nhóm đối chứng (nhóm kiểm sốt) Thiết kế nghiên cứu sử dụng liệu bán thực nghiệm hay thử nghiệm tự nhiên Nhóm xử lý nhóm kiểm sốt khơng phân bổ cách ngẫu nhiên Chính sách áp dụng theo tiêu chí độc lập, khơng phụ thuộc vào ý chí chủ quan người tham gia Là tình sách thường gặp So sánh điểm xu hướng - PSM Khác biệt kép - DiD Biến công cụ/Hồi quy cắt (IV,RD) / 20 Các phương pháp ước lượng Dữ liệu bán thực nghiệm hay thực nghiệm tự nhiên gì? Việc phân cơng vào nhóm xử lý hay nhóm kiểm sốt khơng ngẫu nhiên, nhiên quan sát không tự lựa chọn vào nhóm xử lý hay nhóm kiểm sốt Các liệu thu thập từ việc ban hành sách vĩ mơ phủ, hay tượng thời tiết bất thường, bất khả kháng thường sử dụng làm liệu bán thực nghiệm Không đảm bảo tính ngẫu nhiên nhóm xử lý nhóm kiểm sốt nhóm bị ảnh hưởng nhóm khơng bị ảnh hưởng khác ⇒ Ln tồn vấn đề chọn mẫu / 20 Các phương pháp ước lượng / 20 Phương pháp PSM Bản chất PSM xây dựng nhóm phản chứng (counterfactual) phương pháp thống kê Dựa vào đặc tính quan sát nhóm xử lý (treatment group) nhóm kiểm sốt (control group), xây dựng số gọi điểm xu hướng - propensity score - xác xuất quan sát chọn vào nhóm xử lý hay nhóm kiểm sốt Các quan sát có điểm xu hướng dùng làm nhóm đối chứng / 20 Phương pháp PSM Các giả định phương pháp PSM: Chỉ số xu hướng hồn tồn xây dựng dựa đặc tính quan sát được, phương pháp PSM yêu cầu việc lựa chọn mẫu phụ thuộc vào đặc tính thấy (selection on observables) Các đặc tính khơng quan sát khơng ảnh hưởng đến q trình chọn nhóm xử lý hay nhóm kiểm sốt Giả định độc lập có điều kiện (conditional independence hay unconfoundedness): sau kiểm soát yếu tố khác quan sát được, khác biệt tác động sách lên nhóm xử lý hay nhóm kiểm sốt khơng phụ thuộc vào việc phân bổ sách Nói cách khác sau kiểm soát khác biệt đặc tính (i.e ceteris paribus), việc phân bổ vào nhóm xử lý hay nhóm kiểm sốt hồn tồn ngẫu nhiên Từ sử dụng nhóm kiểm sốt để làm đối chứng cho nhóm xử lý Yi0 , Yi1 ⊥ Ti |Xi / 20 Phương pháp PSM Giả định có vùng hỗ trợ chung (common support) điều kiện trùng lặp (overlap condition): Vùng hỗ trợ chung vùng có ước lượng điểm xu hướng nhóm sử lý nhóm kiểm soát Điều kiện vùng hỗ trợ chung là: < P(Ti = 1|Xi ) < Đối với khoảng giá trị điểm xu hướng, tìm quan sát đối chứng để đảm bảo việc so sánh nhóm xử lý nhóm kiểm sốt hợp lệ Nếu quan sát có điểm xu hướng khác biệt q khơng thể sử dụng làm nhóm đối chứng tốt Có nhiều quan sát nhóm xử lý nhóm kiểm sốt vùng hỗ trợ chung tốt Quan sát không nằm vùng hỗ trợ chung bị loại / 20 Phương pháp PSM Vùng hỗ trợ tốt Vùng hỗ trợ 10 / 20 Phương pháp PSM Nếu điều kiện thỏa mãn, tác động tham gia trung bình người tham gia (ATT hay TOT) ước lượng PSM sử dụng liệu chéo (cross-sectional data): TOTPSM = [ NT YiT − i∈T ω(i, j)YjC ] j∈C Các nhóm đối chứng có điểm xu hướng (hay xác suất) với nhóm xử lý so sánh - match - với để tìm tác động trung bình sai biệt kết hai nhóm TOTPSM sai lệch trung bình nhóm xử lý nhóm đối chứng, với trọng số ω(i, j) tính phương pháp so sánh khác Do tồn vấn đề chọn mẫu nên ATE = ATT (TOT ) phương pháp PSM 11 / 20 Phương pháp PSM Các cách thức chọn nhóm đối chứng dựa vào điểm xu hướng: Với khoảng giá trị, lựa chọn n quan sát gần (nearest-neighbor matching) Chọn quan sát khoảng giá trị cho trước (caliper or radius matching) So sánh khoảng giá trị cho trước (stratification or interval matching) So sánh hàm hồi quy nội sử dụng phương pháp phi tham số (kernel and local linear matching) 12 / 20 Phương pháp PSM Các bước thực đánh giá theo phương pháp PSM: Bước 1: Ước lượng mơ hình xác xuất tham gia chương trình hàm logit hay probit, với biến giải thích đặc tính có ảnh hưởng đến khả tham gia chương trình: ˆ P(T = 1) = F (X1 , , Xm ) Bước 2: Xác định vùng hỗ trợ chung thực kiểm định đảm bảo điều kiện cân thỏa mãn Các nhóm có giá trị điểm xu hướng (hay khoảng giá trị) cần có thuộc tính khơng khác biệt Bước 3: So sánh nhóm xử lý với nhóm kiểm sốt vùng hỗ trợ chung, dựa vào cách thức tạo nhóm đối chứng trình bày 13 / 20 Thực hành Cài đặt chương trình cho STATA (“findit pscore") Sử dụng liệu hh_98.dta STATA dofile psm.do Lập trình phương pháp PSM STATA 14 / 20 Thực hành (2) Sử dụng lệnh: Chạy chương trình pscore để tính điểm xu hướng kiểm tra tính cân nhóm đối chứng nhóm xử lý: pscore T X1 X2 [pw=weight], pscore(myscore) blockid(myblock) numblo(k) comsup T biến sách, có tham gia hay khơng X1 X2 biến giải thích cho việc tham gia sách weight biến trọng số, thường sử dụng liệu điều tra dân số myscore tên biến điểm xu hướng blockid tên khoảng điểm xu hướng numblo số lượng block, tùy chọn comsup biến trạng thái dẫn số liệu có nằm vùng hỗ trợ hay không 15 / 20 Thực hành (3) Chương trình pscore tính xác xuất tham gia chương trình dựa vào biến giải thích [X1, X2, ] sử dụng hàm logit hay probit Mặc định pscore probit Kiểm tra điều kiện cân bằng: biến giải thích phải cân (giá trị trung bình nhau) khoảng giá trị điểm xu hướng Điều kiện đảm bảo nhóm đối chứng tương đồng với nhóm xử lý Nếu khơng đạt phải chạy lại chương trình pscore lựa chọn biến giải thích khác Thêm option detail để biết thêm chi tiết biến khoảng giá trị không cân 16 / 20 Thực hành (4) Sau chạy lệnh pscore điều kiện cân đảm bảo, tính tác động tham gia trung bình người tham gia (TOT ) theo hình thức so sánh khác nhau: Command attnd atts attr attk Method nearest-neighbor matching stratification matching radius matching kernel matching attnd Y T [pw=weight], pscore(myscore) comsup atts Y T, pscore(myscore) blockid(myblock) comsup attr Y T, pscore(myscore) radius(xxxx) comsup attk Y T, pscore(myscore) comsup bootstrap reps(50) 17 / 20 Thực hành (5) - Advanced level Tự viết chương trình để tính tác động thay sử dụng phần mềm hay chương trình viết sẵn (canned commands, e.g reg Y X) phương pháp tốt để học kinh tế lượng Pseudocode phương pháp PSM Bước 1: ước lượng propensity score logit probit Bước 2: kiểm tra vùng hỗ trợ, phân khoảng (block), kiểm tra điều kiện cân block Nếu thỏa mãn chuyển sang bước 3, khơng phân lại block, sửa hàm ước lượng bước Lặp lại điều kiện cân đảm bảo Bước 3: tính TOT trung bình block 18 / 20 Thực hành (6) - Advanced level This code was adapted from the Cameron and Trivedi (2005) book 19 / 20 Thực hành (7) - Advanced level 20 / 20 ... có ước lượng điểm xu hướng nhóm sử lý nhóm kiểm sốt Điều kiện vùng hỗ trợ chung là: < P(Ti = 1|Xi ) < Đối với khoảng giá trị điểm xu hướng, tìm quan sát đối chứng để đảm bảo việc so sánh nhóm xử... kiểm sốt (control group), xây dựng số gọi điểm xu hướng - propensity score - xác xu t quan sát chọn vào nhóm xử lý hay nhóm kiểm sốt Các quan sát có điểm xu hướng dùng làm nhóm đối chứng / 20 Phương... weight biến trọng số, thường sử dụng liệu điều tra dân số myscore tên biến điểm xu hướng blockid tên khoảng điểm xu hướng numblo số lượng block, tùy chọn comsup biến trạng thái dẫn số liệu có