这方面有几篇文献可以看看，首先是Paul R. Rosenbaum, Donald B. Rubin（1983）在Biometrika上的文章，这可以算是PSM方面的开山之作，然后是Heckman等人1997/1998在The Review of Economic Studies上的两篇文章。应用方面比较清楚的一篇是Rajeev H. Dehejia and Sadek Wahba（1999）在Journal of the American Statistical Association文章，写的很棒。然后，应用程序可以参考Sascha O. Becker和Andrea Ichino（2002）在the stata Journal上的东西，他们还给出了个各种PSM的程序。

另外，Rajeev H. Dehejia and Sadek Wahba（2002）年在The Review of Economics and Statistics上的Propensity Score-Matching Methods for Nonexperimental Causal Studies也非常值得读，特别是他们在最后给出了在应用PSM时如何估计propensity score的算法。

比较全面的guidence可以参考
Caliendo, M., Kopeinig, S., 2008. Some practical guidance for the implementation of propensity score matching. In: Journal of economic surveys. vol 22, no 1, pp. 31-72
早期的2005年的初稿可以在google scholar上查到

太謝謝各位了~~要繼續邁進~

谢谢分享哈
学习了

matching  匹配

关键是具体该如何操作呢？

学习中~

因为我们就是要估计A不上研究生的收入啊，如果知道了干嘛选对照组.....

学习了

本来有些稀里糊涂，看了楼主的提问，反而明白了PSM的基本思想和思路

学习了，谢谢各位大神

这是我自己的看法。第一个问题：我觉得你不能选择上研究生前的收入做匹配，因为PSM的目的不是为了消除因变量的影响因素差异而是自变量，不过如果你有数据的话可以把读研前后的收入差作为因变量更加准确。
2. 一般家庭背景无论读不读研都是影响收入的吧。如果如你假设，那么家庭背景其实就是个体通过读研获得的一项能力，跟其他什么科研技术能力的一样，都是影响收入同时也是个体期望通过读研获得的能力之一。只不过它在读研之前存在所以又是影响读研决定的一个因素，所以要PSM消除对处理选择X的影响，之后分析Y-X关系时还要调整了它以消除对Y的影响。我个人认为你第二个问题对PSM的理解不太对，PSM不是为了校正Y的，而是为了X。

大神，想请教你关于倾向得分匹配法原理上的问题，感谢！1.比如用1998-2015年建立海外研发中心的企业共37家作为处理组，进行分年匹配。也就是说，在操作中，1998年这一年的匹配是用1998年实施建立的3家企业作为当年的处理组与所有对照组进行匹配，1999年这一年的匹配是用1999年实施并购的2家+1998年的3家企业作为当年的处理组，这样以此类推对吧？而不是所有37家处理组从一开始的年份就都放进去作为每一年的处理组样本？
   
十分感谢！毕业论文告急，十分需要你的帮助！

大神，想请教你关于倾向得分匹配法原理上的问题，感谢！1.比如用1998-2015年建立海外研发中心的企业共37家作为处理组，进行分年匹配。也就是说，在操作中，1998年这一年的匹配是用1998年实施建立的3家企业作为当年的处理组与所有对照组进行匹配，1999年这一年的匹配是用1999年实施并购的2家+1998年的3家企业作为当年的处理组，这样以此类推对吧？而不是所有37家处理组从一开始的年份就都放进去作为每一年的处理组样本？
   
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