倾向得分模型中的因子载荷：巴黎协定的效应
计量经济学
2025-07-14 v1 应用统计
摘要
针对纵向数据的因子模型，其中政策采纳相对于低维潜在因子载荷集合是无关的，近年来因其在因果推断中的应用而日益受到关注。然而，大多数现有方法依赖于因果的有限样本方法或计算密集型方法，限制了其适用性和外部有效性。本文提出了一种基于逆倾向得分加权的面板数据因果推断新方法，其中倾向得分为潜在因子载荷函数的函数，基于超大样本框架进行因果推断。该方法放宽了传统因果面板方法的严格假设，同时在因果可解释性、政策相关性和计算效率方面提供了优势。在标准假设下，我们概述了用于估计平均处理效应（ATT）的三步估计程序，并利用M估计理论推导其大样本性质。我们将该方法应用于评估巴黎协定——一种旨在促进向低碳经济过渡的政策——对欧洲股票回报的因果效应。我们的实证结果表明，该政策对发行绿色债券公司的股票回报产生显著且为负的短期效应。
引用
@article{arxiv.2507.08764,
title = {Propensity score with factor loadings: the effect of the Paris Agreement},
author = {Angelo Forino and Andrea Mercatanti and Giacomo Morelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.08764},
year = {2025}
}