门当户对的做法，SQL的配对方法

在许多研究中，常会使用到配对的字眼，感觉这配对似乎有点难度，但实际上以Finance的视角来考量，配对很难，但是如果采用数据库的想法，配对根本不是个事，使用SQL就没有问题了

先前介绍了日期配对的方法，接下来介绍，样本特征的配对

在上述句子中，研究者就使用了 跟原本公司规模相似的10%的公司作为配对公司进行分析，而过去研究会使用 BM, size, roa等特征相似的公司作为配对样本，这就跟我国结婚讲究门当户对的逻辑是一样的，因此SAS之家开发了CH_match这样的宏语法，进行对样本公司进行门当户对的配对

使用数据

链接：https://pan.baidu.com/s/1Uy_DWKGEcWjpTjM1vnNPkQ 密码：m16s

宏语法

链接：https://pan.baidu.com/s/1wyDOtpb8OFnBte7YFKqTkg 密码：5p65

宏语法的使用如下

%ch_match(sample,full,firm,time,industry,matvar,ratio,seed);

其中 sample为使用的文件(需要搜寻配对样本的文件)

full为用来找配对公司的样本(可包含样本公司)

firm 为公司代号

time为时间变量

industry为行业别变量

matvar为 要配对的特征变量串(可多个)

ratio为 配对样本与事件样本之间的特征值差异比例

0.1 表示范围为 0.9~1.1之间

seed为种子值

当 配对样本超过两个时，会有几种处理方法，其中之一为随机抽选一家控制公司

以下为使用的数据

在full以及sample中(该两个文件可以另外命名)

都需要包含 公司代号 年份 行业别 以及相同的变量(以便进行配对)

而在使用上只要输入

%ch_match(sample,full,stkcd,year,ind,ta bm roe,0.1,1);

以上为使用 ta bm 以及roe进行配对，采用0.1的门限(0.9~1.1)种子值为1

宏语法运行完毕后，就会生成

imatch,amatch,min_match以及random_match

其中imatch为初始配对样本

亦即在该条件下能够配对的总样本

因再这样的情况下，研究者可以决定是否要只使用一家公司

则可以选择

随机由配对样本中抽取一家公司(random_match)

计算所有变量的差异值绝对值的加总值，使用最小值的那家公司(min_match)

直接使用配对样本公司的这些变量的均值 作为配对特征(但如果要进行其他检定 则没有意义) (Amatch)

如此一来就能快速完成 特征值的配对了

当然，现在还有一些研究会推崇使用PSM的方法，基本上都是可行的做法，提供各位朋友做参考

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