Я знакомлюсь с различными методами статистического сопоставления, но не знаю, какой из них лучше всего использовать. Мой пример использования состоит в том, что я пытаюсь (1) понять переменные, влияющие на вероятность стать целью m & a (поглощение) с регрессией lo git и (2) предсказать цели m & a, используя переменные / модель. Я планирую использовать какой-либо метод сопоставления, чтобы сопоставить неприобретенные компании с приобретенными компаниями на основе, например. отрасль, размер фирмы, географическое положение и т. д. c.
Скорее всего, наиболее популярным методом является сопоставление баллов склонности (PSM), но, например, профессор Гарварда Гари Кинг (https://www.cambridge.org/core/journals/political-analysis/article/why-propensity-scores-should-not-be-used-for-matching/94DDE7ED8E2A796B693096EB714BE68B) утверждал это не solid методы и предлагается использовать другие методы вместо этого. Эти другие методы включали махаланобисово-евклидово сопоставление расстояний и грубое точное сопоставление. Какой метод будет оптимальным для моего варианта использования и почему?
Заранее спасибо!