本文采用匹配法对被处理者的平均处理效果进行了平滑参数的选取。由于在包含处理单元质量的区域中，对预期反事实的精确估计尤为重要，因此我们定义并实施了加权交叉验证方法，通过在平滑参数的选择中考虑处理单元的位置，改进了传统方法。我们还实现了一个局部变化的带宽方法，在处理单元的质量所在的区域使用更大的带宽。蒙特卡罗研究将我们提出的方法与传统的无加权方法以及Bergemann等人(2005)启发的相关方法进行了比较。蒙特卡罗分析表明，考虑到处理单元的位置，所有方法的效率收益。我们还将所有五种方法应用到带宽选择的数据背景中，这些数据来自LaLonde(1986)的研究，该研究使用来自国家支持工作(NSW)示范项目的实验数据作为基准，研究非实验估计器的性能。总的来说，蒙特卡罗分析和经验应用表明，加权交叉验证和局部变带宽方法的精度提高是可行的。