Regression Discontinuity Designs With a Continuous Treatment
连续处理的断点回归设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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连续处理的断点回归设计
- 研究问题
- 当断点回归中的处理强度为连续变量时，如何利用阈值处处理分布的变化识别因果效应，并实施稳健偏差校正推断？
- 方法与思路
- 作者利用阈值处连续处理分布的变化进行识别，讨论双重稳健识别途径，并提出包含标准模糊断点估计目标的参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立连续处理断点设计的识别与稳健偏差校正推断，并利用随城镇规模跳变的资本要求研究银行资本与倒闭。
- 阅读关注点
- 核对分布变化如何支持目标参数识别、双重稳健的两条途径、与模糊断点参数的关系，以及实际资本规则的设计有效性。
- 阅读边界
- 摘要未说明完整识别条件、效应权重或银行应用数值，不能推断任意分布跳变均足以识别任意效应。来源为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，刊本变化未知。
原文摘要
The standard regression discontinuity (RD) design deals with a binary treatment. Many empirical applications of RD designs involve continuous treatments. This article establishes identification and robust bias-corrected inference for such RD designs. Causal identification is achieved by using any changes in the distribution of the continuous treatment at the RD threshold (including the usual mean change as a special case). We discuss a double-robust identification approach and propose an estimand that incorporates the standard fuzzy RD estimand as a special case. Applying the proposed approach, we estimate the impacts of bank capital on bank failure in the pre-Great Depression era in the United States. Our RD design takes advantage of the minimum capital requirements, which change discontinuously with town size.