The 2023 Denis Sargan Econometrics Prize
2023年 Denis Sargan 计量经济学奖AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：材料直接讨论断点回归对二元处理局部因果效应的识别。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
2023年 Denis Sargan 计量经济学奖
- 研究问题
- 这篇奖项介绍说明获奖研究的背景：断点回归如何识别阈值处的局部处理效应，以及研究者为何加入额外协变量提高精度？
- 方法与思路
- 材料回顾由运行变量阈值决定二元处理的断点设计，并以阈值两侧比较和局部线性回归说明估计思路，未展开获奖方法。
- 材料陈述的贡献
- 材料宣布Alexander Kreiss凭与Christoph Rothe合著的高维协变量断点推断论文获奖，并介绍该研究所处的方法背景。
- 阅读关注点
- 应先区分奖项介绍与获奖论文，再查阅后者核对高维协变量的处理、推断有效性条件及其对估计精度的实际影响。
- 阅读边界
- 所给材料是奖项介绍，来自稿件版本未注明的OpenAlex索引摘要；不能将获奖论文的具体方法、定理或结果归于本文。
原文摘要
The editors1 of The Econometrics Journal decided to award the 2023 Denis Sargan Econometrics Prize to Alexander Kreiss (Leizpig University) for his article “Inference in regression discontinuity designs with high-dimensional covariates” with Christoph Rothe in the May 2023 issue of The Econometrics Journal.2 The regression-discontinuity approach can be used to learn about the causal effects of a binary treatment (e.g. enrolment in an educational program) that is fully determined by whether an observed ‘running variable’ (such as an admission test score) exceeds a known threshold or not. Assuming that the outcome is continuous in the running variable, the jump in mean outcomes when the running variable crosses the threshold identifies a local (to those at the threshold) average treatment effect. In practice, this treatment effect can be estimated by comparing average outcomes in subsamples in which the running variable takes values just above and below the threshold, e.g. using local linear regression to control for the effects of the running variable on the outcome. The identification of the treatment effect does not require conditioning on other covariates than the running variable. However, when estimating it, applied researchers often control for such covariates to increase precision.