Simultaneous selection of optimal bandwidths for the sharp regression discontinuity estimator
尖锐断点回归估计量的两侧最优带宽联合选择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：摘要专门研究尖锐断点回归与回归折点设计中处理效应的带宽选择和推断。
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
尖锐断点回归估计量的两侧最优带宽联合选择
- 研究问题
- 在尖锐断点回归中，怎样联合选择阈值左右不同的局部线性带宽，以改善阈值处理效应估计与区间推断？
- 方法与思路
- 作者提出两侧带宽联合选择方法，将思路扩展到尖锐回归折点设计，并构造兼容的置信区间及开展模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法在所作比较中具有更小的渐近均方误差，模拟与理论接近，并显示简单减半或加倍带宽的检查可能不可靠。
- 阅读关注点
- 应核对均方误差比较的条件、两侧偏差与带宽的联动，以及置信区间构造和模拟设计对敏感性结论的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断所有规格下的覆盖率或性能；样本量五百和两千的模拟不能证明普遍优势。
原文摘要
A new bandwidth selection method that uses different bandwidths for the local linear regression estimators on the left and the right of the cut‐off point is proposed for the sharp regression discontinuity design estimator of the average treatment effect at the cut‐off point. The asymptotic mean squared error of the estimator using the proposed bandwidth selection method is shown to be smaller than other bandwidth selection methods proposed in the literature. The approach that the bandwidth selection method is based on is also applied to an estimator that exploits the sharp regression kink design. Reliable confidence intervals compatible with both of the proposed bandwidth selection methods are also proposed as in the work of Calonico, Cattaneo, and Titiunik (2014a). An extensive simulation study shows that the proposed method's performances for the samples sizes 500 and 2000 closely match the theoretical predictions. Our simulation study also shows that the common practice of halving and doubling an optimal bandwidth for sensitivity check can be unreliable.