Dynamic Regression Discontinuity: An Event-Study Approach
动态断点回归：事件研究方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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动态断点回归：事件研究方法
- 研究问题
- 研究动态断点设计中如何识别具有经济含义的跨期处理效应，并将断点特定的脉冲响应在日历时间和处理路径之间聚合。
- 方法与思路
- 作者构造动态潜在结果模型，改写无预期与共同趋势假设，将目标量表示为两个静态断点对比之和，并使用局部多项式估计推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称实现断点特定脉冲响应的点识别，并利用有限路径独立限制降低效应聚合的维度；应用研究威斯康星学区支出授权对房价的影响。
- 阅读关注点
- 应核对动态无预期和共同趋势的具体表述、静态断点所需条件、有限路径独立限制，以及聚合权重和多期推断如何处理。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审、期刊接收及刊本变化未核验；摘要未列明完整假设或房价效应数值，不能据此评估应用识别的可信度。
原文摘要
I propose a novel argument to identify economically interpretable intertemporal treatment effects in dynamic regression discontinuity designs (RDDs). Specifically, I develop a dynamic potential outcomes model and reformulate two assumptions from the difference-in-differences literature, no anticipation and common trends, to attain point identification of cutoff-specific impulse responses. The estimand of each target parameter can be expressed as the sum of two static RDD contrasts, thereby allowing for nonparametric estimation and inference with standard local polynomial methods. I also propose a nonparametric approach to aggregate treatment effects across calendar time and treatment paths, leveraging a limited path independence restriction to reduce the dimensionality of the parameter space. I apply this method to estimate the dynamic effects of school district expenditure authorizations on housing prices in Wisconsin.