Regression discontinuity designs with unknown discontinuity points: Testing and estimation
断点未知的断点回归设计：检验与估计AI 解读 ↓
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断点未知的断点回归设计：检验与估计
- 研究问题
- 断点回归设计的阈值未知时，如何检验选择效应或处理效应，并在先估计断点的情况下估计处理效应及评价其效率？
- 方法与思路
- 作者构造检查选择或处理效应的统一统计量，提出获取临界值的自助法，再以估计出的未知断点作为干扰参数开展处理效应估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验具有一致性并给出局部功效，且估计断点不影响处理效应估计量的效率；模拟展示了所提程序的有限样本用途。
- 阅读关注点
- 应核对断点如何被识别、选择与处理效应各自的检验对象，以及自助法步骤；重点检查断点估计不损失效率所需的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所列出版社摘要，无法确定因果识别假设、断点搜索范围或效应形式；摘要未给出功效数值，也不能将效率结论推广至所有未知断点设计。
原文摘要
The regression discontinuity design has become a common framework among applied economists for measuring treatment effects. A key restriction of the existing literature is the assumption that the discontinuity point is known, which does not always hold in practice. This paper extends the applicability of the regression discontinuity design by allowing for an unknown discontinuity point. First, we construct a unified test statistic to check whether there are selection or treatment effects. Our tests are shown to be consistent, and local powers are derived. Also, a bootstrap method is proposed to obtain critical values. Second, we estimate the treatment effect by first estimating the nuisance discontinuity point. It is shown that estimating the discontinuity point does not affect the efficiency of the treatment effect estimator. Simulation studies illustrate the usefulness of our procedures in finite samples.