Regression discontinuity design with continuous measurement error in the running variable
运行变量存在连续测量误差的回归不连续设计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：摘要明确研究回归不连续设计中的局部平均处理效应识别与估计。
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
运行变量存在连续测量误差的回归不连续设计
- 研究问题
- 运行变量存在连续测量误差导致回归不连续识别失效时，在何种辅助数据与设计条件下，可以恢复局部平均处理效应的估计？
- 方法与思路
- 作者假定非差异性测量误差，利用已处理个体辅助样本中观测到的真实值与误测值差异，在双侧模糊设计下构造非参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出在所述条件下对局部平均处理效应一致的非参数估计方法，并将其用于估计领取失业救济金的影响。
- 阅读关注点
- 应核对非差异性误差的定义、辅助样本的适用性，以及真实运行变量任一取值处均存在处理个体的条件如何支撑识别。
- 阅读边界
- 仅据RePEc所载出版社摘要，辅助样本条件和应用效应数值未说明；所述方法依赖双侧模糊设计，不能直接推广到所有RD设定。
原文摘要
Since the late 90s, Regression Discontinuity (RD) designs have been widely used to estimate Local Average Treatment Effects (LATE). When the running variable is observed with continuous measurement error, identification fails. Assuming non-differential measurement error, we propose a consistent nonparametric estimator of the LATE when the discrepancy between the true running variable and its noisy measure is observed in an auxiliary sample of treated individuals, and when there are treated individuals at any value of the true running variable — two-sided fuzzy designs. We apply our method to estimate the effect of receiving unemployment benefits.