Dynamisches Fuzzy Regression Discontinuity Design
Das Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design erweitert das Standard-Fuzzy-RDD auf Panel- oder Mehrperioden-Einstellungen und ermöglicht es Forschenden, abzuschätzen, wie sich der kausale Effekt einer probabilistischen schwellenwertbasierten Behandlung im Zeitverlauf entwickelt. Durch die Kombination einer IV-basierten Fuzzy-First-Stage mit zeitlich indizierten Ergebnissen werden Behandlungseffekte über mehrere Post-Treatment-Perioden hinweg verfolgt, nicht nur zu einem einzigen Querschnittszeitpunkt.
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Quellen
- Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression discontinuity designs: A guide to practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.001 ↗
- Cellini, S. R., Ferreira, F., & Rothstein, J. (2010). The Value of School Facility Investments: Evidence from a Dynamic Regression Discontinuity Design. Quarterly Journal of Economics, 125(1), 215-261. DOI: 10.1162/qjec.2010.125.1.215 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/dynamic-fuzzy-regression-discontinuity
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- Fuzzy Regression Discontinuity DesignKausale Inferenz↔ vergleichen
- Instrumentalvariablen-Methode (IV) zur KausalinferenzGesundheitsökonomie↔ vergleichen
- Paneldaten-Regressions-Diskontinuitäts-DesignKausale Inferenz↔ vergleichen
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