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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Paneldaten-Regressions-Diskontinuitäts-Design

Paneldaten-Regressions-Diskontinuitäts-Design (Panel RDD) kombiniert die scharfe lokale Identifikation einer Regressionsdiskontinuität mit der Within-Einheiten-Variation, die in wiederholten Beobachtungen von Paneldaten verfügbar ist. Einheiten werden über mehrere Perioden hinweg beobachtet, und die Behandlung wird basierend darauf zugewiesen, ob eine Laufvariable einen bekannten Schwellenwert überschreitet. Durch die Nutzung sowohl der Diskontinuität als auch der Panelstruktur können Forscher unbeobachtete Heterogenität auf Einheitenebene kontrollieren, während sie einen kausalen Behandlungseffekt nahe dem Schwellenwert schätzen.

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Quellen

  1. Lee, D. S., & Lemieux, T. (2010). Regression Discontinuity Designs in Economics. Journal of Economic Literature, 48(2), 281-355. DOI: 10.1257/jel.48.2.281
  2. Hahn, J., Todd, P., & Van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Econometrica, 69(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183

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ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/panel-data-regression-discontinuity-design

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ScholarGatePanel Data Regression Discontinuity Design (Panel Data Regression Discontinuity Design). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/panel-data-regression-discontinuity-design · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026