Fuzzy Regression Discontinuity für die Politikfolgenabschätzung
Das Fuzzy Regression Discontinuity Design (Fuzzy RDD) schätzt den kausalen Effekt einer Politikmaßnahme, wenn die Berechtigung durch das Überschreiten eines Schwellenwerts auf einer kontinuierlichen Skala bestimmt wird, die tatsächliche Inanspruchnahme oder Befolgung jedoch unvollkommen ist. Formal entwickelt von Hahn, Todd und Van der Klaauw (2001), verwendet es den Schwellenwert als Instrumentvariable, um einen Local Average Treatment Effect (LATE) unter den Compliers nahe des Cutoffs zu ermitteln.
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Quellen
- Hahn, J., Todd, P., & Van der Klaauw, W. (2001). Identification and estimation of treatment effects with a regression-discontinuity design. Review of Economic Studies, 68(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/policy-evaluation-fuzzy-regression-discontinuity
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- Fuzzy Regression Discontinuity DesignKausale Inferenz↔ vergleichen
- Instrumentalvariablen-Methode (IV) zur KausalinferenzGesundheitsökonomie↔ vergleichen
- Regression Discontinuity Design zur PolitikbewertungKausale Inferenz↔ vergleichen
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ vergleichen
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