Regresión Discontinua con Efectos de Tratamiento Heterogéneos (HTE-RDD)
La Regresión Discontinua con Efectos de Tratamiento Heterogéneos (HTE-RDD) extiende el marco clásico de regresión discontinua para detectar y estimar cómo el efecto causal de cruzar un umbral de asignación varía entre subgrupos o a lo largo de covariables. En lugar de informar un único efecto promedio local del tratamiento en el umbral, HTE-RDD mapea cómo el impacto del tratamiento difiere según las características individuales, lo que permite conclusiones políticas más ricas sobre quiénes se benefician más o menos de una intervención basada en umbrales.
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Fuentes
- Dong, Y., & Lewbel, A. (2015). Identifying the Effect of Changing the Policy Threshold in Regression Discontinuity Models. Review of Economics and Statistics, 97(5), 1081-1092. DOI: 10.1162/REST_a_00510 ↗
- Chiang, H. D., Hsu, Y.-C., & Sasaki, Y. (2019). Causal Inference by Quantile Regression Kink Designs. Journal of Econometrics, 210(2), 405-433. DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.02.005 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design
¿Qué método?
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- Diseño difuso de discontinuidad de regresiónInferencia causal↔ comparar
- Diferencia en Diferencias con Efectos de Tratamiento Heterogéneos (HTE-DiD)Inferencia causal↔ comparar
- Efecto Medio Local del Tratamiento (LATE / CACE)Inferencia causal↔ comparar
- Regresión CuantílicaEconometría↔ comparar
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