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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design

La Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design estende la standard fuzzy RDD a un contesto di panel o multi-periodo, consentendo ai ricercatori di stimare come l'effetto causale di un trattamento basato su una soglia probabilistica si evolve nel tempo. Combinando una prima fase fuzzy basata su IV con risultati indicizzati temporalmente, essa traccia gli effetti del trattamento attraverso molteplici periodi post-trattamento, non solo in un singolo istante trasversale.

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Fonti

  1. 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
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/dynamic-fuzzy-regression-discontinuity

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ScholarGateDynamic Fuzzy Regression Discontinuity (Dynamic Fuzzy Regression Discontinuity Design). Consultato il 2026-06-17 da https://scholargate.app/it/causal-inference/dynamic-fuzzy-regression-discontinuity · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026