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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Regression Discontinuity a Effetti Eterogenei (HTE-RDD)

L'HTE-RDD estende il classico quadro di regressione discontinua per rilevare e stimare come l'effetto causale dell'attraversamento di una soglia di assegnazione vari tra sottogruppi o lungo covariate. Invece di riportare un singolo effetto medio locale del trattamento alla soglia, l'HTE-RDD mappa come l'impatto del trattamento differisce in base alle caratteristiche individuali, consentendo conclusioni politiche più ricche su chi beneficia maggiormente o minormente da un intervento basato su soglie.

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Fonti

  1. 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
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design (Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design). Consultato il 2026-06-18 da https://scholargate.app/it/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026