Regression Discontinuity Fuzzy per la Valutazione delle Politiche
Il disegno di Regressione Discontinua Fuzzy (Fuzzy RDD) stima l'effetto causale di una politica quando l'ammissibilità è determinata dal superamento di una soglia su un punteggio continuo, ma l'effettiva adesione o conformità è imperfetta. Sviluppato formalmente da Hahn, Todd e Van der Klaauw (2001), utilizza la soglia come variabile strumentale per recuperare un Effetto Medio Locale del Trattamento (LATE) tra i conformi vicino al cutoff.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/policy-evaluation-fuzzy-regression-discontinuity
Quale metodo?
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- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Regression Discontinuity Design FuzzyInferenza causale↔ confronta
- Metodo delle Variabili Strumentali (IV) per l'Inferenza CausaleEconomia sanitaria↔ confronta
- Valutazione delle Politiche: Disegno a Regressione DiscontinuaInferenza causale↔ confronta
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ confronta
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