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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

異質的処置効果回帰不連続デザイン(HTE-RDD)

異質的処置効果RDDは、古典的な回帰不連続フレームワークを拡張し、割り当てカットオフを横断する因果効果がサブグループまたは共変量に沿ってどのように変化するかを検出し、推定するものです。閾値における単一の局所平均処置効果を報告する代わりに、HTE-RDDは、個々の特性によって処置効果がどのように異なるかをマッピングし、閾値ベースの介入から誰が最もまたは最も少なく利益を得るかについての、より豊かな政策的結論を可能にします。

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出典

  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

このページの引用方法

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

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