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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

이질적 처리 효과 회귀 불연속 설계 (HTE-RDD)

이질적 처리 효과 RDD는 고전적인 회귀 불연속 프레임워크를 확장하여, 할당 절단점(assignment cutoff)을 넘는 것의 인과적 효과가 하위 집단 또는 공변량(covariate)을 따라 어떻게 달라지는지를 탐지하고 추정합니다. 절단점에서의 단일 국소 평균 처리 효과(local average treatment effect)를 보고하는 대신, HTE-RDD는 처리의 영향이 개별 특성에 따라 어떻게 다른지를 지도화하여, 절단점 기반 개입으로부터 누가 가장 많이 또는 가장 적게 혜택을 받는지에 대한 더 풍부한 정책적 결론을 가능하게 합니다.

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출처

  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

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

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design (Heterogeneous Treatment Effect Regression Discontinuity Design). 2026-06-18에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-regression-discontinuity-design · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026