Regression modelQuasi-experimental / causal inference
회귀 불연속 설계의 패널 데이터 (Panel RDD)
패널 데이터 회귀 불연속 설계(Panel RDD)는 회귀 불연속 설계의 날카로운 국소적 식별력과 반복 관찰 패널 데이터에서 이용 가능한 단위 내 변동성을 결합합니다. 단위는 여러 기간에 걸쳐 관찰되며, 실행 변수가 알려진 임계값을 넘는지 여부에 따라 처치가 할당됩니다. 불연속성과 패널 구조를 모두 활용함으로써 연구자들은 임계값 근처의 인과적 처치 효과를 추정하는 동시에 관찰되지 않은 단위 수준의 이질성을 통제할 수 있습니다.
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출처
- Lee, D. S., & Lemieux, T. (2010). Regression Discontinuity Designs in Economics. Journal of Economic Literature, 48(2), 281-355. DOI: 10.1257/jel.48.2.281 ↗
- Hahn, J., Todd, P., & Van der Klaauw, W. (2001). Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Econometrica, 69(1), 201-209. DOI: 10.1111/1468-0262.00183 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Regression Discontinuity Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/panel-data-regression-discontinuity-design
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- 퍼지 회귀 불연속 설계인과추론↔ 비교
- 패널 데이터 이중차분법 (패널 DiD / TWFE)인과추론↔ 비교
- 패널 데이터 단절 시계열인과추론↔ 비교
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