Нечеткий регрессионный разрыв для оценки политики
Нечеткий регрессионный разрыв (Fuzzy RDD) оценивает причинно-следственный эффект политики, когда право на участие определяется пересечением порога по непрерывной оценке, но фактическое получение или соблюдение условий является несовершенным. Формально разработанный Hahn, Todd и Van der Klaauw (2001), он использует порог в качестве инструмента для восстановления локального среднего эффекта воздействия (LATE) среди тех, кто соблюдает условия, вблизи отсечения.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/causal-inference/policy-evaluation-fuzzy-regression-discontinuity
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Разность разностей (Difference-in-Differences, DiD)Эконометрика↔ сравнить
- Нечеткий регрессионный разрывный дизайнПричинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод инструментальных переменных (ИП) для причинно-следственного выводаЭкономика здравоохранения↔ сравнить
- Регрессионный дизайн разрыва (Policy Evaluation Regression Discontinuity Design)Причинно-следственный вывод↔ сравнить
- Метод подбора на основе оценки склонностиСтатистика исследований↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →