ScholarGate
Асистент
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Нечіткий регресійний розрив для оцінки політики

Дизайн нечіткого регресійного розриву (Fuzzy RDD) оцінює причинно-наслідковий ефект політики, коли право на участь визначається перетином порогу за неперервною оцінкою, але фактичне отримання або дотримання умов є недосконалим. Формально розроблений Hahn, Todd та Van der Klaauw (2001), він використовує поріг як інструментальну змінну для відновлення локального середнього ефекту лікування (LATE) серед тих, хто дотримується умов, поблизу відсічки.

Відкрити у MethodMindНезабаромApply, compare, get guidance
Tools & resources
Завантажити слайди
Learn & explore
ВідеоНезабаром

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Джерела

  1. 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
  2. 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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Fuzzy Regression Discontinuity Design for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/causal-inference/policy-evaluation-fuzzy-regression-discontinuity

Який метод?

Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.

Порівняти поруч
ScholarGatePolicy Evaluation Fuzzy Regression Discontinuity (Fuzzy Regression Discontinuity Design for Policy Evaluation). Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/causal-inference/policy-evaluation-fuzzy-regression-discontinuity · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026