論文の概要: Heterogeneous Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11640v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 09:47:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 21:25:45.569550
• Title: Heterogeneous Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs
• Title（参考訳）: 回帰不連続設計における不均一処理効果
• Authors: \'Agoston Reguly
• Abstract要約: 本稿では,古典的回帰不連続設計における処理効果の不均一性を明らかにするための教師付き機械学習アルゴリズムを提案する。 モンテカルロシミュレーションを用いて,Pop-Eleches と Urquiola (2013) によってコンパイルされたデータセットに適用し,ルーマニアのより良い中等教育に通うことによる様々な異種性の源を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper proposes a supervised machine learning algorithm to uncover treatment effect heterogeneity in classical regression discontinuity (RD) designs. Extending Athey and Imbens (2016), I develop a criterion for building an honest ``regression discontinuity tree'', where each leaf of the tree contains the RD estimate of a treatment (assigned by a common cutoff rule) conditional on the values of some pre-treatment covariates. It is a priori unknown which covariates are relevant for capturing treatment effect heterogeneity, and it is the task of the algorithm to discover them, without invalidating inference. I study the performance of the method through Monte Carlo simulations and apply it to the data set compiled by Pop-Eleches and Urquiola (2013) to uncover various sources of heterogeneity in the impact of attending a better secondary school in Romania.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典回帰不連続性(RD)設計における処理効果の不均一性を明らかにするための教師付き機械学習アルゴリズムを提案する。 Athey and Imbens (2016) を拡張して, 木の各葉が, 処理前共変量の値に基づいて条件付き処理(共通のカットオフ規則で指定される)のRD推定値を含む, 正直な 'regression discontinuity tree''' を構築するための基準を開発する。 どの変量体が治療効果の多様性を捉えているかは定かでないが、推論を無効にすることなくそれらを発見することがアルゴリズムの課題である。 モンテカルロシミュレーションを用いて,Pop-Eleches と Urquiola (2013) によってコンパイルされたデータセットに適用し,ルーマニアのより良い中等教育に通うことによる様々な異種性の源を明らかにする。

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