論文の概要: Doubly Robust Regression Discontinuity Designs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07978v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 17:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:17:35.617800
• Title: Doubly Robust Regression Discontinuity Designs
• Title（参考訳）: 二重ロバスト回帰不連続設計
• Authors: Masahiro Kato,
• Abstract要約: 回帰不連続性(RD)設計のための二重頑健性(DR)推定器を提案する。 両回帰推定器が一定の穏やかな条件を満たす場合、提案した推定器は$sqrtn$-consistencyを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.470114319701576
• License:
• Abstract: This study introduces a doubly robust (DR) estimator for regression discontinuity (RD) designs. In RD designs, treatment effects are estimated in a quasi-experimental setting where treatment assignment depends on whether a running variable surpasses a predefined cutoff. A common approach in RD estimation is to apply nonparametric regression methods, such as local linear regression. In such an approach, the validity relies heavily on the consistency of nonparametric estimators and is limited by the nonparametric convergence rate, thereby preventing $\sqrt{n}$-consistency. To address these issues, we propose the DR-RD estimator, which combines two distinct estimators for the conditional expected outcomes. If either of these estimators is consistent, the treatment effect estimator remains consistent. Furthermore, due to the debiasing effect, our proposed estimator achieves $\sqrt{n}$-consistency if both regression estimators satisfy certain mild conditions, which also simplifies statistical inference.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、回帰不連続性(RD)設計のための二重頑健性(DR)推定器を提案する。 RD設計では、処理割り当てが実行変数が予め定義されたカットオフを超えるかどうかに依存する準実験環境で、処理効果を推定する。 RD推定における一般的なアプローチは、局所線形回帰のような非パラメトリック回帰法を適用することである。 このアプローチでは、妥当性は非パラメトリック推定器の整合性に大きく依存し、非パラメトリック収束率によって制限されるため、$\sqrt{n}$-一貫性が妨げられる。 これらの問題に対処するために,条件付き予測結果に対する2つの異なる推定器を組み合わせたDR-RD推定器を提案する。 これらの推定器のいずれかが一貫したものである場合、処理効果推定器は引き続き一貫したままである。 さらに, このデバイアス効果により, 両回帰推定器がある程度の温和な条件を満たす場合, 統計的推測を単純化するならば, 提案した推定器は$\sqrt{n}$-consistencyを達成できる。

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