Fuzzy Difference-in-Discontinuities: Identification Theory and Application to the Affordable Care Act
本文探讨了模糊断点回归设计的使用，在阈值处应用多个处理。识别结果表明，在非常强的假设下，治疗的概率在截止点的变化是相等的治疗，在不连续性的差异估计识别感兴趣的处理效应。如果在临界点应用治疗的概率变化在治疗间存在差异，则使用简单模糊不连续性差异设计的处理效应的点估计值存在偏倚。还提出了修改的模糊差分不连续性的方法，依赖于温和的假设。我们的研究结果表明，在模糊不连续性的存在下，应用前后方法时需要谨慎。使用全国健康访谈调查的数据，我们应用这种新的识别策略来评估《平价医疗法案》（ACA）对美国老年人医疗保健获得和利用的因果影响。
2021-04-17 econ.EM
Global Testing in Multivariate Regression Discontinuity Designs
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文提出一种基于多元机器学习和距离聚合的全局检验方法，用于评估多元回归不连续设计中处理边界是否存在断点，解决了小样本下的可靠性问题。
2026-02-03 econ.EM
Empirical Likelihood Covariate Adjustment for Regression Discontinuity Designs
本文提出一种基于熵平衡权重的经验似然协变量调整方法，用于回归不连续设计，通过最小化KL散度实现协变量平衡，获得不劣于标准估计量的渐近方差，并改善二阶性质与覆盖精度。
2024-05-28 econ.EM
Local-Polynomial Estimation for Multivariate Regression Discontinuity Designs
Institute of Economic Research Hitotsubashi University（一桥大学经济研究所）；Graduate School of Economics and Management, Tohoku University（东北大学经济管理学院）；Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo（东京大学空间信息科学中心）
本文提出了一种多变量回归不连续设计的局部线性估计方法，用于捕捉边界处的异质性治疗效应，并在实证研究中展示了其更小的误差和更短的置信区间。
2026-01-23 econ.EM stat.AP stat.ME
Correcting invalid regression discontinuity designs with multiple time period data
针对回归断点设计中因断点处其他政策导致连续性假设失效的问题，提出利用多时期数据的识别与估计框架，可处理滞后效应等场景，并通过模拟和实证研究验证了效用。
2025-02-24 econ.EM
Placebo Discontinuity Design
Harvard Department of Economics（哈佛大学经济学系）；Harvard Society of Fellows（哈佛学会）
研究在标准回归断点设计连续性假设因运行变量被策略性操纵而违反时，利用安慰剂治疗和结果识别治疗效果，引入局部工具变量估计器并证明其一致性及推断程序合理性。
2026-07-07 econ.EM stat.ME
Persuasion Effects in Regression Discontinuity Designs
本文提出在清晰与模糊RD设计中识别、界定并估计RD说服率的框架，利用局部多项式回归实现推断，并通过公共卫生与媒体应用展示其实证价值。
2025-09-30 econ.EM stat.ME
Inference in Regression Discontinuity Designs with High-Dimensional Covariates
我们研究了断点回归设计，其中许多预定的协变量，可能比观察的数量多得多，可以用来提高处理效应估计的精度。我们考虑一个两步估计，首先选择一个小数目的“重要”的协变量通过本地化的拉索型程序，然后，在第二步中，估计的处理效应包括选定的协变量线性到通常的本地线性估计。我们提供了一个深入的分析算法的理论性质，表明，在近似稀疏条件下，所得到的估计是渐近正态的，渐近偏差和方差，在概念上类似于那些在低维设置。带宽选择和推断可以使用标准方法来执行。我们还提供了模拟和实证应用。
2022-05-05 econ.EM stat.AP
A Note on Doubly Robust Estimator in Regression Discontinuity Designs
Department of Basic Science, The University of Tokyo（东京大学基础科学系）
本文提出了用于断点回归设计的双稳健估计量（DR-RD），通过结合两个条件期望结果估计量，在至少一个估计量一致时即可保证处理效应估计的一致性，从而增强了估计的稳健性。
2025-01-27 cs.LG econ.EM math.ST
Flexible Covariate Adjustments in Regression Discontinuity Designs
University of Bonn（波恩大学）；University of Mannheim（曼海姆大学）
本文提出了一种新型估计器，通过更高效利用协变量信息提升估计精度，利用机器学习技术灵活估计最优调整函数，改进了回归不连续设计的效率。
2026-06-30 econ.EM stat.AP
Discovering Heterogeneous Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs
本文提出一种基于诚实断点回归树的因果监督学习算法，在精确和模糊RD设计中自动发现驱动处理效应异质性的协变量，并通过模拟和罗马尼亚中学择校数据验证其有效性。
2025-08-29 econ.EM stat.ML
Using Forests in Multivariate Regression Discontinuity Designs
本文研究多变量 RD 设计的条件处理效应估计，比较局部线性回归、minimax-optimal 估计量与两类随机森林，并通过 Monte Carlo 和 COVID-19 医院资助实证表明各方法无普遍占优者。
2025-06-09 econ.EM
Isotonic Regression Discontinuity Designs
本文研究了保序回归在边界点的估计和推断，这是单调回归不连续设计分析中特别感兴趣和需要的一个对象。我们证明了保序回归在这种情况下是不一致的，并得到了边界校正估计量的渐近分布。有趣的是，边界校正估计量可以自举，而无需子采样或额外的非参数平滑，这不是内点的情况。蒙特卡罗实验表明，形状限制可以显着改善有限样本的性能的非限制估计。最后，我们应用保序回归不连续设计来估计美国众议院选举中在职的因果效应。
2020-12-19 econ.EM math.ST stat.AP
Donut Regression Discontinuity Designs
University of Bonn（波恩大学）；University of Mannheim（曼海姆大学）
本文在局部线性估计框架内对环形断点回归设计开展理论分析，推导了其点估计、推断与设定检验的新结果，明确了环形截断对估计量偏差方差的影响及对应推断方法，还通过实证应用验证了结论。
2026-08-12 econ.EM stat.ME
Regression discontinuity design with right-censored survival data
本文在基于强度的计数过程框架下，研究了不连续回归设计在右删失数据生存分析中的应用。特别是，一个本地多项式回归版本的Aalen加性风险估计作为两个协变量依赖的累积风险率函数之间的差异的估计。该估计量的大样本理论，包括置信区间，考虑到与偏差校正相关的不确定性。正如因果关系文献中的标准一样，模型和理论嵌入了潜在结果框架。两个一般性的结果有关的潜在后果和生存数据的乘性风险模型。
2022-10-05 econ.EM math.ST stat.ME
Optimal estimation for regression discontinuity design with binary outcomes
Tohoku University（东北大学）；Hitotsubashi University（一桥大学）；The University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文提出了一种针对二元结果回归不连续设计的有限样本最优估计方法，通过凸优化解决最小最大均方误差问题，并提供无需大样本近似的有效推断程序。
2025-12-26 econ.EM math.ST stat.ME
PLRD: Partially Linear Regression Discontinuity Inference
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出部分线性回归断点推断方法，解决传统回归断点设计置信区间覆盖率不足和区间过宽的问题，提供有效且短的置信区间及大样本保证。
2026-08-27 econ.EM stat.ME
Simple Local Polynomial Density Estimators
本文介绍了一种直观和易于实现的非参数密度估计的局部多项式技术的基础上。该估计器是完全边界自适应和自动的，但不需要预分箱或任何其他数据转换。我们研究的估计的主要渐近性质，并使用这些结果提供原则性的估计，推断，和带宽选择方法。作为我们的结果的一个实质性应用，我们开发了一种新的不连续密度测试程序，一个重要的问题，在断点回归设计和其他程序评估设置。一个说明性的经验应用。提供了两个配套的Stata和R软件包。
2019-06-07 econ.EM stat.ME
Regression Discontinuity Design under Self-selection
在回归不连续性设计中，自选择导致协变量在政策干预两侧的分布不同，这实质上违背了潜在结果连续性假设。由于存在一些间接效应，即自我选择效应，标准RD被估量变得难以解释。我们表明，直接的因果关系的影响下，仍然可以恢复一类被估量。具体而言，我们考虑一类加权平均处理效应为潜在的不同目标人群量身定制。我们表明，在Angrist和Rokkanen（2015）的条件独立假设下，我们的被估量的一个特例可以恢复平均处理效应，另一个例子是Frölich和Huber（2018）最近提出的被估量。我们通过加权局部线性回归框架提出了一组估计，并证明了估计的相合性和渐近正态性。我们的方法可以进一步扩展到模糊RD的情况下。在模拟练习中，我们比较了我们的估计与标准的RD估计的性能。最后，我们将我们的方法应用于两个经验数据集：Lee（2008）中的美国众议院选举数据和Microsoft Bing关于通用第二价格（GSP）拍卖的新数据集。
2019-11-21 econ.EM stat.ME
Inference in Regression Discontinuity Designs with Clustered Data
University of Bonn（波恩大学）；Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学）；University of Mannheim（曼海姆大学）
本文提出一种基于模型的框架，推导出标准局部线性RD估计量在聚类数据下的渐近正态性条件，并提出新的方差估计方法以解决现有方法的不一致性和保守性问题。
2026-03-19 econ.EM stat.ME
Treatment Effects in the Regression Discontinuity Model with Counterfactual Cutoff and Distorted Running Variables
University of Sydney（悉尼大学）
本文提出了一种新的回归断点设计框架，用于评估总政策效应，考虑了治疗对结果的直接效应和运行变量扭曲的间接效应，并通过意大利国内稳定 pact 的实证分析验证了方法的有效性。
2025-11-28 econ.EM
Regression Discontinuity Design with Potentially Many Covariates
Waseda University（早稻田大学）；London School of Economics（伦敦政治经济学院）；Seoul National University（首尔大学）
本文提出了一种结合核权重和ℓ₁惩罚的高维回归不连续设计方法，以稳定处理大量协变量，提升估计效率并保持推断稳健性。
2024-02-18 econ.EM stat.ME
Optimal Bandwidth Choice for Robust Bias Corrected Inference in Regression Discontinuity Designs
回归不连续性（RD）设计中的现代经验工作通常采用局部多项式估计和均方误差（MSE）最优带宽选择的推断。该带宽产生MSE最优RD处理效应估计器，但通过构造对于推断无效。稳健的偏差校正（RBC）推理方法是有效的，当使用MSE最优带宽，但我们表明，他们产生次优的置信区间的覆盖误差。我们建立有效的覆盖误差扩展RBC置信区间估计，并使用这些结果提出新的推理最佳带宽选择形成这些区间。我们发现，当目标是构建具有最小覆盖误差的RBC置信区间时，RD点估计的标准MSE最优带宽太大。我们进一步优化覆盖误差背后的常数项，以获得RBC推断所需的辅助带宽的新的最佳选择。我们的扩展还建立了RBC推理产生高阶细化（相对于传统的欠平滑）在RD设计的背景下。我们的主要研究结果包括尖锐和尖锐的扭结RD设计条件异方差，我们讨论了扩展模糊和其他RD设计，聚类抽样，干预前协变量调整。的理论研究结果说明了Monte Carlo实验和实证应用，和主要的方法学结果可在\texttt{R}和\texttt{Stata}包。
2020-01-03 econ.EM stat.ME
Leveraging Covariates in Regression Discontinuity Designs
本文系统阐述了断点回归设计中协变量调整的三重作用：提升估计效率、揭示异质性政策效应及改变目标参数，并给出实证应用指导。
2025-07-18 econ.EM stat.AP
Estimation and Inference in Boundary Discontinuity Designs: Location-Based Methods
Princeton University（普林斯顿大学）
本文研究了基于位置的局部多项式处理效应估计器，提出对边界平均处理效应曲线及两个聚合因果参数的点估计与统一推断方法，适用于尖锐和模糊设计，并通过实证应用展示方法。
2026-05-14 econ.EM math.ST stat.AP
Regression Discontinuity Design with Spillovers
本文研究了存在线性均值溢出效应时的断点回归设计（RDD），提出将估计的溢出项纳入局部线性回归以恢复直接效应和溢出效应，并验证了估计量的一致性与渐近正态性。
2025-09-13 econ.EM
rd2d: Causal Inference in Boundary Discontinuity Designs
Princeton University（普林斯顿大学）
本文介绍rd2d软件包，用于边界断点设计中基于局部多项式估计的因果效应推断，支持双变量得分或单变量符号距离得分，并提供带宽选择、偏差校正、置信带等功能。
2026-05-28 econ.EM stat.CO stat.ME
Regression Discontinuity Designs Using Covariates
我们研究了当协变量包含在估计中时的断点回归设计。我们研究了局部多项式估计，包括离散或连续协变量的添加剂可分离的方式，但没有施加任何参数限制的基本人口回归函数。我们建议一个协变量调整的方法，保持直观条件下的一致性，并表征估计和推理改进的潜力。我们还提出了新的协变量调整均方误差扩展和强大的偏差校正推理程序，异方差一致和集群稳健的标准误。一个实证说明和广泛的模拟研究。所有方法都在\texttt{R}和\texttt{Stata}软件包中实现。
2018-09-11 econ.EM stat.ME
Distributional Discontinuity Design
Iowa State University（爱荷华州立大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文提出分布不连续性设计，通过Wasserstein距离估计因果效应，量化分布偏移并分析效应异质性。
2026-02-22 econ.EM math.ST stat.ME
Estimation and Inference in Boundary Discontinuity Designs: Distance-Based Methods
Princeton University（普林斯顿大学）
本文研究非参数距离基（各向同性）局部多项式方法，用于估计边界平均处理效应曲线，并建立点态和均匀的识别、估计与推断结果，揭示了边界几何正则性在可行收敛速率和有效推断中的核心作用。
2026-05-25 econ.EM math.ST stat.ME
A Guide to Regression Discontinuity Designs in Medical Applications
本文为生物医学中的回归断点设计提供实用指南，涵盖连续性和局部随机化框架下的估计、推断及证伪检验，并通过三个实证应用展示模糊和离散分数RD设计，附有Python、R和Stata复制材料。
2023-05-16 econ.EM stat.AP stat.ME
Regression Discontinuity Design with Multivalued Treatments
研究了多值处理变量的断点回归设计（RDD）中的识别和估计问题。我们还允许包含协变量。我们表明，没有额外的信息，处理效应没有确定。我们给必要和充分条件，导致识别的LATE以及加权平均的条件LATE。我们表明，如果第一阶段的多个治疗条件的协变量的不连续性是线性独立的，那么它是可能的，以方便可识别的权重识别多元加权平均值的处理效应。此外，如果处理效应不随某些协变量而变化，或者可以假设灵活的参数结构，则可以识别（实际上，过度识别）所有的处理效应。过度识别可以用来检验这些假设。我们提出了一个简单的估计，它可以在软件包中编程为一个两阶段最小二乘法回归，和包装的标准误差和测试也可以使用。最后，我们实施我们的方法来确定不同类型的保险覆盖对医疗保健利用的影响，如Card，Dobkin和Maestas（2008）。
2020-07-01 econ.EM stat.ME
A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Extensions
本文基于前期工作扩展了断点回归（RD）方法论，提出局部随机化概念框架，并将其与连续性方法结合，探讨模糊RD、离散得分RD及多维RD设计的实证分析。
2024-03-25 econ.EM stat.AP stat.CO
On Robust Empirical Likelihood for Nonparametric Regression with Application to Regression Discontinuity Designs
University of Sydney Business School（悉尼大学商学院）；Institute of Statistics and Big Data, Renmin University of China（中国人民大学统计与大数据研究院）；School of Mathematics, Renmin University of China（中国人民大学数学学院）；Faculty of Business and Economics, The University of Hong Kong（香港大学工商管理学院）
本文提出稳健经验似然方法，解决非参数回归与断点回归设计中偏差校正经验似然推广的难题，该方法无需额外估计步骤，模拟与真实数据应用均验证其性能优于现有方法。
2026-07-30 econ.EM math.ST stat.ME
Safe Policy Learning under Regression Discontinuity Designs with Multiple Cutoffs
本文针对多断点回归断点设计提出一种稳健优化策略学习方法，通过分解可识别与不可识别效用成分并利用多断点平滑性假设，学习具有安全性保证的最优处理断点，并建立渐近遗憾界。
2024-09-04 econ.EM stat.ME
Non-parametric Causal Inference in Dynamic Thresholding Designs
Stanford University（斯坦福大学）
针对动态阈值设计中的因果推断问题，提出一种非参数局部线性回归估计量，用于识别边际政策效应，并嵌套静态回归间断设计参数。
2026-05-21 econ.EM stat.ME
The price elasticity of Gleevec in patients with Chronic Myeloid Leukemia enrolled in Medicare Part D: Evidence from a regression discontinuity design
本研究利用断点回归设计评估Medicare Part D对CML患者伊马替尼价格弹性的影响，发现初始自付费用显著增加但依从性下降不显著，表明高自付费用并非不依从的主要驱动因素。
2023-05-10 econ.EM stat.AP
Free Discontinuity Regression: With an Application to the Economic Effects of Internet Shutdowns
Department of Economics, Emory University（埃默里大学经济学系）；Department of Economics, University of Michigan（密歇根大学经济学系）；Risk Analytics Division, Ipsos Public Affairs（Ipsos公共事务风险分析部）
本文提出自由间断回归（FDR），一种可同时平滑、分割并恢复多元回归曲面跳跃位置与大小的非参数方法，并应用于印度互联网关停，发现经济活动减少25–35%。
2025-05-08 cs.CV econ.EM math.ST
Algorithm as Experiment: Machine Learning, Market Design, and Policy Eligibility Rules
Yale University（耶鲁大学）；University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文提出以算法决策为工具变量的因果效应估计量，并用于评估 CARES Act 对医院的数百亿美元救济，发现其对 COVID-19 相关医院活动影响甚微，而朴素估计存在选择偏差。
2023-12-06 cs.LG econ.EM stat.ME
Regression Discontinuity Design with Distribution-Valued Outcomes
Department of Economics University of Michigan（密歇根大学经济学系）
本文提出R3D方法，将断点回归设计扩展至结果为分布的设定，通过局部多项式回归和局部Fréchet回归估计局部平均分位数处理效应，并应用于研究美国州长党派控制对州内收入分布的影响。
2025-04-04 cs.LG econ.EM math.ST
Optimal Model Selection in RDD and Related Settings Using Placebo Zones
我们提出了一个新的模型选择算法的断点回归设计，回归折点设计，和相关的IV估计。候选模型在运行变量的“安慰剂区域”内进行评估，其中真实效应已知为零。该方法产生带宽，多项式和任何其他选择参数的最佳组合。它还可以告知模型类别之间的选择（例如RDD与cohort-IV）以及任何其他选择，例如协变量，内核或其他权重。我们概述的充分条件下，该方法是渐近最优的。在一系列蒙特卡罗模拟中，该方法在更一般的条件下也表现良好。我们证明了在澳大利亚新南威尔士州的最低监督驾驶时间的变化的评估方法。我们还重新评估了关于领先和最低法定饮酒年龄影响的证据。我们的Stata命令实现了该过程，并将其性能与其他方法进行了比较。
2022-12-08 econ.EM
