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New Developments in Regression Discontinuity Designs: Covariates Adjustment and Coverage Optimal Inference

研究課題

研究課題/領域番号 21K01419
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分07030:経済統計関連
研究機関筑波大学

研究代表者

YU ZHENGFEI  筑波大学, 人文社会系, 准教授 (40774758)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
キーワードRegression discontinuity / Covariate adjustment / Balancing estimator / Efficiency / Empirical likelihood / Coverage error / Local misspecification / Moment restrictions / Efficiency gain / Uniform in bandwidth / Covariates / Bandwidth / Treatment effect
研究開始時の研究の概要

This research proposes methods to improve the inference performance for the regression discontinuity (RD) design where policies/interventions are implemented based on certain threshold. It studies whether and how the incorporation of covariates improves the use of data information. The research also proposes a coverage-optimal bandwidth which governs the effective usage of data in a window around the policy threshold. The research outcomes help practitioners more precisely estimate causal relationships in social sciences.

研究実績の概要

This year's research proposes a balancing approach for covariate-adjusted estimation of the treatment effect parameter in the Regression discontinuity (RD) model.The new empirical entropy balancing method reweights the standard local polynomial RD estimator by using the entropy balancing weights that minimize the Kullback-Leibler divergence from the uniform weights while satisfying the covariate balance constraints. The entropy balancing estimator can be formulated as an empirical likelihood estimator that efficiently incorporates the information from the covariate balance condition as over-identifying moment restrictions, and thus has an asymptotic variance no larger than that of the standard estimator without covariates. Further efficiency improvement is also possible by balancing functions of covariates over a linear sieve space. The proposed method enjoys favorable second-order properties from empirical likelihood estimation and inference: the estimator has a small (bounded) nonlinearity bias, and the likelihood ratio based confidence set admits a simple analytical correction that can be used to improve coverage accuracy.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

Following the advice of journal editors and referees, this year's research improves the initially proposed covariate adjustment method for RD in several aspects: first, I propose an entropy balancing estimator for RD which resembles the entropy
balancing method in the literature on average treatment effect(ATE) estimation under unconfoundedness. Second, the proposed estimation procedure no longer involves nuisance parameters. Third, further efficiency gain is possible if the covariate balance conditions are imposed on functions of the covariates.

今後の研究の推進方策

This project is going to extend the empirical balancing method for covariate adjustment beyond the standard regression discontinuity (RD) model. Specifically, it also applies to covariate-adjusted estimation of the treatment effect derivative and nonlinear RD estimators for limited dependent variables. In general, one can start with the standard estimator (without covariates) for a parameter of interest in an RD-related context and then replace its standard uniform weights with the balancing weights. The balancing weights are computed using the covariates only, and are independent of the standard estimator. The balancing approach proposed in the project can also be cast in a more general framework: the risk minimization problem that trades off between imbalance and complexity.

報告書

(3件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 研究成果

    (14件)

すべて 2023 2022 2021 その他

すべて 国際共同研究 (7件) 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 3件、 査読あり 4件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 3件)

  • [国際共同研究] Renmin University of China/Chinese University of Hong Kong(中国)

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [国際共同研究] University of British Columbia(カナダ)

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Renmin University of China/Chinese University of Hong Kong(中国)

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [国際共同研究] University of British Columbia(カナダ)

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Renmin University of China(中国)

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Emory university(米国)

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [国際共同研究] University of British Columbia(カナダ)

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Inference on individual treatment effects in nonseparable triangular models2023

    • 著者名/発表者名
      Ma Jun、Marmer Vadim、Yu Zhengfei
    • 雑誌名

      Journal of Econometrics

      巻: 235 号: 2 ページ: 2096-2124

    • DOI

      10.1016/j.jeconom.2023.02.011

    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Estimation and inference on treatment effects under treatment-based sampling designs2022

    • 著者名/発表者名
      Song Kyungchul、Yu Zhengfei
    • 雑誌名

      The Econometrics Journal

      巻: 25 号: 3 ページ: 554-575

    • DOI

      10.1093/ectj/utac008

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] SIMPLE SEMIPARAMETRIC ESTIMATION OF ORDERED RESPONSE MODELS2022

    • 著者名/発表者名
      Liu Ruixuan、Yu Zhengfei
    • 雑誌名

      Econometric Theory

      巻: - 号: 1 ページ: 1-36

    • DOI

      10.1017/s0266466622000317

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Detecting multiple equilibria for continuous dependent variables2021

    • 著者名/発表者名
      Yu Zhengfei
    • 雑誌名

      Econometric Reviews

      巻: 40 号: 7 ページ: 635-656

    • DOI

      10.1080/07474938.2021.1889204

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects2023

    • 著者名/発表者名
      Yu Zhengfei
    • 学会等名
      2023 Asian Meeting of the Econometric Society
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Double Robust Bayesian Inference on Average Treatment Effects2023

    • 著者名/発表者名
      Yu Zhengfei
    • 学会等名
      Econometric Society 2023 Australasia Meeting
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Empirical Likelihood Covariate Adjustment for Regression Discontinuity Designs2022

    • 著者名/発表者名
      Yu Zhengfei
    • 学会等名
      2022 Asian Meeting of the Econometric Society in East and South-East Asia
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 国際学会

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公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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