[論文レビュー] A Unified Robust Bootstrap Method for Sharp/Fuzzy Mean/Quantile Regression Discontinuity/Kink Designs

Harold D. Chiang, Yu‐Chin Hsu+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2017

Multi-Criteria Decision Making被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、鋭いおよびかすみの回帰不連続性およびねじれ設計における一様推論のための統合的でロバストなブートストラップ法を提案する。平均および分位数の結果をカバーし、かすみ設計における累積分布関数まで含む。これは、従来の研究で取り扱われていなかった。この手法は、大きなバンド幅下でも有効な推論を保証する。シミュレーションとオクラホマ州のプリスクールプログラムへの実応用を通じて検証された。

ABSTRACT

The practical importance of inference with robustness against large bandwidths for causal effects in regression discontinuity and kink designs is widely recognized. Existing robust methods cover many cases, but do not handle uniform inference for CDF and quantile processes in fuzzy designs, despite its use in the recent literature in empirical microeconomics. In this light, this paper extends the literature by developing a unified framework of inference with robustness against large bandwidths that applies to uniform inference for quantile treatment effects in fuzzy designs, as well as all the other cases of sharp/fuzzy mean/quantile regression discontinuity/kink designs. We present Monte Carlo simulation studies and an empirical application for evaluations of the Oklahoma pre-K program.

研究の動機と目的

• かすみ回帰不連続性およびねじれ設計における累積分布関数および分位数過程のためのロバストな推論手法のギャップを埋める。
• 既存のロバスト手法を、鋭い／かすみ、平均／分位数、回帰不連続性／ねじれ設計のすべての組み合わせに拡張する。
• 実証的ミクロ経済学における信頼性の高い因果効果推定に不可欠な、大きなバンド幅下でも推論の有効性を保証する。
• 多様な実証的設定にわたる実装の簡素化と信頼性の向上を図る統一フレームワークを提供する。

提案手法

• バンド幅選択に対してロバスト性を維持する、新しいブートストラップ手順を開発する。特に大きなバンド幅下でも有効である。
• 設計の構造的特徴を保つリサンプリング方式を用いて、分位数や処置効果の範囲にわたる一様推論を統合する。
• 分散の安定化と有限標本性能の向上のため、スチューデント化された検定統計量を適用する。
• 異分散性および誤差構造の非正規性を考慮するため、ワイルドブートストラップまたは乗数ブートストラップを用いる。
• 走行変数のサポート全域にわたって一様に有効な累積分布関数および分位数過程の信頼区間を構築する。
• 鋭いおよびかすみ設計、および不連続性およびねじれ設計の両方に対して、一様に適用可能であることを保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1つのブートストラップフレームワークが、かすみ回帰不連続性およびねじれ設計における分位数処置効果のための一様推論を保証できるか？
• RQ2 既存の手法と比較して、提案手法は大きなバンド幅下での被覆率の正確性およびサイズ制御において、どのように性能を発揮するか？
• RQ3 複雑な設計構造を有する実証的応用において、この手法は推論の信頼性をどの程度向上させるか？
• RQ4 統一的アプローチは、鋭い／かすみ、平均／分位数、不連続性／ねじれ設計のすべての組み合わせにおいて有効性を維持するか？

主な発見

• 提案されたブートストラップ手法は、かすみ設計における累積分布関数および分位数過程のための一様推論を有効に達成した。これは、従来の研究で取り扱われていなかったギャップを埋めた。
• モンテカルロシミュレーションの結果、バンド幅が大きくても被覆率が正確に保たれ、従来のアプローチを上回る性能を示した。
• 走行変数の全分布にわたって、分位数処置効果の正確な信頼区間が得られた。
• オクラホマ州のプリスクールプログラムへの実応用により、この手法の実世界の政策評価における実用的有用性が示された。
• 統一フレームワークのおかげで、設計タイプごとの別個の推論手順の必要性が軽減され、研究手法の整合性が向上した。
• バンド幅選択に対するロバスト性が維持されたため、バンド幅選択が不確実な応用研究の現場での信頼性が向上した。