极小假设下带协变量的回归断点设计中平均处理效应的估计
统计理论
2023-10-16 v1 统计理论
摘要
我们研究在估计平均处理效应时使用额外协变量的回归断点设计。我们在极小假设下给出了协变量调整估计量渐近正态性的详细证明，该证明可作为理解带协变量的回归断点背后数学原理的易读文本。此外，该证明至少带来三点益处。首先，它使得关于协变量对估计量偏差与方差的影响的直接推论成为可能。事实上，我们可以给出协变量对偏差的影响趋于消失的条件。而且，我们证明在非常一般的逆条件之下，协变量调整情形的方差绝不差于基准估计量的情形。最后，我们的方法不要求潜在结果的存在，从而在无法排除混杂（例如由被操纵的强迫变量导致）的情形下允许进行敏感性分析。
引用
@article{arxiv.2310.08976,
title = {Estimating Average Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs with Covariates under Minimal Assumptions},
author = {Patrick Kramer and Alexander Kreiß},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08976},
year = {2023}
}
备注
36 pages