회귀불연속설계의 원리와 한계

실행변수 R이 임계값 c 이상일 때 처치받는 규칙은 거의 같은 R을 가진 단위의 처치상태를 경계에서 바꿉니다

임계값 근처에서는 관측·비관측 특성이 부드럽게 변하고 처치만 점프한다면 양쪽 단위가 국소 비교집단이 됩니다

RDD는 결과와 설명변수의 임의적 비선형 관계가 아니라 외생적으로 정해진 불연속 배정규칙을 필요로 합니다

처치와 비처치 잠재결과의 조건부 평균이 c에서 연속이면 처치가 없을 때 결과가 경계에서 갑자기 뛰지 않았을 것입니다

따라서 관측결과의 점프는 다른 모든 결정요인이 부드럽다는 조건 아래 처치의 국소효과로 귀속됩니다

임계값에서 다른 프로그램, 세율, 공시의무나 행동유인이 동시에 바뀌면 한 점프를 특정 처치에만 돌릴 수 없습니다

sharp RDD에서는 배정규칙이 처치상태를 0에서 1로 완전히 결정해 결과의 경계 점프가 국소 평균처치효과입니다

fuzzy RDD에서는 임계값이 처치확률만 바꾸므로 결과의 점프를 처치확률의 점프로 나눈 Wald 비율이 IV형 국소효과를 줍니다

첫 단계 점프가 작으면 fuzzy 추정이 약한 도구 문제를 가져 큰 불확실성과 비정상적 추론을 만들 수 있습니다

보통 임계값 양쪽에 별도의 국소선형 또는 저차 다항식을 적합하고 절편의 차이로 점프를 추정합니다

좁은 대역폭은 편향을 줄이지만 표본과 정밀도를 잃고 넓은 대역폭은 정밀도를 얻는 대신 먼 관측의 함수형태 편향을 키웁니다

한 고차 전역다항식을 양쪽 전체에 적용하면 경계값과 신뢰구간이 불안정해질 수 있어 국소 접근과 대역폭 민감도가 중요합니다

단위가 혜택을 받기 위해 R을 정밀하게 조정하면 임계값 양쪽의 잠재특성이 연속이라는 비교 논리가 깨집니다

실행변수 밀도의 비정상 점프, 사전결정 공변량의 불연속과 경계 주변 관측 누락을 진단하되 어느 하나의 비기각도 유효성을 증명하지 않습니다

반올림되거나 이산적인 R은 경계의 고유값이 적어 연속 근사와 표준 추론이 맞지 않을 수 있으므로 지지집합을 보여줘야 합니다

지수편입 기준, 규제자본 구간, 신용점수 컷오프, 기업규모별 공시의무와 재무약정 임계값이 후보 설계를 만듭니다

하지만 순위가 상대평가이거나 기준을 사전에 알 수 있고 재량적 회계수치로 조정 가능하면 정밀조작과 일반균형 반응을 검토해야 합니다

임계값 통과가 유동성, 감시, 자금흐름과 규제를 동시에 바꾸면 추정효과는 그 묶음의 효과이지 한 경로만의 효과가 아닙니다

RDD는 경계의 단위에 높은 내부타당성을 제공할 수 있지만 임계값에서 먼 기업이나 다른 시장국면으로 자동 일반화되지 않습니다

여러 임계값이나 기간을 결합할 때는 처치와 실행변수의 의미, 가격수준과 참여자 구성이 같다는 추가 가정이 필요합니다

정책질문이 전체 모집단 효과라면 국소추정만으로 답하지 말고 외적타당성을 뒷받침할 별도 구조나 자료를 제시해야 합니다

원자료를 과도하게 숨기지 않는 구간평균 그림, 임계값 양쪽 적합, 관측 수와 실행변수 지지집합을 먼저 보여줍니다

대역폭, 다항식 차수, 커널, 편향보정 추론, donut 제외와 공변량 포함 여부에 따른 추정 변화를 보고합니다

배정규칙, 동시 임계값, 조작 가능성, sharp·fuzzy 첫 단계와 추정효과의 국소 모집단을 명확히 서술합니다