回帰不連続デザインの論理と限界

割当変数Rが閾値c以上なら処置する規則は、ほぼ同じRを持つ単位の処置状態を境界で変えます

c近傍で観測・非観測特性が滑らかに変わり、処置だけが跳べば、両側の単位が局所比較になります

RDDには外生的に定まった不連続割当が必要で、結果と説明変数の任意の非線形関係では足りません

処置・無処置潜在結果の条件付き平均がcで連続なら、処置なしの結果は境界で急に跳びません

他の決定要因が滑らかという条件下で、観測結果の不連続を局所的に処置へ帰属できます

別制度、税率、開示義務、誘因が同じ閾値で変われば、一つのジャンプから一処置だけを分離できません

sharp RDDでは規則が処置を0から1へ完全に切り替え、結果ジャンプが局所平均処置効果になります

fuzzy RDDでは閾値が処置確率だけを変え、結果ジャンプを処置確率ジャンプで割るとIV型局所効果になります

第一段階が小さいと弱い操作変数問題になり、不確実性が大きく通常でない推論が必要です

一般に閾値の両側へ別々の局所線形または低次多項式を当て、境界切片の差を推定します

狭い幅は関数形偏りを減らす一方で観測と精度を失い、広い幅は遠い観測による偏りを増します

高次の全域多項式一つは境界推定と区間を不安定にするため、局所法と幅の感度確認が重要です

資格獲得のためRを精密調整できると、閾値両側の潜在特性が連続でなくなり比較が崩れます

密度ジャンプ、事前決定共変量の不連続、境界付近の欠測を診断しますが、非棄却は妥当性を証明しません

丸められた離散Rはc付近の支持点が少なく、連続近似と通常推論が合わないため支持集合を示します

指数採用、規制資本帯、信用得点、規模別開示義務、財務制約の閾値が候補になります

相対順位、周知基準、報告会計値への裁量は精密操作と均衡反応の懸念を生みます

閾値通過が流動性、監視、資金流、規制を同時に変えれば、推定は一経路でなく一式の効果です

RDDは境界で高い内的妥当性を持ち得ますが、遠い企業や別の市場局面へ自動一般化されません

複数の閾値や期間をまとめるには、処置、割当変数の意味、価格水準、参加者の比較可能性が必要です

政策が母集団効果を求めるなら、局所推定に外的妥当性を支える別の証拠や構造を加えます

生データを過度に隠さない区間平均、両側の適合、観測数、割当変数の支持集合を示します

バンド幅、次数、カーネル、偏り補正推論、donut除外、共変量選択による推定変化を報告します

割当規則、同時閾値、操作可能性、sharp・fuzzyの第一段階、局所対象母集団を明記します