Obiettivo
Over the past two decades, regression discontinuity (RD) designs have become one of empirical economics' most popular strategies for estimating causal effects from observational data. In such designs, units are assigned to the treatment group if and only if a special covariate, or running variable, falls above a known cutoff value. Under mild conditions, those units close to the cutoff are as good as randomly assigned to receive the treatment, which provides a simple and transparent source of identification of the treatment's causal effect.
This project extends the range of methodological tools available to applied researchers working with data from RD designs. It is divided into three parts. The first part develops methods for incorporating covariates and group structures into the analysis of RD designs by adapting modern machine learning methods and empirical Bayes approaches. The second part considers RD designs with a discrete running variable. It shows that current state-of-the-art inference procedures are likely to be misleading in such settings, and develops new confidence intervals for causal effects. The third part develops methods for estimation and inference that account for manipulation in RD designs. Here manipulation refers to any strategic action taken by the actors within the respective institutional context that leads to observational units on different sides of the cutoff being non-comparable. The part develops a general framework for manipulation with corresponding nonparametric methods for estimation and inference, and considers various extensions.
Given the huge popularity of RD designs, and the proposal's focus on practical methods, this project has the potential to have a sizable impact on empirical economic research in a number of policy relevant areas, including education and public finance; but also on other branches of science where researchers commonly work with observational data, such as sociology or epidemiology.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze sociali sociologia
- scienze sociali economia e commercio scienze economiche
- scienze mediche e della salute scienze della salute salute pubblica epidemiologia
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
ERC-COG - Consolidator Grant
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2017-COG
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
68161 MANNHEIM
Germania
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.