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A Comprehensive History of Regression Discontinuity Designs: An Empirical Survey of the last 60 Years

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dc.audiencePolicymakerseng
dc.audienceResearcherseng
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dc.audienceStudentseng
dc.creatorVillamizar-Villegas, Mauricio
dc.creatorPinzón-Puerto, Freddy A.
dc.creatorRuíz-Sánchez, María Alejandra
dc.creator.firmaMauricio Villamizar-Villegasspa
dc.creator.firmaFreddy A. Pinzón-Puertospa
dc.creator.firmaMaría Alejandra Ruíz-Sánchezspa
dc.date.accessioned2020-04-07T16:58:46Zspa
dc.date.available2020-04-07T16:58:46Zspa
dc.date.created2020-04-13spa
dc.descriptionEn este artículo detallamos toda la historia sobre el Diseño de Regresiones Discontinuas (RDD), incluyendo sus orígenes en los 60s, y sus dos olas principales de formalización en los años 70s y 00s, las cuales rara vez son reconocidas en la literatura. Además, diferenciamos el trabajo empírico en diseños difusos y nítidos, y proporcionamos cierta intuición de por qué algunos criterios basados en reglas producen asignación imperfecta. Finalmente, desglosamos la literatura por campo económico, destacando los principales resultados, tratamientos y variables de asignación empleadas. En general, vemos algunos temas en economía que cobran importancia a través del tiempo, como los casos de: salud, finanzas, crimen, medio ambiente y política económica. En particular, destacamos las aplicaciones en finanzas como las más novedosas. No obstante, reconocemos que el campo de la educación se destaca como el campeón indiscutible de RDD a través del tiempo, con el mayor número de aplicaciones empíricas.spa
dc.description.abstractIn this paper we detail the entire Regression Discontinuity Design (RDD) history, including its origins in the 1960's, and its two main waves of formalization in the 1970's and 2000's, both of which are rarely acknowledged in the literature. Also, we dissect the empirical work into fuzzy and sharp designs and provide some intuition as to why some rule-based criteria produce imperfect compliance. Finally, we break the literature down by economic field, highlighting the main outcomes, treatments, and running variables employed. Overall, we see some topics in economics gaining importance through time, like the cases of: health, finance, crime, environment, and political economy. In particular, we highlight applications in finance as the most novel. Nonetheless, we recognize that the field of education stands out as the uncontested RDD champion through time, with the greatest number of empirical applications.eng
dc.description.notesLa Historia Sobre el Diseño de Regresión Discontinua en los últimos 60 Años Enfoque La literatura sobre el diseño de regresiones discontinuas (RDD) ha sido poco documentada. Incluso, pareciera haber un vacío de casi 40 años desde sus inicios en 1960 hasta su popularización en la primera década de los 2000. Dentro de las referencias existentes, hay algunos manuales de usuario como los de Imbens y Lemieux (2008), Cook y Wong (2008), Lee and Lemieux (2010) y DiNardo y Lee (2011), que son especialmente útiles para el aprendizaje e implementación progresivo de la técnica econométrica. Sin embargo, la extensión empírica y sus origines aún permanecen dispersos en la literatura. En nuestro documento, intentamos centralizar esta información. Contribución En nuestro documento detallamos toda la historia sobre RDD, incluyendo sus origines en los 60s, y sus dos olas principales de formalización en los años 70s y 00s, las cuales rara vez son reconocidas en la literatura. Además, diferenciamos el trabajo empírico en diseños difusos y nítidos, y proporcionamos cierta intuición de por qué algunos criterios basados en reglas producen asignación imperfecta. Finalmente, desglosamos la literatura por campo económico, destacando los principales resultados, tratamientos y variables de asignación empleadas. FRASE DESTACADA: En general, vemos algunos temas en economía que cobran importancia a través del tiempo, como los casos de: salud, finanzas, crimen, medio ambiente y política económica. Resultados En general, vemos algunos temas en economía que cobran importancia a través del tiempo, como los casos de: salud, finanzas, crimen, medio ambiente y política económica. En particular, destacamos las aplicaciones en finanzas como las más novedosas. No obstante, reconocemos que el campo de la educación se destaca como el campeón indiscutible de RDD a través del tiempo, con el mayor número de aplicaciones empíricas.spa
dc.format.extent61 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9832spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9832spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la Repúblicaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1112spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1112spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 1112spa
dc.relation.numberBorrador 1112spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1112.htmlspa
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dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.spa
dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1112spa
dc.subjectRegresión Discontinuaspa
dc.subjectDiseño Nitido y Borrosospa
dc.subjectFormalización de RDDspa
dc.subject.jelB23 - History of Economic Thought: Econometrics; Quantitative and Mathematicaleng
dc.subject.jelC14 - Semiparametric and Nonparametric Methods: Generaleng
dc.subject.jelC21 - Cross-Sectional Models; Spatial Models; Treatment Effect Models; Quantile Regressionseng
dc.subject.jelC31 - Cross-Sectional Models; Spatial Models; Treatment Effect Models; Quantile Regressions; Social Interaction Modelseng
dc.subject.jelC52 - Model Evaluation, Validation, and Selectioneng
dc.subject.jelspaB23 - Historia del pensamiento económico: Econometría; métodos cuantitativos y matemáticosspa
dc.subject.jelspaC14 - Métodos semiparamétricos y no paramétricos: generalidadesspa
dc.subject.jelspaC21 - Modelos de sección cruzada; Modelos espaciales; Modelos de efecto de tratamiento; Regresiones cuantilesspa
dc.subject.jelspaC31 - Modelos de sección cruzada; Modelos espaciales; Modelos de efecto de tratamiento; Regresiones cuantiles; Modelos de interacción socialspa
dc.subject.jelspaC52 - Evaluación, contraste y selección de modelosspa
dc.subject.keywordRegression Discontinuity Designeng
dc.subject.keywordFuzzy and Sharp Designseng
dc.subject.keywordEmpirical Surveyeng
dc.subject.keywordRDD Formalizationeng
dc.subject.lembDiseño de Regresiones Discontinuas -- Historiaspa
dc.subject.lembEconomía -- Historia -- Evoluciónspa
dc.titleA Comprehensive History of Regression Discontinuity Designs: An Empirical Survey of the last 60 Yearseng
dc.title.alternativeLa Historia Sobre el Diseño de Regresión Discontinua en los Últimos 60 Añosspa
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa
local.caie.checklist11. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: nospa
local.caie.validadorSubgerencia de Estudios Economicosspa

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Borrador de Economía No. 1112
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