Оценка моделей разрывной регрессии и моделей с изломом при наличии нескольких переменных воздействия

Оценка результатов регрессионного разрыва и кривых с несколькими переменными — метод, имеющий потенциал для исследований в области здравоохранения Описание: Метод регрессионного разрыва (РД) — популярный метод, используемый в широком спектре оценок политики. Его популярность обусловлена ​​простотой, достоверностью и широкой применимостью: индивиды назначаются на лечение в зависимости от того, превышает ли значение их переменной известный порог, фактически создавая локальный рандомизированный эксперимент в окрестности точки отсечения, если индивиды не могут точно манипулировать своей переменной. С ростом доступности обширных наборов данных, методы РД с несколькими переменными (МРД) становятся все более распространенными, и все же, в отличие от одномерных методов РД, существует мало согласия относительно того, как проводить оценку в таких условиях. В этом вебинаре мы рассмотрим основы метода МРД и обсудим простой метод оценки. Мы также обсудим потенциальные области применения в здравоохранении, например, изучение влияния программы Medicaid, когда право на участие зависит от дохода и возраста, и влияния высшего образования на здоровье, когда право на получение финансовой помощи зависит от результатов тестов и дохода семьи. Приглашенный докладчик: Олден Ченг — научный сотрудник постдокторантуры Национального бюро экономических исследований и Колледжа бизнеса Гиса при Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн. Его научные интересы включают экономику здравоохранения, прикладную эконометрику и прикладную микроэкономику. Его исследования включают темы, касающиеся домов престарелых, в контексте использования новых статистических методов для улучшения эмпирических исследований. Он получил степень бакалавра экономики, прикладной математики и статистики в Калифорнийском университете в Беркли в 2016 году, а в 2023 году защитил докторскую диссертацию по экономике в Массачусетском технологическом институте.