Uncovering Time-Specific Heterogeneity in Regression Discontinuity Designs

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.creatorVillamizar-Villegas, Mauricio
dc.creatorOnder, Yasin Kursat
dc.creator.firmaMauricio Villamizar-Villegas
dc.creator.firmaYasin Kursat Onder
dc.date.accessioned2020-11-06T14:53:38Zspa
dc.date.available2020-11-06T14:53:38Zspa
dc.date.created2020-11-06spa
dc.descriptionLa literatura que emplea diseños de regresión discontinua (RDD) generalmente agrupa observaciones a través del tiempo y a través de valores de corte. Si bien este método es práctico, puede omitir heterogeneidad útil de tiempo. En este documento descomponemos el efecto del tratamiento de RDD en sus partes ponderadas, relacionadas a cada valor temporal. De esta forma, nuestro análisis agrega riqueza al coeficiente estimado, donde cada componente especifico del tiempo puede ser diferente e informativo, de una manera que no se expresa actualmente en las estimaciones de corte único o de cortes combinados. Para ilustrar nuestra metodología, presentamos dos ejemplos empíricos: uno usando datos de corte transversales repetidos y otro usando series de tiempo. En general, mostramos que existe una heterogeneidad significativa en los efectos de tiempo. Esta heterogeneidad puede generar diferencias relevantes en periodos económicos. Finalmente, proponemos un nuevo estimador que utiliza todas las observaciones del diseño original y que captura el efecto incremental de la política condicional a una variable de estado. Este estimador es generalmente más preciso en comparación con aquellos que excluyen observaciones expuestas a otros umbrales. Nuestra metodología es simple y fácilmente replicable y se puede aplicar a cualquier aplicación de RDD que tenga una dimensión rastreable de tiempo.spa
dc.description.abstractThe literature that employs Regression Discontinuity Designs (RDD) typically stacks data across time periods and cutoff values. While practical, this procedure omits useful time heterogeneity. In this paper we decompose the RDD treatment effect into its weighted time-value parts. This analysis adds richness to the RDD estimand, where each time-specific component can be different and informative in a manner that is not expressed by the single cutoff or pooled regressions. To illustrate our methodology, we present two empirical examples: one using repeated cross-sectional data and another using time-series. Overall, we show a significant heterogeneity in both cutoff and time-specific effects. From a policy standpoint, this heterogeneity can pick up key differences in treatment across economically relevant episodes. Finally, we propose a new estimator that uses all observations from the original design and which captures the incremental effect of policy given a state variable. We show that this estimator is generally more precise compared to those that exclude observations exposed to other cutoffs or time periods. Our proposed framework is simple and easily replicable and can be applied to any RDD application that carries an explicitly traceable time dimension.eng
dc.description.notesHeterogeneidad de tiempo en diseños de regresión discontinua Enfoque En el marco estándar de regresiones discontinuas (RDD) es común normalizar la variable de asignación para así agrupar todas las observaciones, independientemente de si pertenecen a diferentes períodos de tiempo o valores de corte. Sin embargo, las condiciones del diseño pueden cambiar en el tiempo, incluso cuando se enfrentan al mismo umbral. Por ejemplo, una reelección legislativa puede depender de si el país atraviesa periodos de crisis o booms económicos. Por su parte, la efectividad de una intervención cambiaria puede depender de la incertidumbre que tienen los agentes del mercado sobre la tasa de cambio. Nuestro enfoque consiste en descomponer el efecto de tratamiento de RDD en sus partes ponderadas, permitiendo así capturar con precisión cada valor temporal. Contribución Nuestra contribución consta de dos partes. La primera es ilustrar la heterogeneidad que se omite cuando se utilizan estimaciones de corte único o de cortes combinados en estimaciones de RDD. Estas diferencias en el estimador pueden ser relevantes para la toma de decisiones de política. Nuestra segunda contribución es proponer un nuevo estimador, que utiliza todas las observaciones del diseño original, y que captura el efecto incremental de la política evaluada. Este estimador es generalmente más preciso que aquellos que excluyen observaciones expuestas a otros umbrales. Además, nuestra metodología es simple y fácilmente replicable y se puede aplicar a cualquier aplicación de RDD que tenga una dimensión clara de tiempo. Resultados En el documento presentamos dos ejercicios empíricos. El primero se basa en evaluar la efectividad del esquema de intervención cambiaria del Banco de la República empleado durante el periodo 2002-2012, a través de opciones put de volatilidad. Nuestros resultados muestran que nuestro estimador propuesto es más preciso (con intervalos de confianza más estrechos). Además, mostramos una heterogeneidad significativa en los efectos específicos de cada umbral. Finalmente, y para todas las ventanas de tiempo, encontramos que las intervenciones son más efectivas cuando la volatilidad es alta y menos efectivas cuando la volatilidad es baja (similar al trabajo de Vargas-Herrera y Villamizar-Villegas, 2019). El segundo ejercicio, basado en Lee et al. 2004, estima el efecto de la fuerza electoral de un candidato en elecciones parlamentarias de Estados Unidos. En esencia, se evalúa si la competencia electoral induce a que los candidatos moderen sus posiciones políticas. Nuestros resultados muestran, una vez más, una ganancia en el poder estadístico del estimador incremental. Posteriormente, evaluamos si los efectos estimados varían dependiendo del desempeño de la economía. En períodos de auge económico, no encontramos evidencia estadística de que los candidatos moderan sus posiciones (similar a Lee et al. 2004). Sin embargo, en episodios de recesión económica sí encontramos un efecto significativo. Este último resultado parcialmente reivindica el paradigma del votante mediano (Downs 1957), donde la competencia electoral conduce a una convergencia de posiciones políticas entre los candidatos. Frase destacada: Nuestra contribución consta de dos partes. La primera es ilustrar la heterogeneidad que se omite cuando se utilizan estimaciones de corte único o de cortes combinados en estimaciones de regresiones discontinuas. La segunda es proponer un nuevo estimador, que utiliza todas las observaciones del diseño original, y que captura el efecto incremental de la política evaluada.spa
dc.format.extent22 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFeng
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9930spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9930spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1141spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1141spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1141spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1141spa
dc.relation.numberBorrador 1141spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/borrador-1141spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1141.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/fg8kspa
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dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
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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:1141spa
dc.subjectRegresión Discontinuaspa
dc.subjectMúltiples valores de cortespa
dc.subjectHeterogeneidad de tiempospa
dc.subject.jelC14 - Semiparametric and Nonparametric Methods: Generaleng
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.jelspaC14 - Métodos semiparamétricos y no paramétricos: generalidadesspa
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 discontinuityeng
dc.subject.keywordMultiple cutoffseng
dc.subject.keywordTime heterogeneityeng
dc.subject.lembEconometría -- Diseño de Regresiones Discontinuasspa
dc.subject.lembEconomía -- Evoluciónspa
dc.titleUncovering Time-Specific Heterogeneity in Regression Discontinuity Designseng
dc.title.alternativeHeterogeneidad de tiempo en diseños de regresión discontinuaspa
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.checklist2Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: NO SENSIBLEspa
local.caie.validadorSubgerencia de Estudios Economicosspa

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