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1. 简介

断点回归 (RDD) 和拐点回归 (RKD) 是实证经济学中重要的工具。然而，估计方法的变化是多维度的，如带宽、函数形式、核密度、协变量等，并且在阈值两侧也可以不一致，这使得研究中在实证中通常要面临许多潜在估计方案的选择。在特定的应用情境下，估计值可能会因研究人员的选择而存在较大差异。虽然在模型选择过程中存在各种指导准则，但这些准则通常只针对其中一个维度。

本文提出了一种用于 RDD、RKD 和相关 IV 估计模型选择的新方法。该方法允许产生带宽、多项式和任何其他选择参数的最佳组合。同时，这种方法还可以告知模型类别的选择 (例如 RDD 与 cohort-IV) ，以及任何其他选择，包括协变量、核密度或其他权重等。