有断点，不连续，大回归，全家福。是什么意思？

经济学上有种分析问题的方法叫“断点回归法”，哪位高人知道 它的主要内容和原理？急求！！！

断点回归是一种计量方法，是一种拟随机试验，一个系统的整理请参考David S. Lee and Thomas Lemieux（2010）的论文。 举个极端的例子（只是打个比方），当你想知道能否上北大与未来成就的关系时，与直接将未来成就的量化指标（年薪）对是否上北大这个虚拟变量回归的方法不同，你也可以找到某一年某个省份所有人的分数（X）以及当年北大的分数线（假设700），我们会发现在700分这里出现断层，我们有理由认为，考了690分的人和考了710分的人没有系统差别，只是运气有别罢了，但他们却一个上了北大（D=1），一个没上北大（D=0），因此年薪上差别很大，这时候我们就可以使用断点回归，来考察

什么是断点回归

RD方法（regression discontinuity design），即断点回归方法。断点回归方法是最近的政策评估中非常重要的一个方法，他可以在没有随机性的情况下识别出政策的效果。

断点回归可以用于时间序列吗

可以用于时间，但不好用于时间序列。比如可以用年龄作为变量来判断间断点，我记得经济研究去年有这方面的研究。而时间序列中存在太多的相关变量，你无法证明你的间断点“跳跃”不是来自于不同时间中的其他变量变化影响。此外，有些被解释变量可能只有它一个变化，在这种情况下，如果用时间序列作为间断点，有可能这种间断点是否来自于这个变量本身的特征，而不是政策影响。所以不建议用时间序列。

如何运用断点回归的方法来检测数据造假？

运用图形来分析处置效应是否存在是断点回归分析的基础。图形分析在断点回归的实施中扮演着重要的角色，通过将样本点和决定处置的关键变量在坐标系中描述出来，便可以清楚的看到临界值附近的样本点是否存在跳跃。如果样本点存在跳跃，那么说明确实存在处置效应，相反，如果样本点没有出现相应的跳跃，那么说明断点回归的模型识别可能存在问题。当我们从图形分析中发现了临界值处存在处置效应，那么就应当做进一步更加细致的计量实证分析。为了使图形更为直观，需要根据决定处置的关键变量来划分箱体（Bin）和箱体的范围[转载]断点回归及其在经济学中的应用，并在该范围内计算变量的均值。一般而言，箱体的范围需要大到包含足够多的样本使其样本点在临界值两边都比较平滑，但又要小到一定程度使得样本点在临界值处的跳跃能够明显的显现出来。