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Econoḿıa y
evaluación de
poĺıticas sociales.
Jacinta Diestre
Jullian
Métodos de
evaluación
Problema de
identificación
Soluciones al
problema de
identificación
Diferencias en
diferencias
Variables
instrumentales
Regresión Discontinua
Matching en P-Score
Aleatorización
Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales.
Ayudant́ıa 7: Resumen métodos de evaluación
Jacinta Diestre Jullian
17 de Noviembre 2016
Econoḿıa y
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Variables
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Contenidos ayudant́ıa
Métodos de evaluación
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Soluciones al problema de identificación
Diferencias en diferencias
Variables instrumentales
Regresión Discontinua
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Aleatorización
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Variables
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Regresión Discontinua
Matching en P-Score
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Métodos de evaluación
Problema de identificación
I ¿Qué hubiese sucedido con el individuo si hubiese
tomado otra decisión?
I Encontrar un contrafactual válido es un tarea dif́ıcil.
I Justamente le problema de identificación es que
observamos cada individuo en un estado determinado
(tratado o no tratado) a la vez.
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Variables
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Matching en P-Score
Aleatorización
Métodos de evaluación
Problema de identificación
I ¿Qué hubiese sucedido con el individuo si hubiese
tomado otra decisión?
I Encontrar un contrafactual válido es un tarea dif́ıcil.
I Justamente le problema de identificación es que
observamos cada individuo en un estado determinado
(tratado o no tratado) a la vez.
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Soluciones al
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Diferencias en
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Variables
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Regresión Discontinua
Matching en P-Score
Aleatorización
Métodos de evaluación
Problema de identificación
I ¿Qué hubiese sucedido con el individuo si hubiese
tomado otra decisión?
I Encontrar un contrafactual válido es un tarea dif́ıcil.
I Justamente le problema de identificación es que
observamos cada individuo en un estado determinado
(tratado o no tratado) a la vez.
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Matching en P-Score
Aleatorización
Métodos de evaluación
Soluciones al problema de identificación
I MCO: suponiendo que condicional en los observables la
asignación al tratamiento es como una aleatorización.
I Diferencias en diferencias
I Variables instrumentales
I Regresión discontinua
I Matching en propensity score
I Aleatorización
I Datos de panel
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Variables
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Diferencias en diferencias
I Este estimador muestra el cambio esperado en el
outcome entre el peŕıodo posterior y anterior al
tratamiento entre los tratados, menos el cambio
esperado en este mismo peŕıodo para el grupo de
control.
I Para poder utilizar este método necesitamos que se
cumpla el supuesto de Tendencias paralelas entre el
grupo de tratamiento y control antes del tratamiento.
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Matching en P-Score
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Métodos de evaluación
Diferencias en diferencias
I Usando esta especificación tenemos:
Y = b0 + b1Trat + b2Post + b3(TratPost) + v (1)
I Diferencia grupo tratado:
[E (Y |T = 1,P = 1)− E (Y |T = 1,P = 0)] (2)
I Diferencia grupo control:
[E (Y |T = 0,P = 1)− E (Y |T = 0,P = 0)] (3)
I Luego el estimador de Diferencias en diferencias será la
resta de (2) y (3):
[(b0+b1+b2+b3)−(b0−b1)]−[(b0+b2)−b0] = b3 (4)
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Diferencias en diferencias
Gráfico: Diferencias en diferencias
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Soluciones al
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Diferencias en
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Variables
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Matching en P-Score
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Soluciones al problema de identificación
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Variables
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Matching en P-Score
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Métodos de evaluación
Variables instrumentales
I Este método limpiar las estimaciones de los sesgos que
acarrea la endogeneidad utilizando una variable que
explique la asignación al tratamiento, pero que no
correlacione con el outcome de interés.
I Un instrumento será válido si cumple con: Condición
que Relevancia y Condición de Exclusión.
I Ejemplo: En la prueba 1 se intentaba estimar el efecto
de una intervención en escuelas públicas con medidasusadas en escuelas Charter. usaba como instrumento Z,
una variable que reflejaba si el estudiante asist́ıa a una
escuela del grupo de tratamiento el año anterior al
comienzo del tratamiento. ¿Cómo se interpretan las
condiciones en este caso?.
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Soluciones al
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Diferencias en
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Variables
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Regresión Discontinua
Matching en P-Score
Aleatorización
Métodos de evaluación
Variables instrumentales
I Este método limpiar las estimaciones de los sesgos que
acarrea la endogeneidad utilizando una variable que
explique la asignación al tratamiento, pero que no
correlacione con el outcome de interés.
I Un instrumento será válido si cumple con: Condición
que Relevancia y Condición de Exclusión.
I Ejemplo: En la prueba 1 se intentaba estimar el efecto
de una intervención en escuelas públicas con medidas
usadas en escuelas Charter. usaba como instrumento Z,
una variable que reflejaba si el estudiante asist́ıa a una
escuela del grupo de tratamiento el año anterior al
comienzo del tratamiento. ¿Cómo se interpretan las
condiciones en este caso?.
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Variables
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Matching en P-Score
Aleatorización
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Regresión Discontinua
I Este método necesita de una variable de asignación que
genere una discontinuidad en la asignación al
tratamiento.
I El método más simple es el Sharp Design donde la
variable de asignación es determińıstica. Y el Fuzzy
Design, donde hay una discontinuidad en la
probabilidad de recibir el tratamiento a un lado y al otro
del margen pero estas no son 0 y 1.
I Los resultados de la etimación son Locales, es decir
condicionales a estar cerca del margen.
I Los supuestos claves de este método son que existen:
lim
x→xo+
E (Ti |xi = x)
lim
x→xo−
E (Ti |xi = x)
I y que xo+ 6= xo−
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Gráfico: Regresión discontinua en el margen de votación
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diferencias
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Matching en P-Score
Aleatorización
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Matching en P-Score
I Este método busca construir un contrafactual válido,
a través de la similitud en la probabilidad de recibir el
tratamiento. Esta probabilidad la estimamos con
caracteŕısticas observables de los individuos.
I El p-score es un escalar que resume la probabilidad de
que ese individuo haya recibido el tratamiento,
independiente si efectivamente lo recibió o no.
I Para obtener un estimador insesgado necesitamos que
se cumplan dos supuestos: Ignorabilidad Fuerte y que
exista Soporte común entre el grupo de tratamiento y
control.
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diferencias
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Matching en P-Score
I Este método busca construir un contrafactual válido,
a través de la similitud en la probabilidad de recibir el
tratamiento. Esta probabilidad la estimamos con
caracteŕısticas observables de los individuos.
I El p-score es un escalar que resume la probabilidad de
que ese individuo haya recibido el tratamiento,
independiente si efectivamente lo recibió o no.
I Para obtener un estimador insesgado necesitamos que
se cumplan dos supuestos: Ignorabilidad Fuerte y que
exista Soporte común entre el grupo de tratamiento y
control.
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Matching en P-Score
I Este método busca construir un contrafactual válido,
a través de la similitud en la probabilidad de recibir el
tratamiento. Esta probabilidad la estimamos con
caracteŕısticas observables de los individuos.
I El p-score es un escalar que resume la probabilidad de
que ese individuo haya recibido el tratamiento,
independiente si efectivamente lo recibió o no.
I Para obtener un estimador insesgado necesitamos que
se cumplan dos supuestos: Ignorabilidad Fuerte y que
exista Soporte común entre el grupo de tratamiento y
control.
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Métodos de evaluación
Aleatorización
I Una aleatorización bien realizada es la manera más
transparente para determinar el efecto de los programas
sociales.
I La estrategia de identificación es directa y no requiere
supuestos.
I Los problemas relacionados pueden ser: Cambio de
comportamiento de los individuos frente al sistema de
aleatorización, Imperfect complience, Atrición de la
muestra, entre otros.
I Es clave definir el nivel de aleatorización entre grupo e
individuo. En el caso de los tratamiento que pueden
tener contagio o externalidades es preferible usar
aleatorización por grupo (conglomerado, barrio, colegio,
etc.)
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	Regresión Discontinua
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