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Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Ayudant́ıa 4: Método Matching Jacinta Diestre Jullian 6 de Octubre 2016 Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Contenidos ayudant́ıa Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica 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. Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica 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. Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica 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. Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Soluciones al problema de identificación I MCO: suponiendo que condicional en los observables la asignación al tratamiento es como una aleatorización. I Variables instrumentales I Matching I Diferencias en diferencias I Regresión discontinua I Datos de panel I Aleatorización Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Soluciones al problema de identificación I MCO: suponiendo que condicional en los observables la asignación al tratamiento es como una aleatorización. I Variables instrumentales I Matching I Diferencias en diferencias I Regresión discontinua I Datos de panel I Aleatorización Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Soluciones al problema de identificación I MCO: suponiendo que condicional en los observables la asignación al tratamiento es como una aleatorización. I Variables instrumentales I Matching I Diferencias en diferencias I Regresión discontinua I Datos de panel I Aleatorización Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Método Matching I Este método busca construir un contrafactual válido, a través de la similitud en caracteŕısticas observables de las unidades de análisis. I Para obtener un estimador insesgado necesitamos hacer supuestos Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Método Matching I Este método busca construir un contrafactual válido, a través de la similitud en caracteŕısticas observables de las unidades de análisis. I Para obtener un estimador insesgado necesitamos hacer supuestos Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Solucionesal problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Método Matching: Ignorabilidad Fuerte 1. Ignorabilidad Fuerte: [Y NTi ,Y T i ] ⊥ Ti |Xi Condicional a un set de caracteŕısticas observables X, la probabilidad de que el individuo reciba el tratamiento no está relacionado con los outcomes potenciales en cada estado [T y NT]. Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Método Matching: Ignorabilidad Fuerte 1. Ignorabilidad Fuerte: [Y NTi ,Y T i ] ⊥ Ti |Xi Condicional a un set de caracteŕısticas observables X, la probabilidad de que el individuo reciba el tratamiento no está relacionado con los outcomes potenciales en cada estado [T y NT]. Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Método Matching: Soporte común 2. Soporte Común: C < P(Ti = 1|xj) < (1− C ) Con 0 < C < 1 II Gráfico: Región de soporte común Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Método Matching: Propensity Score Dado que Ti es una dummy P(Ti = 1|Y ji , p(xj)) = E (Ti |Y j i , p(xj)) Por Ley de esperanzas Iteradas (LEI) = E [E (Ti |Y ji , p(xj),Xi )|Y j i , p(xj)] Estamos condicionando dos veces por Y ji = E [E (Ti |p(xj),Xi )|Y ji , p(xj)] Lo mismo ocurre con p(xj) = E [E (Ti |Xi )|Y ji , p(xj)] Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte teórica Método Matching: Propensity Score Continuación = E [E (Ti |Xi )|Y ji , p(xj)] Sabemos que E (Ti |Xi ) = P(xj), por lo que = E [P(xj)|Y ji , p(xj)] Pero el propensity score no depende de Y ji por lo tanto = p(xj) Por lo tanto P(Ti = 1|Y ji , p(xj)) no depende de Y j i . Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control a) Balance previo al tratamiento, comparamos las caracteŕısticas de los individuos antes implementar la capacitación laboral. Tabla: Comparación medias grupo de tratamiento y control T age school black hispanic 0 35 12,12 0,25 0,033 1 26 10,35 0,84 0,059 Total 34 11 0,29 0,034 Source: lalonde.dta Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control Tabla: Comparación medias grupo de tratamiento y control T married re74 re75 u75 u74 0 ,87 19429 19063 0,1 0,09 1 ,19 2096 1532 0,6 0,71 Total ,82 18230 17851 0,14 0,13 Source: lalonde.dta Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Supuestos/Condiciones b) Supuestos que se deben cumplir: 1. Ignorabilidad Fuerte 2. Soporte común Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Literatura y Referencias Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Estimación p-score I Primero tenemos que estimar el p-score I No conocemos el p-score y como la variable de tratamiento es binaria hay dos opciones para estimar: I Modelo de probabilidad lineal I Modelos no lineales: Probit o Logit o modelos no lineales (Probit y Logit; aproximan las observaciones usando las funciones de probabilidad acumulada) Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Estimación p-score I Primero tenemos que estimar el p-score I No conocemos el p-score y como la variable de tratamiento es binaria hay dos opciones para estimar: I Modelo de probabilidad lineal I Modelos no lineales: Probit o Logit o modelos no lineales (Probit y Logit; aproximan las observaciones usando las funciones de probabilidad acumulada) Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Solucionesal problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Estimación p-score I Primero tenemos que estimar el p-score I No conocemos el p-score y como la variable de tratamiento es binaria hay dos opciones para estimar: I Modelo de probabilidad lineal I Modelos no lineales: Probit o Logit o modelos no lineales (Probit y Logit; aproximan las observaciones usando las funciones de probabilidad acumulada) Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Estimación p-score I Modelo de probabilidad lineal: Estimación por MCO I Beneficios: Es simple de estimar y de interpretar I Contras: -Probabilidades predichas mayores a 1 y menores a 0. -El efecto marginal de las variables es constante. Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica p-score I Modelos no lineales: Probit o Logit I Aproximan las observaciones usando las funciones de probabilidad acumulada I Comparación: Son casi indistinguibles aunque la Logistica tiene colas más pesadas I Contra: La interpretación de los coeficientes no es directa Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Soporte Común c) Análisis soporte común -Histograma. -Ver los máximos y ḿınimos p-score del grupo tratamiento y control. Gráfico: Región de soporte común Econoḿıa y evaluación de poĺıticas sociales. Jacinta Diestre Jullian Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte emṕırica Balance grupo tratamiento y control P-score Parte emṕırica Comparación con matching en caracteŕısticas e) Comparación métodos - Soluciona la maldición de la dimensionalidad. - Podemos estar haciendo match entre individuos muy distintos. Parte teórica Problema de identificación Soluciones al problema de identificación Método Matching Ignorabilidad Fuerte Soporte común Propensity Score Parte empírica Balance grupo tratamiento y control P-score
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