Econometría: Evaluación de Impacto
Universidad del Norte
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Introducción
Presentación
Profesor Asistente en el Departamento de Economía Uninorte. Bloque D Oficina: 2-15.
Microeconomía, Econometría y Ciencia de datos
Esquema del Curso
- Clases online: la asistencia a ellas es muy importante
- Notas y calificaciones:
Un cuadro que requiere de atención 🧐
| Requerimientos | Fechas | Ponderador |
|---|---|---|
| Actividades (3) | Referenciadas | 15% (cada una) |
| Participación | A solicitud | 10% |
| Lectura dirigida | Profesor Mola | 45% |
♠ Las notas son totalmente individuales
Esquema del Curso
- Dedicado a la teoría relevante de la Econometría
- Las clases tienen Ejemplos, explicación o claridad de casos de Evaluación de impacto y desde luego la parte de que deben desarrollar cada uno de los estudiantes.
- El aprendizaje es autónomo. No es un curso mas como -los cursos de pandemia-
- Se requiere por obligación hacer uso de cuando interactue con el profesor.
- Por ello, este curso combinará teoría con análisis del mundo real. Para esto, tendrá una visión mas completa en la aplicación del análisis cuantitativo.
Esquema del Curso
Esquema del Curso
Lo que debe hacer siempre
P.e. Leer cada una de las partes del curso situadas en el Brightspace, desarrollar las actividades (hacer controles) y estar pendientes de las explicaciones.
Esquema del Curso
Preliminar
Preliminar
La evaluación es increíblemente útil.
La evaluación de políticas es cada vez más utilizada por las distintas instituciones (FMI, BID, BM) que promueven el desarrollo.
La evaluación de políticas puede utilizarse para mejorar el bienestar social de una nación, sociedad, aldea, etc.
Preliminar
Objetivos del curso
- Buscar familiarizarse con la teoría y práctica de los distintos métodos de la evaluación de impacto.
- Desarrollar una comprensión de las ventajas y limitaciones de los diferentes enfoques a la evaluación del impacto.
- Desarrollar la capacidad de interpretar y evaluar críticamente el diseño y los resultados de las políticas de intervención.
- Poseer análisis crítico, capacidad de resolución de problemas y competencias fuertes de investigación en el ámbito de intervenciones basadas en casos prácticos; poseer habilidades de programación aplicadas de lenguajes/softwares como (R y/o STATA)
Preliminar
No proporciona conocimientos especializados y técnicos en un solo método de evaluación.
Como tampoco:
- Diseño de encuestas.
- Muestreo.
- Métodos de evaluación de impacto.
- Funciones de control.
- Modelos de equilibrio general.
- Aspectos prácticos del desarrollo de las intervenciones en políticas públicas.
Evaluación
Evaluación
Concepto
La evaluación es la valoración sistemática del proceso y/o los resultados de un programa o política, en comparación con un conjunto de normas explícitas o implícitas, como medio de contribuir a la mejora del programa o la política. Weiss
Otro concepto
Cualquier intento de reunir y analizar información sobre la aplicación y los resultados de un Programa … Un Programa es un conjunto de intervenciones, acciones y tratamientos, que se asignan a los participantes y se sospecha que tienen algunas consecuencias en el resultado que experimentan los participantes. Dinardo & Lee (2011)
Evaluación
- Requerimos evidencia de lo que funciona
- Presupuesto limitado y malas políticas podría ser .
- Mejorar la implementación de programas y/o políticas
- Diseño (elegibilidad/ beneficiarios)
- Operaciones (eficiencia/objetivos)
- Información clave para la sostenibilidad
- Suporte político
- Contabilidad
Evaluación
Por qué se sufre con la econometría
- Porque se necesita para predecir el futuro (o bueno parte de él).
- Porque para responder preguntas “difíciles” se requiere el efecto de \(X\) sobre \(Y\) de manera independiente y “exacta”.
- Para poder entender de qué están hablando todos esos locos economistas.
Tipos de Evaluación
Tipos de Evaluación
- Podríamos considerar la evaluación como:Ex-ante y Ex-post Todd y Wolpin (2006).
Para lo Ex-ante
- Selección de un modelo estadístico ajustado al experimento que se realiza.
- Los resultados son al contexto.
- La credibilidad de los resultados de la credibilidad del modelo estadístico que evalúa el experimento.
Tipos de Evaluación
Para lo Ex-post
- La credibilidad depende de la validez del modelo estadístico en cuanto al comportamiento de los individuos y el medio o contexto.
| Evaluación: Ex-Post | Evaluación: Ex-Ante |
|---|---|
| Qué hizo el programa? Retrospectiva: Qué sucedió? | Qué piensa que el programa hará? Prospectivo/Predictivo: Qué podría suceder? |
| Énfasis en el programa actual | Énfasis en los efectos predichos de los diferentes programas |
| Para cuál población vamos a identificar el efecto causal? | Para cuál población queremos identificar el efecto causal? |
| Deseable tener una inferencia causal que no dependa de un marco/modelo estructural específico | La pregunta puede ser expuesta sin tener un modelo estructural específico |
| La inferencia requiere de hipótesis | Las predicciones requieren de hipótesis |
| Es deseable testear las hipótesis donde sea posible | Es deseable testear las hipótesis donde sean posibles |
| Problemas Ex-Ante muestra la forma de cómo analizar o diseñar los programas | Las predicciones deben ser consistentes con los resultados de la evaluación Ex-post. |
Inferencia
Inferencia
- Usamos la econometría para dos cosas:
- Efectos Causales.
- Pronósticos.
- Los efectos causales deben responder la pregunta Qué pasa si
- ¿Qué pasa con los conductores de vehículos si se incrementan los impuestos a la gasolina?
- Pronósticos
- Buscar los mejores pronósticos “posibles”. Acá ya no nos corresponde pensar tanto en que “causa que”.
Inferencia
Para tener en cuenta
Inferencia
Inferencia
Ejemplo: Películas Nicolas Cage vs Personas que se ahogan en una piscina
Gracias! por su atención
Alguna pregunta adicional?
Slides de la clase:
Bibliografía
Angrist, Joshua et al. Vouchers for private schooling in Colombia: Evidence from a randomized natural experiment. In: American economic review 92.5 (2002), pp. 1535–1558.
Campbell, Donald T. Reforms as experiments.. In: American psychologist 24.4 (1969), p. 409.
Duflo, Esther, Michael Kremer, and Jonathan Robinson. Understanding technology adoption: Fertilizer in Western Kenya, preliminary results from field experiments. In: Unpublished manuscript, Massachusetts Institute of Technology (2006).
Heckman, James J and Jeffrey A Smith. Assessing the case for social experiments. In: Journal of economic perspectives 9.2 (1995), pp. 85–110.