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1 Rosangela Bando IADB Santiago, Abril del 2013 Diferencias en Diferencias y Pareamiento

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Rosangela BandoIADBSantiago, Abril del 2013

Diferencias en Diferencias y Pareamiento

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Plan de la clase de hoy

• Diferencias en Diferencias• Pareamiento• Ejemplos• Resumen

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¿Estoy en la sesión correcta?

• Estoy asumiendo que has tomado al menos un curso de econometría

• Abordaré brevemente el tema de cálculo de errores

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DIFERENCIAS EN DIFERENCIAS

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Impacto =(A-B)-(C-D)=(A-C)-(B-D)In

scrip

ción

Esc

olar

B=0.60

C=0.81

D=0.78

T=0 T=1 Tiempo

Con Programa

Sin Programa

Impacto=0.11A=0.74

Ejemplo tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Impacto =(A-B)-(C-D)=(A-C)-(B-D)In

scrip

ción

Esc

olar

Impacto<0.11

B=0.60

A=0.74

C=0.81

D=0.78

T=0 T=1 Tiempo

Con Programa

Sin Programa

Ejemplo tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Diferencias en Diferencias (dif-en-dif)

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Y= Inscripción EscolarP= Programa de Tutoría

Impacto=(Yt1-Yt0)-(Yc1-Yc0)

ConPrograma

Sin Programa

Post 0.74 0.81

Pre 0.60 0.78

Diferencia +0.14 +0.03 0.11

- -- =

Estudio de caso tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Impacto=(Yt1-Yc1)-(Yt0-Yc0)

ConPrograma

Sin Programa

Post 0.74 0.81

Pre 0.60 0.78

Diferencia

-0.07

-0.18

0.11

-- -

=

Diferencias en Diferencias (dif-en-dif)Y= Inscripción EscolarP= Programa de Tutoría

Estudio de caso tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Modelo Econométrico

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Propiedades

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Propiedades

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Eficiencia

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PAREAMIENTO

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Grupo de Comparación Exacto

Edad Sexo DesempleoMeses

Diploma Secundaria

19 1 3 0

35 1 12 1

41 0 17 1

23 1 6 0

Edad Sexo DesempleoMeses

Diploma Secundaria

24 1 8 1

38 0 2 0

19 1 3 0

41 0 17 1

Control Tratamiento

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Densidad de puntajes de propensión

Densidad

Puntaje de Propensión0 1

ParticipantesNo-Participantes

Soporte Común

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Cómo calcular el efecto de tratamiento en la práctica con pareo por puntaje

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Cálculo de errores

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Ejemplo 1 Progresa

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Impacto =(A-B)-(C-D)=(A-C)-(B-D)In

scrip

ción

Esc

olar

Impacto<0.11

B=0.60

A=0.74

C=0.81

D=0.78

T=0 T=1 Tiempo

Con Programa

Sin Programa

Gráfica tomada de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Caso 6: Dif en Dif con Progresa

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Inscritos No Inscritos Diferencia

Pre-programa (T=0) Consumo (Y) 233.47 281.74 -48.27Post-programa (T=1) Consumo (Y) 268.75 290 -21.25Diferencia 35.28 8.26 27.02

Análisis de Regresión:

Regresión Lineal 27.06**Regresión Lineal Multivariable 25.53**Nota:

**estadísticamente significativo al 1%

Estudio de caso tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Pareamiento en ProgresaCaracterísticas pre-programa Coeficiente Estimado

Regresión Probit, Prob Inscrito=1Edad jefe de hogar (años) -0.022**Edad esposo(a) del jefe de hogar (años) -0.017**Educación del jefe de hogar (años) -0.059**Educación de esposa (años) -0.03**Jefa de hogar=1 -0.067Indígena=1 0.345**Número de miembros del hogar 0.216**Piso de tierra=1 0.676**Baño=1 -0.197**Hectáreas de tierra -0.042**Distancia al hospital (km) 0.001*Constante 0.664**

Nota: **estadísticamente significativo al 1%, * estadísticamente significativo al 5%,

Estudio de caso tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Ejemplo: Soporte Común en Progresa

Pr (Inscrito)

No Inscrito

Den

sida

d

Inscrito

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Ejemplo: Pareamiento

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Impacto sobre consumo(Y)

Regresión Lineal Multivariable 7.06*

Nota: *estadísticamente significativo al 10%

Estudio de caso tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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¿Recomendación de Política Publica?

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Impacto de PROGRESA en consumo (Y)

Caso 1: Pre-programa 34.28**Caso 2: Auto-seleccionados -4.15Caso 3: Asignación Aleatoria 29.75**Caso 4: Oferta Aleatoria 30.4**Caso5: Diseño de Regresión Discontinua 30.58**Caso 6: Diferencias-en-Diferencias 25.53**Caso 7: Pareamiento 7.06+

Nota: **estadísticamente significativo al 1%

Estudio de caso tomado de curso JPAL/BID, Jan 2013

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Ejemplo 2 Programa Escuelas de Calidad

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Resumen

• El supuesto principal para diferencias en diferencias es que las tendencias entre ambos grupos no son diferentes en ausencia del programa. 

• La estimación requiere al menos un periodo antes y uno después.

• La prueba del supuesto requiere información al menos dos periodos antes de la intervención.

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Resumen

• El supuesto principal para pareo es que no hay caraterísticas no observables que expliquen la diferencia entre el grupo de tratamiento y el de comparación. 

• La estimación requiere un soporte común para el cálculo del tratamiento sobre los tratados.

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Preguntas

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