Читать книгу Guía práctica para la evaluación de impacto - Raquel Bernal - Страница 5
ОглавлениеCONTENIDO
1.1. El impacto de las evaluaciones de impacto
1.2. Los pasos previos a la evaluación
1.3. Evaluación de proyectos vs. evaluación de impacto
PARTE I. EL PROBLEMA DE EVALUACIÓN DE IMPACTO
2. DEFINICIÓN DE PARÁMETROS DE IMPACTO DEL TRATAMIENTO
PARTE II. EXPERIMENTOS SOCIALES CONTROLADOS Y EXPERIMENTOS NATURALES
4. EXPERIMENTOS ALEATORIOS (SOCIALES)
4.1. Intervenciones a nivel individual vs. conglomerados
4.3. El estimador de diferencias con regresores adicionales
4.4. El estimador de diferencias con efectos heterogéneos
4.5. El estimador de diferencias en el tiempo
4.6. Problemas potenciales de la aleatorización
4.7. Verificación de la aleatorización
4.8. Desventajas de los métodos experimentales
4.9. Implementación del modelo de diferencias en Stata
5. EXPERIMENTOS NATURALES O CUASI EXPERIMENTOS
5.1. El modelo de diferencias-en-diferencias
5.2. El estimador de diferencias-en-diferencias con regresores adicionales
5.3. El estimador de diferencias-en-diferencias para múltiples períodos
5.4. Diferencias-en-diferencias utilizando datos de corte transversal repetidos
5.5. Implementación del modelo de diferencias-en-diferencias en Stata
PARTE III. ESTUDIOS NO EXPERIMENTALES
6. EL MÉTODO DE EMPAREJAMIENTO
6.1. Probabilidad de participación
6.3. Selección de un algoritmo de emparejamiento
6.4. Calidad del emparejamiento
6.7. Implementación del método de emparejamiento en Stata
7. MÉTODO DE VARIABLES INSTRUMENTALES
7.1. Definición de variable instrumental
7.2. Estimación por el método de variables instrumentales
7.3. Elección de los instrumentos
7.4. Evaluación de la variable instrumental
7.5. Problemas potenciales del estimador de variables instrumentales
7.6. Implementación empírica del estimador de variables instrumentales
8. MÉTODO DE REGRESIÓN DISCONTINUA (RD)
8.1. El diseño de regresión discontinua nítida
8.2. El diseño de regresión discontinua borrosa (RDB)
8.3. Implementación empírica del estimador de RD
8.4. Implementación del diseño RD en Stata
9.2. Implementación del modelo de funciones de control en Stata
10. ESTIMACIÓN DE MODELOS ESTRUCTURALES
10.1. El modelo estructural y la forma reducida del modelo
10.2.1. Método de máxima verosimilitud
10.2.2. Método de momentos simulado
10.3. Modelos estructurales dinámicos
11. DURACIÓN DE LA EXPOSICIÓN AL TRATAMIENTO
11.1. Efectos de la duración de exposición al tratamiento con respecto al grupo de no participantes
Anexo 1: Estimación de mínimos cuadrados ordinarios
Anexo 2: El estimador de MCO es insesgado
Anexo 3: Estimador del impacto del programa por MCO en el modelo de diferencias
Anexo 4: Estimación de variables binarias: probabilidad lineal, logit y probit
