Introducción a diseños de Regresión Discontinua | 2019

Introducción a diseños de Regresión Discontinua | 2019

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Descripción


Los Regression Discontinuity Designs (RDDs) son actualmente una de las herramientas más populares para la evaluación de programas y políticas públicas en las ciencias sociales. Este curso introduce los diseños de regresión discontinua y sus aplicaciones en distintas áreas de la investigación social.

Los conceptos discutidos en el curso serán ilustrados con aplicaciones y con software estadístico especialmente diseñado para incorporar avances metodológicos recientes al trabajo empírico.

Este software está disponible en Stata y R y puede ser descargado en el siguiente sitio: https://sites.google.com/site/rdpackages.

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Objetivos

El objetivo de este curso es presentar resultados clásicos y avances recientes en identificación, estimación e inferencia en RDDs. El curso se enfocará en aspectos prácticos y metodológicos, proveyendo fundamentos teóricos en la medida en que contribuyan a entender y mejorar la práctica empírica.


Pre-requisitos

Se recomienda que los estudiantes tengan conocimiento básico de estadística y econometría, así como un manejo básico de Stata


Bibliografía

Cattaneo, Idrobo and Titiunik (2019): A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Volume I. Cambridge Elements: Quantitative and Computational Methods for Social Science, Cambridge University Press.

Cattaneo, Idrobo and Titiunik (2019): A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Volume II. Cambridge Elements: Quantitative and Computational Methods for Social Science, Cambridge University Press.


Instructor


Gonzalo Vázquez-Baré
Profesor asistente
Departamento de Economía
Universidad de California, Santa Bárbara



















Gonzalo Vázquez-Baré es Doctor en Economía y Master en Estadística por la Universidad de Michigan. Actualmente es profesor en la Universidad de California, Santa Barbara. Su área de investigación es la econometría aplicada y teórica, con énfasis en el diseño de metodologías para la inferencia causal y la evaluación de impacto.