Identificando efectos de tratamiento al combinar bases de datos con factores no observables

• Autor: Rivera, Gonzalo
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad del Pacífico
• Repositorio: UP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.up.edu.pe:11354/1421
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/11354/1421
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Economía--Modelos econométricos; Información económica; Economía; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

En el presente documento se considera la identificación de efectos de tratamiento cuando las variables de resultado y las de control no se encuentran en una misma base de datos. Los modelos de inferencia ecológica, en los cuales se combina información agregada de las variables de resultado con información demográfica a nivel individual, son un ejemplo común de esta clase de situaciones. En este contexto, no es posible identificar de manera puntual las distribuciones contra-factuales ni, por tanto, los efectos de tratamiento. Sin embargo, estudios recientes proveen límites inferiores y superiores para identificar de manera parcial los efectos causales. A diferencia de estos trabajos, se adoptará el supuesto de selección en no observables, es decir, la asignación no es totalmente aleatoria hasta que se controle por la heterogeneidad no observada constante en el tiempo. Se utilizan datos de panel en un modelo lineal en los factores no observables para obtener la identificación. Para ilustrar el funcionamiento de los límites, se complementa el análisis con una simulación.