Altri metodi controfattuali

Question 1

• Intro
  Problema confronto trattati e non: come si chiama e fai esempio.

Problema confronto pre e post trattamento: come si chiama e problematica.

Answer 1

Autoselezione: chi è trattato ha caratteristiche differenti da chi non viene trattato.
Chi partecipa può essere più motivato di chi non partecipa e quindi guadagnerebbe in ogni caso di più.

Dinamica spontanea: in assenza di trattamento la var risultato sarebbe evoluta naturalmente e non sarebbe rimasta statica.

Question 2

• Difference in Differences -
  Cosa si osserva e per chi?

Quale è l’ipotesi non verificabile? Che significa che in assenza di trattamento le differenze…

Per aumentare il livello di fiducia cosa verifico?

Answer 2

Osservo i trattati e i non sia per il periodo pre che per il post trattamento.

Ipo non verificabile: Variazione della var outcome (o trend) è uguale tra trattati e non trattati se non ci fosse il trattamento.
Quindi in assenza di trattamento le differenze tra i due gruppi rimarrebbero costanti.

Verifico che nei periodi precedenti al trattamento il trend dell’outcome sia simile tra trattati e non.

Question 3

• Difference in Differences -
  Come si calcola l’effetto della politica pubblica?

Formula matematica e concetto

Answer 3

E(Y |TREAT, POST) - E(Y |TREAT, PRE)
meno
E(Y |NO TREAT, POST) - E(Y |NO TREAT, PRE).

Differenza tra Y dei trattati post e pre depurata dalla dinamica spontanea (diff Y non trattati post e pre)

Question 4

• Utilizzo Var Strumentali -
  Quando lo utilizzo?
  Cosa cerco e 2 requisiti

EQ outcome e EQ trattamento

Esempio

Answer 4

Quando non si può individuare una discontinuità netta in una variabile che determina il trattamento (forcing variable).

Cerco una VAR STRUMENTALE Z:
- correlata con il trattamento
- non direttamente correlata con l’outcome.

EQ Outcome: Y dipende dal trattamento ma non da Z.
EQ Trattamento: T dipende da Z.

Esempio: la partecipazione ad un corso di laurea influenza il reddito?
Var strumentale è la presenza di un’università nella città.
Questa var è correlata positivamente con T ma non direttamente con Y.

Question 5

• Utilizzo Var Strumentali -
  Come si misura matematicamente l’effetto (usa esempio di reddito, laurea e università nella città di residenza)

Answer 5

Effetto trattamento dato da:

(Y trattati - Y non trattati) / (P(trattati con z=1) - P(trattati con Z=0))

Question 6

• Matching, Abbinamento Statistico -
  Assunto CIA.

Idea generale: creare…

Effetto stimato come si calcola

Answer 6

Conditional Independence Assumption: a parità di variabili osservabili, l’assegnazione di T è casuale.

Voglio creare EX POST un gruppo di controllo composto dai non trattati più simili nelle car osservabili ai trattati.

Effetto stimato come la media delle differenze tra ciascuna unità trattate e l’unita non trattata ad essa abbinata.

Question 7

• Matching, Abbinamento Statistico -
  Quali sono gli unici soggetti utilizzati?
  Cosa è un supporto comune?

Cosa è il Propensity Score e come si stima?

Nearest Neighbor Matching

Answer 7

Utilizzati solo i soggetti più confrontabili: osservazioni con un supporto comune (valori simili delle var esplicative).

Propensity Score è la probabilità di essere trattati date le caratteristiche osservabili prima del trattamento.
Stimato con la reg logistica.

Nearest Neighbor Matching: ciascun trattato viene abbinato con l’unità non trattata avente propensity score più simile.

Question 8

Cosa sono i dataset cross sector, time series e panel?

Quale viene usato per il diff in diff?

Answer 8

Cross sector: instantanea dei dati in un determinato momento proveniente da diverse persone.

Time Series: dati raccolti a intervalli regolari.

Panel: dati provenienti da diverse persone e raccolti a intervalli regolari.
(Usati per il diff in diff)