Evaluación de políticas públicas con Microsimulaciones - Cepal
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Propensity Score Matching (PSM) ATT en PSM ATT= E(Y1 -Y0|X, D=1)= E(D|X, D =1) ATT = E {Y1−Y0 |X, D= 1 , p ( X ) } ATT = E { E { Y 1 | D = 1 , p ( X ) } − E { Y 0 | D = 0, p ( X ) } D = 1 } Donde D es una variable dummy que indica la participación (1) o no participación (0) en el programa. El parámetro ATT mide la ganancia media para los individuos que eligieron participar con respecto de la situación que habrían experimentado sin participar.
Estimadores de Matching Todas los estimadores de matching son estimadores ponderados en los cuales los individuos no tratados que estén más cercanos a los tratados (en términos de X) reciben el mayor peso. 1 ⎡ ⎡ ⎤⎤ Δ ATT = ⎢∑Yi −⎢∑W( ρ , ρ ) i j Yj ⎥⎥ n i ⎢⎣ ⎢⎣ i ∈ C ⎣ j ∈ C ⎦ ⎦⎥⎦ ⎥⎦ donde n i es el número de individuos tratados, y w (p i, p j) es el peso de la observación sin tratamiento j en la construcción del contrafactual para la observación del i-ésimo individuo de tratamiento. Diferentes estimadores de matching difieren en cómo construir el peso w (i, j).
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Propensity Score Matching (PSM)<br />
ATT en PSM<br />
ATT= E(Y1 -Y0|X, D=1)= E(D|X, D =1)<br />
ATT = E {Y1−Y0 |X, D= 1 , p ( X ) }<br />
ATT = E { E { Y 1 | D = 1 , p ( X ) } − E { Y 0 | D = 0, p<br />
( X ) } D = 1 }<br />
Don<strong>de</strong> D es una variable dummy que indica la<br />
participación (1) o no participación (0) en el<br />
programa. El parámetro ATT mi<strong>de</strong> la ganancia<br />
media para los individuos que eligieron<br />
participar <strong>con</strong> respecto <strong>de</strong> la situación que<br />
habrían experimentado sin participar.
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