Evaluación de políticas públicas con Microsimulaciones - Cepal
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Estimadores de Matching Nearest Neighbor Matching Con este método se compara el resultado que obtiene cada beneficiario tratado con el grupo de control que tenga el propensity score más cercano. Así se calcula la diferencia entre cada par de unidades emparejadas en la variable de interés y se promedian todas las diferencias para calcular el ATT. Esto es: C( i) = min || p − p || 1 j Donde C(i) representa el conjunto de unidades de control emparejadas a la unidad tratada i , con un valor estimado del propensity score pi NN 1 ⎡ T c ⎤ ATT = i ij j Así la fórmula del estimador es: T ∑ ⎢Y − ∑ w Y ⎥ N 1 ∈T ⎣ j∈C ( i) ⎦ 1 ⎡ T c ⎤ = i | T ⎢∑Y − ∑ ∑ wijY j ⎥ N ⎣ i∈T i∈T j∈C ( i) ⎦ Donde N T es el número de unidades tratadas en la muestra, y las son ponderaciones si j ∈ C(i) y w ij =0 de otra forma. w 1 = N ij c i
Estimadores de Matching Nearest Neighbor Matching Con o sin reemplazo Con remplazo mejora la calidad del pareo pero puede aumentar la varianza Desventaja, puede ser que el N vecino más cercano esté demasiado lejos, lo que disminuye la calidad del pareo
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Estimadores <strong>de</strong> Matching<br />
Nearest Neighbor Matching<br />
Con o sin reemplazo<br />
Con remplazo mejora la calidad <strong>de</strong>l pareo pero<br />
pue<strong>de</strong> aumentar la varianza<br />
Desventaja, pue<strong>de</strong> ser que el N vecino más<br />
cercano esté <strong>de</strong>masiado lejos, lo que disminuye<br />
la calidad <strong>de</strong>l pareo
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