Evaluación de políticas públicas con Microsimulaciones - Cepal
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Estimadores de Matching Kernel Matching En el método de Kernel Matching todas las observaciones tratadas son emparejadas con un promedio ponderado de todas las unidades de control. Las ponderaciones empleadas son inversamente proporcionales a la distancia entre los propensity scores de las unidades tratadas y de control. El estimador se calcula de la forma siguiente: ⎧ C ⎛ p j − pi ⎞⎫ ⎪ ∑ j∈C Yj K ⎜ ⎟⎪ K 1 ⎪ T hn ⎪ ATT = Y ⎝ ⎠ T ∑ ⎨ i − ⎬ N i∈T ⎪ ⎛ pk − p ⎞ i k∈C K ⎪ ⎪ ∑ ⎜ ⎟ ⎝ h ⎪ ⎩ n ⎠ ⎭ donde K (.) es una función kernel y h n es un parámetro de ancho de banda.
Estimadores de Matching Kernel Matching Le da un peso decreciente a observaciones que se encuentran más lejos de cada observación tratamiento Suele utilizar más observaciones que los métodos anteriores (aunque en realidad depende del tipo de Kernel), por ello hay que tener especial cuidado con determinar cuales observaciones están en el soporte común
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Estimadores <strong>de</strong> Matching<br />
Kernel Matching<br />
Le da un peso <strong>de</strong>creciente a observaciones que<br />
se encuentran más lejos <strong>de</strong> cada observación<br />
tratamiento<br />
Suele utilizar más observaciones que los<br />
métodos anteriores (aunque en realidad<br />
<strong>de</strong>pen<strong>de</strong> <strong>de</strong>l tipo <strong>de</strong> Kernel), por ello hay que<br />
tener especial cuidado <strong>con</strong> <strong>de</strong>terminar cuales<br />
observaciones están en el soporte común
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