Mini-curso: Causal Inference without Experiments

Este mini-curso abordará diversas estrategias para obtener estimaciones causales sin experimento, con ejemplos empíricos de economía laboral y otros campos de aplicación. Se estudiarán métodos que permiten la selección de observables y no observables. El curso explorará los pros y contras de usar diferentes métodos para lograr las estimaciones causales, sin enfocarse en la derivación formal de los estimadores, sino más bien en los supuestos y propiedades de distintas aproximaciones y en cómo implementarlas. Se enfatizarán las prácticas actuales, con ejemplos empíricos que van desde la evaluación de programas de protección social, hasta el efecto de las políticas de reformas educacionales, y la identificación de efectos de pares en redes. Resumen de temas del mini-curso (preliminar)

1. Causalidad e identificación
2. Datos de panel, efectos fijos y estudios de eventos
3. Pareamiento y puntaje de propensión
4. Experimentos sociales
5. Regresión discontinua

Sobre el académico: Gordon Dahl es académico de Economía en la Universidad de California, San Diego, desde el 2012; obtuvo el grado de Doctor en Economía, en la Universidad de Princeton en 1998. Ha publicado extensamente en las áreas de Economía Aplicada y Laboral, en reconocidos medios, como el American Economic Review, Econometrica, Quarterly Journal of Economics, Review of Economic Studies, Hournal of American Statistical Association, Review of Economics and Statistics, Demography, entre muchas otras. Fechas: 17 y 18 de noviembre de 10:15 a 13:30 horas.