Estimação em modelos de diferença-em-diferenças não lineares
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-22082024-113613/ |
Resumo: | Neste trabalho nós mostramos que se a distribuição da variável resposta é conhecida então é possível a identificação e estimação do parâmetro efeito de tratamento nos tratados em modelos de diferença-em-diferenças não lineares (DD), para dados de painel ou cross-section repetidos. Nós provamos consistência e normalidade assintótica do estimador CIC paramétrico (CICp) e, ao final, comparamos os resultados deste com os estimadores propostos por Wooldridge (2023) e Athey e Imbens (2006) por meio de simulações de Monte Carlo e de uma aplicação empírica. Os resultados das simulações mostram que os estimadores CICp e Wooldridge (2023) são consistentes para determinados conjuntos de parâmetros da distribuição de probabilidade no caso de variáveis respostas discretas, sendo que CICp apresenta menores viés assintótico e desvio padrão, em mais cenários simulados. No caso contínuo, os três estimadores apresentam uma boa performance quanto a consistência e variabilidade. Na aplicação empírica verificamos que todos os estimadores apresentam estimativas do parâmetro de efeito de tratamento nos tratados que endossa a direção do efeito encontrada na literatura. |
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Estimação em modelos de diferença-em-diferenças não linearesEstimation in nonlinear difference-in-differences modelsDiferença-em-diferençasDifference-in-differencesEstimação paramétrica e não paramétricaModelos não linearesNonlinear modelsParametric and non-parametric estimationNeste trabalho nós mostramos que se a distribuição da variável resposta é conhecida então é possível a identificação e estimação do parâmetro efeito de tratamento nos tratados em modelos de diferença-em-diferenças não lineares (DD), para dados de painel ou cross-section repetidos. Nós provamos consistência e normalidade assintótica do estimador CIC paramétrico (CICp) e, ao final, comparamos os resultados deste com os estimadores propostos por Wooldridge (2023) e Athey e Imbens (2006) por meio de simulações de Monte Carlo e de uma aplicação empírica. Os resultados das simulações mostram que os estimadores CICp e Wooldridge (2023) são consistentes para determinados conjuntos de parâmetros da distribuição de probabilidade no caso de variáveis respostas discretas, sendo que CICp apresenta menores viés assintótico e desvio padrão, em mais cenários simulados. No caso contínuo, os três estimadores apresentam uma boa performance quanto a consistência e variabilidade. Na aplicação empírica verificamos que todos os estimadores apresentam estimativas do parâmetro de efeito de tratamento nos tratados que endossa a direção do efeito encontrada na literatura.In this work we show that if the distribution of the response variable is known then it is possible to identify and estimate the treatment effect on the treated (ATT) parameter in non-linear difference-in-differences (DD) models, for panel data or repeated cross-sections. We prove consistency and asymptotic normality of the parametric CIC estimator (CICp) and, in the end, we compare its results with the estimators proposed by Wooldridge (2023) and Athey and Imbens (2006), through Monte Carlo simulations and an empirical application. The simulation results show that the CICp and Wooldridge (2023) estimators are consistent for certain sets of probability distribution parameters in the case of discrete response variables, with the CICp presenting lower asymptotic bias and standard deviation, in more simulated scenarios. In the continuous case, the three estimators perform well in terms of consistency and variability. In the empirical application, we verified that all estimators present estimates of the treatment effect on the treated parameter that endorse the direction of the effect found in the literature.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPPinto, Cristine Campos de XavierWendt, Vitória Maria Martini2024-08-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-22082024-113613/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-29T23:08:01Zoai:teses.usp.br:tde-22082024-113613Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-29T23:08:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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