Curso de Evaluación de Impacto con Stata

Curso de Evaluación de Impacto con Stata

El objetivo del curso es que los participantes revisen conceptos y desarrollen criterios para la aplicación de técnicas e instrumentos de evaluación de impacto.

Planta docente

El curso es impartido por profesores del CIDE y expertos de otras instituciones/organizaciones (Colmex, UNAM, CONEVAL, SHCP entre otros).

1a. edición

Fecha: 7 de noviembre al 17 de diciembre de 2018
Horario: Lunes y miércoles de 18:00 a 21:00 hrs.
Duración: 33 horas (11 sesiones)
Coordinadora académica: Dra. Claudia Maldonado Trujillo
Sede: Salas de Extensión CLEAR, CIDE. Carretera México-Toluca 3655, Col. Lomas de Santa Fe, Ciudad de México 01210, ver en el mapa.
Modalidades disponibles: Presencial
Costo del curso: $16 500.00 MXN (a cubrir en dos exhibiciones)

Informes

Niwin Monserrat Ángeles Aguilar
monserrat.angeles@cide.edu
Tel: +52 55 5727 9800 ext. 2314

Fecha límite de postulación: 10 de octubre de 2018

El objetivo del curso es que los participantes revisen conceptos y desarrollen criterios para la aplicación de técnicas e instrumentos de evaluación de impacto.

Planta docente

El curso es impartido por profesores del CIDE y expertos de otras instituciones/organizaciones (Colmex, UNAM, CONEVAL, SHCP entre otros).

Temario del curso

Este curso forma parte del diplomado en Evaluación de Impacto. Si deseas tomar el diplomado completo consulta los detalles aquí:

Evaluación y causalidad

Durante la sesión se estudiará el problema fundamental de la inferencia causal, así como el proceso para implementar una evaluación, teniendo en cuenta la recolección de datos, el muestreo y el sesgo de selección. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Para qué evaluar? ¿Cómo elegir un método de evaluación de impacto? ¿Qué tipos de muestreo hay?

Fecha: miércoles 7 de noviembre

Experimentos aleatorios

Durante la sesión se abordarán los fundamentos de los métodos de aleatorización y el diseño de un experimento. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son los métodos de aleatorización? ¿Cómo se diseña un experimento? ¿Cuáles son las limitaciones de los experimentos?

Fecha: lunes 12 de noviembre

Estimadores matching I

La técnica estadística de pareamiento (matching) utiliza características observadas para construir un grupo de comparación y suponer que no hay diferencias no observadas entre los grupos de tratamiento y de comparación que estén asociadas con los resultados de interés. Durante la sesión se estudia el supuesto de independencia condicional y los estimadores matching. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es el pareamiento y cuál es su utilidad? ¿Qué se requiere para llevar a cabo un pareamiento? ¿Qué es el supuesto de independencia condicional? ¿Cuáles son las limitaciones de este supuesto?

Fecha: miércoles 14 de noviembre

Estimadores matching II

La importancia del propensity score matching radica en que con este método ya no se necesita parear cada unidad inscrita con una unidad no inscrita con un valor idéntico en todas las características de control observadas. Esta sesión se propone explicar dicho método. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es el propensity score matching? ¿Cómo se realiza un logit? ¿Cómo se realiza un probit?

Fecha: miércoles 21 de noviembre

Variables instrumentales I

Una variable instrumental es una variable que se utiliza para estimar el impacto causal de un programa cuando la participación en este está determinada parcialmente por las características de los posibles beneficiarios. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son las variables instrumentales? ¿Qué es la validez? ¿Qué características debe tener una variable instrumental para considerarse válida?

Fecha: lunes 26 de noviembre

Variables instrumentales II

Una variable instrumental es una variable que se utiliza para estimar el impacto causal de un programa cuando la participación en este está determinada parcialmente por las características de los posibles beneficiarios. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son las variables instrumentales? ¿Qué es la validez? ¿Qué características debe tener una variable instrumental para considerarse válida?

Fecha: miércoles 28 de noviembre

Datos en panel: modelos de efectos fijos

Los datos en panel son un conjunto de observaciones que muestran el comportamiento de distintos actores en un lapso determinado, permitiendo al investigador controlar variables que no pueden ser medidas. Lo anterior se realiza de la mano del modelo de efectos fijos que sirve para analizar el impacto de variables que cambian en el tiempo. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son los datos en panel y cuál es su utilidad? ¿Qué es el modelo de efectos fijos? ¿Cómo llevar a cabo un modelo de efectos fijos en Stata? ¿Cuáles son las limitaciones de dicho modelo?

Fecha: lunes 3 de diciembre

Diferencia en diferencias

El método de diferencias en diferencias estima el contrafactual del cambio en el resultado para el grupo de tratamiento calculando el cambio del resultado para el grupo de comparación. Este método nos permite tener en cuenta cualquier diferencia constante en el tiempo entre los grupos de tratamiento y de comparación. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué es el método de diferencias en diferencias y cuál es su utilidad? ¿Cómo diseñar este método? ¿Cuáles son sus limitantes?

Fecha: miércoles 5 de diciembre

Modelos de regresión discontinua I. Introducción

El diseño de regresión discontinua (DRD) es un método de evaluación del impacto que puede usarse para los programas con un índice continuo de elegibilidad y una puntuación límite claramente definida para determinar quién tiene derecho a participar y quién no. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Qué son los métodos de regresión discontinua? ¿Cuándo aplicar un método de regresión discontinua?

Fecha: lunes 10 de diciembre

Modelos de regresión discontinua II. Estimación

El método de regresión discontinua nos permite estimar con éxito el impacto de un programa sin excluir ninguna población elegible. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Cuál es el criterio de elegibilidad? ¿Cómo estimar el contrafactual?

Fecha: miércoles 12 de diciembre

Modelos de regresión discontinua III. Análisis

El objetivo de la sesión es explicar las limitaciones y la interpretación del diseño de regresión discontinua. La sesión busca responder a las preguntas: ¿Cómo interpretar los resultados de un modelo de regresión discontinua? ¿Qué limites hay en la aplicación del modelo?

Fecha: lunes 17 de diciembre

Próxima edición

Fecha: 7 de noviembre al 17 de diciembre de 2018
Horario: Lunes y miércoles de 18:00 a 21:00 hrs.
Duración: 33 horas (11 sesiones)
Coordinadora académica: Dra. Claudia Maldonado Trujillo
Sede: Salas de Extensión CLEAR, CIDE. Carretera México-Toluca 3655, Col. Lomas de Santa Fe, Ciudad de México 01210, ver en el mapa.
Modalidades disponibles: Presencial
Costo del curso: $16 500.00 MXN (a cubrir en dos exhibiciones)

Informes

Niwin Monserrat Ángeles Aguilar
monserrat.angeles@cide.edu
Tel: +52 55 5727 9800 ext. 2314

Inscripción

Los interesados en participar en el diplomado deben de cubrir los siguientes requisitos:

  1. Enviar al correo electrónico monserrat.angeles@cide.edu los siguientes documentos:
    • Copia de título profesional, cédula, certificado de estudios, tira de materias, acta de titulación o cualquier otro documento oficial que avale que el solicitante cuenta con estudios de licenciatura
    • Copia de identificación oficial con fotografía (INE, pasaporte, cédula profesional)
    • Comprobante de pago (ver punto 2)
  2. Pago de matrícula. Vía depósito o transferencia bancaria a:
    • Banco HSBC, a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C.; Cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas); CLABE: 021180040396035842
    • El monto del primer pago será de $8250.00 MXN y deberá de realizarse antes de iniciar el diplomado
    • El monto del segundo pago será por $8250.00 MXN y deberá de realizarse antes del 21 de septiembre de 2018

El interesado quedará formalmente inscrito al cumplir los requisitos anteriores.