PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM POLÍTICAS PÚBLICAS, ESTRATÉGIA E DESENVOLVIMENTO. Ementa

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1 PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM POLÍTICAS PÚBLICAS, ESTRATÉGIA E DESENVOLVIMENTO Disciplina: IEP Métodos quantitativos para avaliação de políticas públicas Professor: Romero Rocha Horário: 2ª feira dàs 13:10 às 16: /4 Ementa Introdução e motivação. Noções básicas de estatística. Inferência Causal. Estudos aleatorizados (experimentos). O modelo de Diferenças-em-Diferenças. Regressão com descontinuidade. Variáveis instrumentais. Os modelos de comparação (Matching). Noções Básicas de STATA. APRESENTAÇÃO Objetivos: A disciplina possui como principal objetivo apresentar e discutir os principais métodos econométricos de avaliação de impacto de políticas públicas, apresentando exemplos reais em que esses métodos foram utilizados e o aprendizado adquirido quando da realização dessas avaliações. Ao final do curso, o aluno deverá ser capaz de conhecer e discutir de forma crítica os conceitos apresentados, ler e entender trabalhos usando esses métodos e começar a fazer aplicações simples utilizando-os. Dinâmica das aulas e avaliação: As aulas serão majoritariamente expositivas. Pressupõe-se a participação dos alunos nas aulas práticas de STATA. A avaliação será composta de um trabalho de conclusão do curso (equivalente a uma prova) e de dois trabalhos durante o curso (pareceres de artigos selecionados). O trabalho de conclusão será um projeto de avaliação de alguma política pública do interesse de vocês. OBSERVAÇÕES Avaliações: Um trabalho de conclusão do curso e dois pareceres de artigos. Cálculo da MAP: Trabalho tem peso 6. Cada parecer tem peso 2

2 MAP = (nota do trabalho*0,6)+ (primeiro parecer*0,2)+(segundo parecer*0,2) PROGRAMA UNIDADE I Noções Básicas de Estatística Variável Aleatória. Estatísticas para a descrição de variáveis aleatórias (Média, Mediana, Mínimo, Máximo, Variância, Desvio-Padrão, Intervalo de Confiança). Teste de Hipótese. Análise de Regressão. UNIDADE II Introdução e Motivação para Avaliação de Impacto Gestão baseada em resultados. Monitoramento e avaliação (M&A). Importância da avaliação para as políticas públicas. M&A tradicional e avaliação de impacto. Efeito causal versus correlação. Avaliação de impacto retrospectiva e prospectiva. O contrafactual. Ferramentas para a avalição de impacto. Estudo de caso: o Oportunidades do México. UNIDADE III Inferência Causal Análise estatística e análise causal. O processo de geração dos dados. O modelo de Respostas Potenciais de Neyman-Rubin. Tratamento e controle. O efeito de tratamento médio. Tendência de seleção e heterogeneidade no tratamento. Efeito do tratamento nos tratados. UNIDADE IV Estudos Aleatorizados (Experimentos) Estudos observacionais. Desenhos aleatórios. Validade externa e validade interna. Tipos de aleatorização. Baixa aderência e evasão. Ética em experimentos. Exemplos. UNIDADE V Diferenças-em-Diferenças e Dados de Painel Quando utilizar? Antes versus depois e diferenças duplas. Efeitos fixos. Controle de qualidade. Problemas com diff-em-diff. Exemplos. UNIDADE VI Variáveis Instrumentais Quando utilizar? Antes versus depois e diferenças duplas. Efeitos fixos. Controle de qualidade. Problemas com diff-em-diff. Exemplos. UNIDADE VII Regressões Descontínuas Elegibilidade e ponto de corte. Efeito de tratamento. Descontinuidade clara. Descontinuidade cinzenta. Exemplos.

3 UNIDADE VIII Métodos de Comparação (Matching) Seleção em observáveis. Estratificação. O problema da dimensão. O suporte comum. O Propensity Score. Efeito de tratamento médio. Estimação paramétrica e não-paramétrica. O método do vizinho mais próximo. Exemplos. UNIDADE IX Introdução ao STATA Como criar uma variável. Formatando os dados. Organizando os dados de painel. Comandos de programação. Comandos de regressão dos assuntos estudados. Comandos para gerar tabelas. Exemplos. BIBLIOGRAFIA (*bibliografia obrigatória) *Stock, J., Watson, M. Econometria. (Capítulos 1 a 5 estão na Xerox) *RAMOS, Marilia. Avaliação de Políticas e Programas Sociais: aspectos conceituais e metodológicos. Planejamento e Políticas Públicas IPEA.2009 * Venetoklis, T. Public Policy Evaluation: Introduction to Quantitative Methodologies. VATT Research Reports, N. 90. Government Institute for Economic Research. Helsink, *Rubin D. (1974): Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized experiments, Journal of Educational Psychology 66, pp Leituras Gerais Baker J. (2000): Evaluating the impact of Development Projects on Poverty. A Handbook for practitioners, The World Bank, Washington DC. Inferência Causal Goldberger. A (1972): Structural Equations Methods in the Social Sciences, Econometrica 40, pp Haavelmo. T (1944): The probability approach in econometrics, Econometrica 12, pp. iii-vi Holland P.(1986): Statistics and Causal Inference, Journal of the American Statistical Association 81, pp , with discussion. Pearl J. (2000): Causality: Models, Reasoning and Inference, CUP. Chapters 1, 5 and 7. Rubin D. (1974): Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized experiments, Journal of Educational Psychology 66, pp

4 Randomização em nível de unidades e grupos. Angrist J., Bettinger E., Bloom E., King E. and Kremer M. (2002): Vouchers for Private Schooling in Colombia: Evidence from a Randomized Natural Experiment, American Economic Review, 92, pp Angrsit J. and Lavy V. (2002): The Effect of High School Matriculation Awards: Evidence from Randomized Trials, NBER Working Paper. Cochran W.G. (1965): The planning of observational studies of human populations, Journal of the Royal Statistics Association Series A 128, pp , with discussion. Gertler P. (2004): Do Conditional Cash Transfers Improve Child Health? Evidence from PROGRESA s Control Randomized Experiment, American Economic Review, 94, pp Rosenbaum P. (2002): Observational Studies, Springer. Chapter 2. Secretaría de Desarrollo Social Mexico (1999): Progresa: Evaluación de Resultados del Programa de Educación, Salud y Alimentación. Mínimos Quadrados Ordinários e Métodos de Homogeneização. Cattaneo M., Galliani S., Paul G., Martinez S. and Titiunik R. (2005): Housing, Health and Happiness, Mimeo. Heckman J., Lalonde R. and James Smith J. (2000): The Economics and Econometrics of Active Labor Market Programs, in Handbook of Labor Economics, volume 3A, Ashenfelter and Card (eds.), North-Holland. Rosenbaum P. (2002): Observational Studies, Springer. Chapter 10. Dados longitudinais: diferenças em diferentas, quase-experimentais. Berlinski S., Galiani S. and Gertler P. (2005): Pre-Primary Schooling and Primary School Performance, mimeo. Chay K., McEwan P. and Urquiola M. (2005): The central role of noise in evaluating interventions that use test scores to rank schools, American Economic Review, 95, pp Di Tella R. and Schargrodsky E. (2005): Do Police Reduce Crime? Estimates using the Allocation of Police Forces after a Terrorist Attack, American Economic Review Vol. 94, No. 1, March 2004 Galiani S., Gertler P. and Schargrodsky E. (2005): Water for life: The impact of the privatization of water supply on child mortality, Journal of Political Economy 113, pp Duflo, E. (2001). Schooling and labor market consequences of school construction in Indonesia: evidence from an unusual policy experiment American Economic Review Sept 2001

5 Variáveis Instrumentais Angrist J. and Krueger A. (2001): Instrumental Variables and the Search for Identification: From Supply and Demand to Natural Experiments, Journal of Economic Perspectives 15, pp Regressão Descontínua Angrist J. and V. Lavy Using Maimonodes Rule to Estimate the Effect of Class Size on Scholastic Achievement Quarterly Journal of Economics, 114, Hahn J., Todd P., Van der Klaauw W. Identification and Estimation of Treatment Effects with a Regression-Discontinuity Design. Econometrica, Vol 69, Lemieux T. and Milligan K. Incentive Effects of Social Assistance: A Regression Discontinuity Approach. NBER working paper Barrera, Linden y Urquiola (2006), The Effects of User Fee Reductions on Enrollment: Evidence from a quasi-experiment Dados, amostragem e cálculos de poder estatístico da amostra Douglas M. (1997): Design and Analysis of Experiments, Wiley