Proyectos de investigación

En el segundo año, he continuado trabajando en los dos proyectos que investigan las ideas planteadas en la propuesta inicial. Si bien los artículos aún no están listos, ha habido un desarrollo sustancial de ambos y espero que lo estén para la primavera

El primer proyecto, "Sobre la evaluación de políticas en presencia de exogeneidad secuencial" se ha realizado junto con un estudiante de doctorado de la Universidad de Berkeley, Yahu Cong. En particular, explicamos cómo se pueden utilizar los datos previos al tratamiento para cuantificar el sesgo causado por las desviaciones de la exogeneidad estricta en el peor de los casos.

Para hacerlo, consideramos un régimen asintótico donde tales desviaciones son pequeñas y mostramos cómo emplear los datos observados sobre el proceso de adopción para calcular el sesgo en este régimen. Nuestros resultados permiten a los investigadores utilizar los algoritmos propuestos por Rambachan y Roth (2022) en modelos con exogeneidad secuencial y proporcionan una justificación basada en el diseño para su enfoque. Actualmente, estamos trabajando en una aplicación empírica y, una vez que esté finalizada, podremos componer el artículo.

El segundo proyecto, conjunto con David Hirshberg y denominado “Inferencia basada en la aleatorización para estimadores con controles sintéticos”, se centra en las propiedades del Método de Control Sintético (SCM) en modelos con exogeneidad secuencial. Durante el último año, conseguimos obtener una caracterización más precisa del comportamiento asintótico de este estimador y demostrar que, sin una mayor regularización, siempre exhibe un sesgo asintótico, que domina la varianza y, por lo tanto, no se puede utilizar para la inferencia. Actualmente, estamos desarrollando una propuesta que aborda este problema mediante una regularización adecuada, básicamente asumiendo que los períodos recientes son más relevantes para la adopción de políticas que los más lejanos. Esperamos que el estimador modificado tenga mejores propiedades y actualmente trabajamos para demostrarlo formalmente.