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Causal Inference Week – Prof. Scott Cunningham

De 2 a 6 de Agosto de 2021

Prof. Scott Cunningham (Baylor University)

Escritor do livro “Causal Inference: The Mixtape” e professor de Economia da Baylor University, Scott é Ph.D. em Economia e sua pesquisa consiste em econometria aplicada a tópicos variados, incluindo políticas de saúde mental, drogas, aborto e prostituição. Seus trabalhos têm sido publicados em revistas como Journal of Health Economics, Journal of Public Economics, Review of Economic Studies and Economic Inquiry. Além de tudo, ele é entusiasticamente ativo no Twitter (@causalinf), onde tem ajudado a popularizar a inferência causal, de maneiro tão rigorosa, quanto leve e espontânea.

Descrição: O workshop tem por objetivo introduzir o arcabouço metodológico básico de inferência causal. Serão discutidos tanto aspectos introdutórios relacionados a modelos de potential outcomes e directed acyclic graphs, quanto as modalidades mais comuns utilizadas por estatísticos contemporâneos, econometristas e cientistas sociais. Serão discutidos desenhos de pesquisas canônicos como regressão descontínua, variáveis instrumentais, differences-in-differences, controle sintético, matching e subclassificação. Alguns exercícios de programação com aplicações dessas técnicas serão parte das atividades extra-classe ao longo dessa semana.

Principal referência: O livro “Causal Inference: The mixtape”

Inscreva-se AQUI

Programação

2 de Agosto

8:30-09h – Abertura do evento

9:00-10h – Por que estudar inferência causal? – Bruno Ferman (FGV/SP)

10-14h – Workshop (Scott)

3 de Agosto

10h-14h – Workshop (Scott)

4 de Agosto

10-14h – Workshop (Scott)

5 de Agosto

10-14h – Workshop (Scott)

15h-17h – Shift-share Strategies (Bladimir Carrillo – PIMES)

6 de Agosto

10h-14h – Workshop (Scott)

15h-17h – Questões distributivas em Avaliações de Impacto (Sérgio Firpo – INSPER)

Obs.: As aulas de Scott serão ministradas em inglês.