You are here

Stimatori Non-Parametrici della Funzione Dose-Response

Abstract: 

In questo lavoro proponiamo tre stimatori semiparametrici della funzione dose-response basati sulle tecniche di kernel e spline. Sotto l’assunzione di  uncounfoundedness, il propensity score generalizzato può essere utilizzato per stimare la funzione dose-response (DRF) e le funzioni degli effetti marginali del trattamento. In molti studi osservazionali il trattamento potrebbe non essere binario o categoriale: dove il trattamento è continuo, si potrebbe essere interessati a stimare la funzione dose-response. Vi presentiamo una serie di programmi Stata che stimano il propensity score quando il trattamento è una variabile continua e che stimano  semiparametricamente  la funzione dose-response. Illustriamo questi programmi utilizzando i dati provenienti dalla rilevazione dei vincitori della lotteria del Massachusetts, raccolti da Imbens, Rubin e Sacerdote e descritti in dettaglio in Imbens et al. (2001).

Speaker: 
Michela Bia
Short bio: 

Dr. Michela Bia è attualmente ricercatrice presso il Centro per lo Studio della Popolazione, Povertà e Politiche Pubbliche (CEPS / INSTEAD) in Esch-sur-Alzette (Lussemburgo).  Ha ottenuto un dottorato in Statistica Applicata presso il Dipartimento di Statistica "G. Parenti "dell'Università degli Studi di Firenze nel 2007. La sua tesi si è focalizzata principalmente sullo sviluppo di un pacchetto Stata per la stima della funzione dose-response e sulla valutazione dei contributi pubblici alle imprese. Attualmente lavora nell’ambito della ricerca sugli argomenti legati alle politiche pubbliche ed è impegnata in un progetto di sviluppo delle tecniche non-parametriche per stimare gli effetti causali diretti e indiretti.  Le sue competenze principali sono l'inferenza causale, la valutazione d’impatto e la statistica applicata.

Data: 
07 Giugno 2012 - 15:30
Luogo: 

IRVAPP/Fondazione Bruno Kessler - Via Santa Croce 77 - Trento

Programma: 

La presentazione si terrà in lingua inglese.