Seminarium magisterskie

1
Seminarium magisterskie

• Zajecia piate budowanie scenariusza
  kontrfaktycznego podejscie drugie.

2
Wnioski z zeszlego tygodnia

• Magiczne narzedzie ceteris paribus
• Regresja to nic innego jak ceteris paribus
• Sek w tym, ze dane jak podpróba populacji
  moga nie byc dostosowane do ceteris paribus
• Causal effects, czyli przyczyna i skutek
• Propensity Score Matching
• Regression Discontinuity
• Fixed Effects
• Instrumental Variables
• s

3
Jesli nie ma mozliwosci eksperymentu
Dane przekrojowe
Dane panelowe
Zmienne instrumentalne
Propensity Score Matching DiD
Before After Estimators
Propensity Score Matching
Difference in Difference Estimators (DiD)
Regression Discontinuity Design
4
Motywujaca historyjka na dzis

• Kobiety w Polsce dzis maja przecietnie 1,7
  dziecka
• Kobiety w Polsce 50 lat temu mialy przecietnie
  2,8 dziecka
• Dzisiejsze kobiety w Polsce sa szesc razy
  bardziej wyksztalcone niz 50 lat temu czy
  nalezy wiazac spadek z 2,8 do 1,7 z ta
  szesciokrotnoscia?
• W 1960 r. w Polsce wydluzono o rok obowiazek
  szkolny (z 11 do 12 lat).
• TAKIE SAME kobiety urodzone przed 1953 chodzily
  do szkoly podstawowej i ponadpodstawowej o rok
  krócej niz urodzone po 1953r
• TAKIE SAME ?
• RD to porównanie dzietnosci (z uwzglednieniem
  indywidualnych determinant takze) kobiet z
  roczników w okolicach rocznika 1953 (przed i po)
• Zmiana w emeryturach pomostowych w Polsce od
  stycznia 2009r.

5
Problem wnioskowania przyczynowego
Confounding Influence (otoczenie)
Oddzialywanie
Wynik
6
Propensity Score Matching
Confounding Influence (otoczenie)
Treatment
Oddzialywanie
Wynik
7
Regression Discontinuity Design
Grupa kluczowaa z perspektywy polityki gosp.
Confounding Influence
Oddzialywanie
Wynik
8
Regression Discontinuity Design

• Idea
• Skupic uwage tylko na tej grupie, w której
  prawdopodobienstwo zmiany bylo czysto losowe
  (albo raczej niezalezne)
• Sposób zastosowania
• Przyklad gorzej radzacy sobie uczniowie maja
  gorsze wyniki, ale takze czesciej zostaja na
  drugi rok, gdy damy im dodatkowe zajecia, to
  lepsi studenci i tak beda mieli lepsze wyniki
• RDD porównuje wyniki studentów tuz nad i tuz pod
  kreska, czyli takich, których charakterystyki
  sa w poblizu granicy odciecia dwóch grup (np,
  gdy 50 zalicza, to dookola 50)

9
Regression Discontinuity Design

• Zalety
• Mierzymy dokladnie efekt krancowej zmiany
• Jesli dobrze skonstruowany model pewnosc, ze
  zwiazek jest przyczynowo skutkowy
• Wady
• Znaczne ograniczenie wielkosci próby (problem
  jakosci statystycznej)
• Tylko lokalny charakter wniosku (tzw. LATE)
• Problemy
• Jak zdefiniowac dookola granicy (bandwidth)?
• Skad miec pewnosc, ze model jest dobrze
  skonstruowany?

10
Regression Discontinuity Design

• Zastosowanie
• Jest pewien tradeoff pomiedzy waskim bandwidth
  (by uzasadnic niezaleznosc) oraz szerokim
  bandwidth by miec korzystne wlasnosci
  statystyczne
• Mozna go szukac empirycznie (tzw. fuzzy RD
  design)
• Y to wynik, p to prawdopodobienstwo, ze zostane
  objeta.
• okresla wynik lub prawdopodobienstwo tuz nad
  cutoff
• - okresla wynik lub prawdopodobienstwo tuz pod
  cutoff

11
Regression Discontinuity Design
12
Regression Discontinuity Design
13
Regression Discontinuity Design
14
Jak to dziala w STATA

• Po pierwsze pobrac pakiet net instal rd
• Po drugie zdefiniowac model
• rd out, treatment, in if in weight ,
  options
• Po trzecie opcje
• mbw(numlist) krotnosci bandwidth w procentach
  (default "100 50 200" czyli polowa i
  dwukrotnosc, zawsze uwzlglednione jest 100)
• z0(real) okresla cutoff Z0 (treatment)
• ddens prosi, zeby dodatkowo wyestymowac
  nieciaglosc w gestosci Z
• graph rysuje wyniki estymacji automatycznie

15
Przykladowe dane w STATA
16
Output ze STATy
17
Output ze STATy - obrazek
18
Output ze STATy wersja fuzzy
gen byte ranwincond(uniform()lt.1,1-win,win) rd
lne ranwin d, mbw(25(25)300) bdep ox
19
Podsumowanie

• Przydatna metoda, ale i bardzo specyficzna metoda
  
• sprawdza na pewno efekt przyczynowo-skutkowy
• ale tylko lokalny i tylko, jesli mamy mozliwosc
  faktycznie zdefiniowac cutoff
• Jak i inne cwiczenia tego typu trzeba ja robic
  z duza dyscplina
• RD na pewno nie nadaje sie do pewnych klas
  problemów inne metody (fixed effects, IV, itp)