nireEHU 
Materia
Métodos y Herramientas de Evaluación de Políticas Públicas
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Profesorado
| Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FERNANDEZ MACHO, FRANCISCO JAVIER | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Catedratico De Universidad | Doctor | No bilingüe | Economía Aplicada | javier.fernandezmacho@ehu.eus |
| PASCUAL SAEZ, MARTA | Universidad de Cantabria | Profesorado Titular De Universidad | Doctora | marta.pascual@unican.es |
Competencias
| Denominación | Peso |
|---|---|
| Comprender el papel actual del sector público en la economía: el marco general en el que actúa, la necesidad de su intervención activa distintos ámbitos (territorial, industrial y social) y la importancia de su estructura multinivel en el proceso de toma de decisiones. | 20.0 % |
| Aplicar los criterios y la metodología del análisis económico para obtener procedimientos generales de diseño y análisis de políticas públicas: estructuración de problemas, pronóstico, recomendación y evaluación. | 20.0 % |
| Manejar los métodos estadístico-econométricos diseñados para el análisis y evaluación de políticas públicas. | 20.0 % |
| Adquirir conocimientos sólidos sobre el estado actual de la investigación aplicada en distintas áreas como, por ejemplo, la economía de la salud, transporte y comunicaciones, la política medioambiental o el empleo. | 20.0 % |
| Evaluar las ventajas e inconvenientes de las diferentes alternativas en el diseño de políticas públicas tanto en el ámbito social como en el industrial. | 20.0 % |
Tipos de docencia
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 15 | 25 | 40 |
| Seminario | 0 | 7 | 7 |
| P. de Aula | 10 | 5 | 15 |
| P. Ordenador | 0 | 8 | 8 |
| Taller Ind. | 5 | 0 | 5 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Clases magistrales | 40.0 | 37 % |
| Prácticas de aula | 15.0 | 66 % |
| Prácticas de ordenador | 8.0 | 0 % |
| Seminarios | 7.0 | 0 % |
| Teoría | 5.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Examen escrito | 50.0 % | 70.0 % |
| Preguntas a desarrollar | 30.0 % | 50.0 % |
Temario
La Evaluación de Políticas Públicas como el proceso de observación, medida, análisis e interpretación, orientado al conocimiento del funcionamiento de una determinada intervención pública. Elementos fundamentales: Eficiencia, eficacia y equidad.Métodos experimentales, cuasiexperimentales y no experimientales. Especial referencia a Métodos de matching o emparejamiento )Nearest neighbour matching, Kernel Matching, métrica de Mahalanobis), Diferencias en diferencias yMétodo de variables instrumentales
Análisis del problema. Hipótesis de independencia y soporte común en la aplicación del Propensity Score Matching. Ignorabilidad del tratamiento.
Revisión de diferentes algoritmos para realizar la evaluación de diferentes programas. Estimación del contrafactual. Evaluación de resultados. Estimación de Errores. Estimación del efecto medio del tratamiento utilizando diferentes técnicas de matching. Análisis de sensibilidad de los resultados. Evaluación de tratamientos múltiples.
Bibliografía
Materiales de uso obligatorio
Wooldridge, J.M. (2001), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The MIT Press. Cambridge,Massachusetts.Pearl, J. (2009), Understanding propensity scores. In Causality: Models, Reasoning, and Inference, Cambridge University Press, Second Edition.
Bibliografía básica
Imbens, G. and Rubin, D. B. (2005), Causal Inference in Statistics and Social Science.Bibliografía de profundización
Abadie, A. and G. Imbens (2006), Large Sample Properties of Matching Estimators for Average Treatment Effects, Econometrica.Angrist, J., G. W. Imbens and D. Rubin, (1996), Identification of Causal Effects Using Instrumental Variables, Journal of the American Statistical Association, 91(434), 444-472.
Athey, S., and G. Imbens (2006) Identification and Inference in Nonlinear Difference-In-Differences Models, Econometrica.
Cox, D. R., (1992), Causality: Some Statistical Aspects, Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 155, part 2, 291¿301.
Crump, R., J. Hotz, G. Imbens and O. Mitnik, (2005), Moving the Goalposts: Addressing Limited Overlap in Estimation of Average Treatment Effects by Changing the Estimand, unpublished manuscript.
Fisher, R.A. (1935), The Design of Experiments, chapter 2, The principles of experimentation, illustrated by a psychophysical experiment.
Revistas
EconometricaJournal of Business & Economic Statistic
Journal of the American Statistical Association
Review of Economics and Statistics
Enlaces
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/eurostat/home/www.ief.es
www.ine.es