¿Qué aprenderás?

• Proporcionar a los estudiantes una formación práctica en el manejo y análisis de grandes conjuntos de datos de panel
• Brindar a los estudiantes una comprensión sólida de la inferencia causal y los métodos de evaluación de impacto, incluidos experimentos aleatorios, regresiones aleatorias controladas, regresiones cuantílicas, variables instrumentales, propensity score matching, diseño de regresión discontinua, diferencia en diferencia, y métodos de control sintético
• Los estudiantes aprenderán técnicas avanzadas de análisis de datos de panel, como modelos de efectos fijos y aleatorios, estimaciones de modelos dinámicos y de ecuaciones simultáneas
• Preparar a los estudiantes para trabajar con datos complejos de panel en una amplia variedad de contextos económicos y sociales, lo que les permitirá realizar análisis rigurosos y efectivos que puedan informar la toma de decisiones