Guía práctica para la evaluación de impacto

1. Introducción
1.1 El impacto de las evaluaciones de impacto
1.2. Los pasos previos a la evaluación
1.3 Evaluación de proyectos vs. Evaluación de impacto
1.4. Estructura del libro
Agradecimientos     
Bibliografía     

Parte I
El problema de evaluación de impacto     

2. Definición de parámetros de impacto del tratamiento     
Bibliografía

3. Sesgo de selección     
Bibliografía     

Parte II
Experimentos sociales controlados y experimentos naturales     

4. Experimentos aleatorios (sociales)     
4.1. Intervenciones a nivel individual vs. Conglomerados     
4.2. El modelo de diferencias     
4.3. El estimador de diferencias con regresores adicionales     
4.4. El estimador de diferencias con efectos heterogéneos     
4.5. El estimador de diferencias en el tiempo     
4.6. Problemas potenciales de la aleatorización  
4.7. Verificación de la aleatorización
4.8. Desventajas de los métodos experimentales     
4.9. Implementación del modelo de diferencias en Stata     
4.10. Conclusiones y ejemplos     
Bibliografía     

5. Experimentos naturales o cuasi experimentos     
5.1. El modelo de diferencias-en-diferencias
5.2. El estimador de diferencias-en-diferencias con regresores adicionales     
5.3. El estimador de diferencias-en-diferencias para múltiples períodos     
5.4. Diferencias-en-diferencias utilizando datos de corte transversal repetidos
5.5. Implementación del modelo de diferencias-en-diferencias en Stata
5.6. Conclusiones y ejemplos     
Bibliografía

Parte III
Estudios no experimentales

6. El método de emparejamiento     
6.1. Probabilidad de participación     
6.2. Soporte común
6.3. Selección de un algoritmo de emparejamiento
6.4. Calidad del emparejamiento
6.5. Errores estándar
6.6. Pruebas de falsificación     
6.7. Implementación del método de emparejamiento en Stata     
6.8. Conclusiones y ejemplos
Bibliografía     

7. Método de variables instrumentales
7.1. Definición de variable instrumental
7.2. Estimación por el método de variables instrumentales
7.3. Elección de los instrumentos
7.4. Evaluación de la variable instrumental
7.5. Problemas potenciales del estimador de variables instrumentales
7.6. Implementación empírica del estimador de variables instrumentales     
7.7. Conclusiones y ejemplos
Bibliografía

8. Método de regresión discontinua (RD)
8.1. El diseño de regresión discontinua nítida
8.2. El diseño de regresión discontinua borrosa (RDB)
8.3. Implementación empírica del estimador de RD
8.4. Implementación del diseño RD en Stata
8.5. Conclusiones y ejemplos
Bibliografía

9. Funciones de control
9.1. Estimación del modelo
9.2. Implementación del modelo de funciones de control en Stata
9.3. Conclusiones y ejemplos
Bibliografía

10. Estimación de modelos estructurales
10.1. El modelo estructural y la forma reducida del modelo
10.2. Métodos de estimación
10.2.1. Método de máxima verosimilitud
10.2.2. Método de momentos simulado
10.3. Modelos estructurales dinámicos
10.4. Conclusiones y ejemplos
Bibliografía

11. Duración de la exposición al tratamiento
11.1. Efectos de la duración de exposición al tratamiento con respecto al grupo de no participantes
11.2. Análisis de intensidad: comparando individuos tratados según la duración de exposición al programa
11.3. Conclusiones y ejemplos
Bibliografía

12. Conclusiones
¿Qué técnica usar y cuándo?
Evaluadores y ejecutores
¿Evaluar o no evaluar?
Bibliografía

13. Anexos
Anexo 1: estimación de mínimos cuadrados ordinarios
Anexo 2: el estimador de meo es insesgado
Anexo 3: estimador del impacto del programa por meo en el modelo de diferencias
Anexo 4: estimación de variables binarias: probabilidad lineal, logit y probit
Anexo 5: traducción y explicación de una salida de Stata