Doutorado em Economia dos Negócios

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Autor: search.filters.author.Alcantara, Rafael Campello de

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    Tese
    A Constrained BART Model for Identifying Heterogeneous Treatment Effects in Regression Discontinuity Designs
    (2024) Alcantara, Rafael Campello de
    Este projeto propõe o modelo BART-RDD, uma modificação dos modelos Bayesian Causal Forest (HAHN; MURRAY; CARVALHO, et al., 2020; CHIPMAN; GEORGE; MCCULLOCH, et al., 2010) que utiliza uma nova priori de árvore de regressão que incorpora a estrutura única de desenhos de regressão em descontinuidade (RDD). Especificamente, adicionam-se restrições ao processo de crescimento das árvores para garantir a presença de unidades tratadas e não tratadas em um pequeno intervalo em torno do valor de corte da variável que determina tratamento (ponto no qual o efeito do tratamento é identificado). Mostra-se que os modelos BART e BCF sem modificações estima efeitos de tratamento mal neste contexto, enquanto o BART-RDD identifica os efeitos de forma acurada. Ao mesmo tempo, este modelo preserva a flexibilidade inerente de todos os modelos baseados no BART, permitindo redução de variância e efetiva exploração de heterogeneidade nos efeitos de tratamento. Foram realizadas simulações que sugerem que o BART-RDD obtém considerável redução de variância ao custo de algum viés. Porém, esta redução de variância é grande o suficiente para compensar o viés, levando a um estimador que é mais estável que outros estimadores de RDD e modelos baseados no BART sem modificação em diferentes cenários. Ilustra-se a aplicação do novo estimador pela reanálise dos dados de Lindo, Sanders, and Oreopoulos (2010), que investigam o efeito de suspensão acadêmica na performance de estudantes em uma universidade canadense.