Inferência em Diferenças em Diferenças com Poucos Grupos Tratados e Heterocedasticidade

• Processo: 15/24110-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2016
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Métodos Quantitativos em Economia
• Pesquisador responsável: Cristine Campos de Xavier Pinto
• Beneficiário: Cristine Campos de Xavier Pinto
• Instituição Sede: Escola de Economia de São Paulo (EESP). Fundação Getúlio Vargas (FGV). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Bruno Ferman
• Assunto(s): Econometria Cluster Reamostragem bootstrap
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bootstrap | cluster | Método de Diferenças em Diferenças | Econometria

Resumo

Diferenças em Diferenças (DID) é um dos métodos para identificação de tratamento mais usados em economia aplicada. No entanto, inferência estatística nos modelos de DID ainda é uma questão em aberto. Neste artigo, nós mostramos que os métodos usuais de inferência em DID não funcionam bem quando há poucos grupos tratados e os resíduos são heterocedasticos. Em particular, quando há variação no número de observações por grupo, os métodos de inferência desenvolvidos para o caso de poucos grupos tratados tendem a (sub-) sobre-rejeitar a hipótese nula quando o grupo tratado é (grande) pequeno em relação aos grupos de controle. Isto ocorre porque os grupos maiores terão menor variância, gerando heterocedasticidade. Usando simulações de Monte Carlo e simulações de DID com placebos usando a base de dados American Community Survey (ACS), nós mostramos que esse problema é relevante mesmo em bases de dados com muitas observações por grupo. Depois nós derivamos um modelo alternativo de inferência que gera testes de hipótese corretos em situações de poucos grupos tratados e muitos grupos de controle mesmo no caso em que há heterocedasticidade. A hipótese fundamental é de que sabemos como a heterocedasticidade é gerada, o que é o caso quando ela é gerada por variações no tamanho dos grupos. (AU)