Aantekeningen Applied Empirical
Economics
Week I:
Hoorcollege Ia, 6 september:
‘Endogeneity’: variabele B beïnvloedt variabele A.
‘Commited variable bias’: een derde variabele beïnvloedt zowel variabele A als B.
De volgende econometrische methoden worden in deze cursus behandeld:
i. ‘Randomised controlled trials’: een behandelgroep wordt gerandomiseerd
aangewezen. Deze behandelgroep is identiek met de controlegroep waarbij alleen de
factor behandeling verschilt. Daarmee kan worden aangetoond dat het verschil tussen
de groepen wordt bepaald door de behandeling.
ii. ‘Regression’: minder krachtig door onzekerheid over hoe identiek de groepen zijn.
Hier kan wel voor worden gecontroleerd door het introduceren van observeerbare
factoren.
iii. ‘Instrumental variables’: het introduceren van een variabele die gecorreleerd is aan
variabele A, maar géén relatie kent met variabele B. Hiermee kan de causale relatie
worden aangetoond tussen variabele A en B. Het probleem van ‘endogeneity’ wordt
hiermee opgelost.
iv. ‘Regression discontinuity’: het vergelijken van een behandelgroep en een
controlegroep die worden onderscheiden m.b.v. een drempelwaarde. Discontinuïteit
tussen deze groepen meet het causale effect van de behandeling.
v. ‘Differences-in-differences’: het vergelijken van een behandelgroep en een
controlegroep vóór en ná een beleidsverandering. Hiermee kan het causale effect van
de behandeling worden aangetoond.
1
, Hoorcollege Ib, 9 september:
Gerandomiseerde controle experimenten zijn in staat om het causale effect van een
behandeling te meten en doen zich af van de selectiebias: verschillen in karakteristieken
tussen onderzoeksgroepen.
Er bestaan twee mogelijke uitkomsten voor individu i, zijnde Y1i (met verzekering) en Y0i
(zonder verzekering). Het causale effect van de verzekering op iemands gezondheidsstatus is
het verschil hiertussen. Hiervoor neemt men de gemiddelden van beide subgroepen en trekt
deze van elkaar af.
Randomisatie elimineert de selectiebias. Hiervan is sprake indien het verschil tussen de
gemiddelden van de subgroepen gelijk is aan elkaar.
Maar, gerandomiseerde controle experimenten zijn niet altijd mogelijk doordat het kostbaar is
of het is politiek-technisch niet mogelijk. Een alternatief is een regressie uitvoeren waarmee
controle voor observeerbare verschillen mogelijk is. Hierin staat de volgende formule
centraal:
Waarbij Yi staat voor de afhankelijke variabele, Qi voor de behandelingsvariabele en Ai voor
de controlevariabelen. Daarbij staat de α voor de ‘intercept’, de β voor het effect van de
behandeling, γ voor het effect van de controlevariabele en εi voor de ‘error term’.
Voor regressies wordt de methode van OLS gebruikt:
Dit ziet er als volgt grafisch uit:
2
Economics
Week I:
Hoorcollege Ia, 6 september:
‘Endogeneity’: variabele B beïnvloedt variabele A.
‘Commited variable bias’: een derde variabele beïnvloedt zowel variabele A als B.
De volgende econometrische methoden worden in deze cursus behandeld:
i. ‘Randomised controlled trials’: een behandelgroep wordt gerandomiseerd
aangewezen. Deze behandelgroep is identiek met de controlegroep waarbij alleen de
factor behandeling verschilt. Daarmee kan worden aangetoond dat het verschil tussen
de groepen wordt bepaald door de behandeling.
ii. ‘Regression’: minder krachtig door onzekerheid over hoe identiek de groepen zijn.
Hier kan wel voor worden gecontroleerd door het introduceren van observeerbare
factoren.
iii. ‘Instrumental variables’: het introduceren van een variabele die gecorreleerd is aan
variabele A, maar géén relatie kent met variabele B. Hiermee kan de causale relatie
worden aangetoond tussen variabele A en B. Het probleem van ‘endogeneity’ wordt
hiermee opgelost.
iv. ‘Regression discontinuity’: het vergelijken van een behandelgroep en een
controlegroep die worden onderscheiden m.b.v. een drempelwaarde. Discontinuïteit
tussen deze groepen meet het causale effect van de behandeling.
v. ‘Differences-in-differences’: het vergelijken van een behandelgroep en een
controlegroep vóór en ná een beleidsverandering. Hiermee kan het causale effect van
de behandeling worden aangetoond.
1
, Hoorcollege Ib, 9 september:
Gerandomiseerde controle experimenten zijn in staat om het causale effect van een
behandeling te meten en doen zich af van de selectiebias: verschillen in karakteristieken
tussen onderzoeksgroepen.
Er bestaan twee mogelijke uitkomsten voor individu i, zijnde Y1i (met verzekering) en Y0i
(zonder verzekering). Het causale effect van de verzekering op iemands gezondheidsstatus is
het verschil hiertussen. Hiervoor neemt men de gemiddelden van beide subgroepen en trekt
deze van elkaar af.
Randomisatie elimineert de selectiebias. Hiervan is sprake indien het verschil tussen de
gemiddelden van de subgroepen gelijk is aan elkaar.
Maar, gerandomiseerde controle experimenten zijn niet altijd mogelijk doordat het kostbaar is
of het is politiek-technisch niet mogelijk. Een alternatief is een regressie uitvoeren waarmee
controle voor observeerbare verschillen mogelijk is. Hierin staat de volgende formule
centraal:
Waarbij Yi staat voor de afhankelijke variabele, Qi voor de behandelingsvariabele en Ai voor
de controlevariabelen. Daarbij staat de α voor de ‘intercept’, de β voor het effect van de
behandeling, γ voor het effect van de controlevariabele en εi voor de ‘error term’.
Voor regressies wordt de methode van OLS gebruikt:
Dit ziet er als volgt grafisch uit:
2
