Estimação em modelos de diferença-em-diferenças não lineares - Wendt, Vitória Maria Martini (2024)
Neste trabalho nós mostramos que se a distribuição da variável resposta é conhecida então é possível a identificação e estimação do parâmetro efeito de tratamento nos tratados em modelos de diferença-em-diferenças não lineares (DD), para dados de painel ou cross-section repetidos. Nós provamos consistência e normalidade assintótica do estimador CIC paramétrico (CICp) e, ao final, comparamos os resultados deste com os estimadores propostos por Wooldridge (2023) e Athey e Imbens (2006) por meio de simulações de Monte Carlo e de uma aplicação empírica. Os resultados das simulações mostram que os estimadores CICp e Wooldridge (2023) são consistentes para determinados conjuntos de parâmetros da distribuição de probabilidade no caso de variáveis respostas discretas, sendo que CICp apresenta menores viés assintótico e desvio padrão, em mais cenários simulados. No caso contínuo, os três estimadores apresentam uma boa performance quanto a consistência e variabilidade. Na aplicação empírica verificamos que todos os estimadores apresentam estimativas do parâmetro de efeito de tratamento nos tratados que endossa a direção do efeito encontrada na literatura.