Economía laboral y big data: panorámica sobre técnicas de regularización en la evaluación de efectos causales
Fecha: junio 2021
Juan J. Dolado
Big data, Machine learning, Postselección simple, Postselección doble, Lsso, Efecto causal
Análisis econométrico y big data
En este trabajo se ofrece una panorámica sobre las técnicas de regularización existentes en la literatura de machine learning para modelos lineales y no lineales, con controles exógenos y tratamientos endógenos, destinados a evaluar los efectos de determinadas políticas sobre variables del mercado de trabajo. Una aplicación empírica de dichas técnicas al conocido estudio de Angrist y Krueger (1991) acerca de los efectos de la educación sobre los salarios sirve para ilustrar su uso creciente en economía laboral.