[ABE-L] Ciclo de seminários CPPGE-UNICAMP recebe Prof. Hedibert Lopes

[Mariana Rodrigues Motta]

 Prezados,

A Comissão do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IMECC-UNICAMP
gostaria de convidá-los para assistir a palestra do Professor  *Hedibert
Lopes* nesta* sexta-feira,* dia *27/10/2023, **às 11:00, sala 221 do IMECC*.
Segue as informações da palestra e uma short Bio logo abaixo.

*Palestrante:* Hedibert Lopes, Insper

*Título:*  Cutoff-aware BART for Estimating Heterogeneous Treatment Effects
in Regression Discontinuity Designs

*Autores:* Rafael Alcantara, MeijiaWang, P. Richard Hahn and Hedibert Lopes

*Resumo: *This paper proposes a modification of the Bayesian Causal Forest
algorithm (Hahn et al., 2020) - itself an extension of the BART algorithm
(Chipman et al., 2010) — which uses a novel regression tree prior that
incorporates the unique structure of regression discontinuity designs.
Specifically, we add constraints to the tree splitting process that assure
overlap within a narrow band surrounding the running variable cutoff value
(where the treatment effect is identified). We show that unmodified BART
and BCF models estimate RDD treatment effects poorly, while our modified
model accurately recovers treatment effects at the cutoff. At the same
time, our modified model retains the inherent flexibility of all BART-based
models, allowing it to effectively explore heterogeneous treatment effects.
Simulation studies indicate that the new approach improves upon traditional
local polynomial regression on both simple and complex data generating
processes in terms of estimation error, coverage, and interval length for
both average and conditional average treatment effects. We illustrate the
new method by analyzing data studied originally by Lindo et al. (2010) to
estimate the effect of academic probation on university students’ GPA; we
find an average increase of 0.15 in GPA for students whose previous
semester GPA lied just below the probation cutoff.

*Bio:* Possui graduação e mestrado em Estatística pela UFRJ e doutorado em
Estatística e Teoria da Decisão pela Duke University. Foi Professor de
Estatística das Universidades Federal Fluminense e Federal do Rio de
Janeiro e de Estatística e Econometria da University of Chicago Booth
School of Business. Atualmente é Professor de Estatística e Econometria do
Insper - Instituto de Ensino e Pesquisa. Tem atuado em várias áreas da
Estatística e da Econometria, com particular ênfase em métodos
computacionais (MCMC, algoritmos de saltos reversíveis e filtros de
partículas) e na abordagem Bayesiana em modelos dinâmicos, modelos
fatoriais, modelos espaço-temporal, teoria do valor extremo, cópula
dinâmica, modelos de mistura, modelos de volatilidade estocástica
univariada e multivariada, econometria financeira e séries temporais e
variáveis instrumentais.
-------------- Próxima Parte ----------
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