Curso

Evaluación de Impacto

$2.189.000

Desde

14 Julio, 2026

Hasta

8 Agosto, 2026

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Introducción

Introducir a los alumnos a la inferencia causal en el contexto de la economía aplicada. Para esto, se estudian en detalle los métodos de inferencia causal más usados en la literatura actualmente. Estos incluyen modelo de regresión lineal, experimentos aleatorios, diferencias en diferencia, estudio de eventos, variables instrumentales (potencialmente shift-shares y regresiones discontinuas).

Dirigido a

Este programa está dirigido a estudiantes de posgrado, profesionales e investigadores en economía, finanzas, políticas públicas y áreas afines que buscan fortalecer sus capacidades analíticas y el uso de herramientas de inferencia causal aplicada. Está especialmente orientado a quienes desean evaluar el impacto de políticas, programas o decisiones, interpretar evidencia cuantitativa con rigor y desarrollar habilidades diferenciadoras en el análisis de datos para la toma de decisiones.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Duración

36 horas

Horario

Martes y jueves 5:00p.m. a 8:00p.m. y sábado 9:00a.m. a 12:00p.m.

Modalidad

Presencial

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

Duración: 1 semana (3 sesiones)

1.1 Introducción al problema de identificación en economía

1.1.1 Logística del curso

1.1.2 De la teoría a la identificación causal

1.1.3 El problema fundamental de la inferencia causal

1.2 Outcomes potenciales

1.2.1 Contrafactuales y resultados potenciales

1.2.2 Teorema de Frisch-Waugh-Lovell, design-based/model-based, negative weights

1.2.3 OLS como descomposición de medias, pesos e identificación

1.3 Experimentos aleatorios (Randomized Control Trials, RCT)

1.3.1 Identificación bajo asignación aleatoria

1.3.2 Verificación de balance y estratificación

1.3.3 Lalonde (1987), guía para presentación.

1.3.4 Parámetros poblacionales de interés y supuestos.

1.3.5 Aplicación: Icfes-Bot y otros ejemplos.

Duración: 1 semana (2 sesiones)

2.1 Cumplimiento imperfecto y variables instrumentales (IV)

2.1.1 RCTs como instrumentos: imperfect compliance

2.1.2 Intuición sobre las variables instrumentales: ejemplos

2.1.3 Intention-to-Treat (ITT), LATE y caracterización de los compliers

2.1.4 Teorema de Bloom, teorema LATE y aplicación al ejemplo de KIPP

2.1.5 Supuestos: restricción de exclusión

2.1.6 Estimación primera etapa, forma reducida y el estimador 2SLS

2.2 Regresión discontinua (RDD)

2.2.1 Intuición de identificación y ejemplos

2.2.2 Supuestos de identificación

2.2.3 Estimación mediante un RDD: sharp y fuzzy

2.2.4 Estimación primera etapa, forma reducida y el estimador 2SLS

Duración: 2 semanas (7 sesiones)

3.1 Diferencias en diferencias (DiD)

3.1.1 Estimación canónica 2x2 e inferencia

3.1.2 Supuesto de tendencias paralelas y evidencia de soporte

3.1.3 Two-Way Fixed Effects

3.1.4 Supuestos de identificación y Validación

3.1.5 DiD moderno: práctica y robustez. Practitioner's guide: Baker, Callaway, Cunningham, Goodman-Bacon y Sant'Anna

3.3 Estudios de eventos (Event Study)

3.3.1 Especificación del modelo de estudio de eventos

3.3.2 Generalización de los supuestos de identificación

3.3.3 El problema de las comparaciones prohibidas y pesos negativos en TWFE

3.4.2 Estimadores robustos: Callaway y Sant'Anna (2021)

En cada uno de los módulos de la clase se discuten en detalle los métodos de evaluación de impacto más empleados en la literatura actualmente. Cada uno de estos módulos tendrá:

Clase magistral de la economía y econometría detrás de cada método.
Exposición de artículos académicos a cargo del profesor.
Exposiciones de artículos académicos a cargo de los estudiantes.

Duración: 1 semana (3 sesiones)

1.1 Introducción al problema de identificación en economía

1.1.1 Logística del curso

1.1.2 De la teoría a la identificación causal

1.1.3 El problema fundamental de la inferencia causal

1.2 Outcomes potenciales

1.2.1 Contrafactuales y resultados potenciales

1.2.2 Teorema de Frisch-Waugh-Lovell, design-based/model-based, negative weights

1.2.3 OLS como descomposición de medias, pesos e identificación

1.3 Experimentos aleatorios (Randomized Control Trials, RCT)

1.3.1 Identificación bajo asignación aleatoria

1.3.2 Verificación de balance y estratificación

1.3.3 Lalonde (1987), guía para presentación.

1.3.4 Parámetros poblacionales de interés y supuestos.

1.3.5 Aplicación: Icfes-Bot y otros ejemplos.

Duración: 1 semana (2 sesiones)

2.1 Cumplimiento imperfecto y variables instrumentales (IV)

2.1.1 RCTs como instrumentos: imperfect compliance

2.1.2 Intuición sobre las variables instrumentales: ejemplos

2.1.3 Intention-to-Treat (ITT), LATE y caracterización de los compliers

2.1.4 Teorema de Bloom, teorema LATE y aplicación al ejemplo de KIPP

2.1.5 Supuestos: restricción de exclusión

2.1.6 Estimación primera etapa, forma reducida y el estimador 2SLS

2.2 Regresión discontinua (RDD)

2.2.1 Intuición de identificación y ejemplos

2.2.2 Supuestos de identificación

2.2.3 Estimación mediante un RDD: sharp y fuzzy

2.2.4 Estimación primera etapa, forma reducida y el estimador 2SLS

Duración: 2 semanas (7 sesiones)

3.1 Diferencias en diferencias (DiD)

3.1.1 Estimación canónica 2x2 e inferencia

3.1.2 Supuesto de tendencias paralelas y evidencia de soporte

3.1.3 Two-Way Fixed Effects

3.1.4 Supuestos de identificación y Validación

3.1.5 DiD moderno: práctica y robustez. Practitioner's guide: Baker, Callaway, Cunningham, Goodman-Bacon y Sant'Anna

3.3 Estudios de eventos (Event Study)

3.3.1 Especificación del modelo de estudio de eventos

3.3.2 Generalización de los supuestos de identificación

3.3.3 El problema de las comparaciones prohibidas y pesos negativos en TWFE

3.4.2 Estimadores robustos: Callaway y Sant'Anna (2021)

En cada uno de los módulos de la clase se discuten en detalle los métodos de evaluación de impacto más empleados en la literatura actualmente. Cada uno de estos módulos tendrá:

Clase magistral de la economía y econometría detrás de cada método.
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1. Introducción a la inferencia causal y experimentos aleatorios

2. Variables instrumentales y regresión discontinua

3. Diferencias en diferencias (DiD) y estudios de eventos

Metodología

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