Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
MÓDULO |
| Unidade Responsável: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA - PPGECO (16.24) |
| Código: |
PPECO0084 |
| Nome: |
TÓPICOS AVANÇADOS EM AVALIAÇÃO DE POLÍTICAS |
| Carga Horária Teórica: |
0 h. |
| Carga Horária Prática: |
60 h. |
| Carga Horária de Ead: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
60 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Método de Avaliação: |
CONCEITO |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa/Descrição: |
Esta disciplina constitui um espaço de discussão avançada sobre avaliação de políticas públicas com ênfase em métodos de identificação causal. Seu objetivo é posicionar os alunos na fronteira do conhecimento em econometria aplicada, por meio da análise de artigos recentes que introduzam inovações metodológicas ou utilizem estratégias causais robustas, publicados em periódicos de alto impacto. A cada semestre, será selecionado um conjunto atualizado de trabalhos relevantes, abrangendo tanto desenvolvimentos teóricos quanto aplicações empíricas. Além de mapear o estado da arte em avaliação de políticas, as discussões visam fortalecer o entendimento dos alunos sobre extensões e aprofundamentos de modelos estatísticos estudados em disciplinas anteriores. |
| Referências: |
Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. Princeton University Press.
Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2015). Mastering ’Metrics: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press.
Cunningham, S. (2021). Causal Inference: The Mixtape. Yale University Press.
Huntington-Klein, N. (2022). The Effect: An Introduction to Research Design and Causal Inference. Chapman & Hall. |
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