Flexible Models for Causal Inference in Medicine and Economics

The aim of the present work is the study of empirical aspects of a flexible regression procedure designed to perform causal inference, known as the Nonparametric Triangular Simultaneous Equations Model. This procedure helps to mitigate a problem that arise when the model regressors do not fulfill the exogeneity assumption. The main contributions emerge from two empirical applications, in Medicine and Economics, and a Monte Carlo simulation study. The first application involves an implementation of the triangular simultaneous equations model to assess the effects of a treatment, defined as \emph{time delay to catheterization}, on the outcome, defined in terms of survival and cardiac health, for patients with non ST-segment elevation Myocardial Infraction. The main methodological contribution consists on modeling the treatment as a continuous variable, instead of using a dichotomous variable indicating early versus late intervention, and using a flexible Generalized Additive Model for estimation and inference. The second application pursue an estimation of the class size's effect on schooling achievement (measured by Literature's test-scores), for students from sixth grades of the primary school in Uruguay. Main innovations consist on both, implementation of a flexible additive model that enables us to take into account nonlinear effects of control variables, and perform an adequate trimming of outlier observations, which are usually ignored in similar applications. Finally, the simulation study addressees the problem of weak identification in the nonparametric instrumental variable framework. In particular, it assess the performance of two alternative non-parametric estimators of the Triangular Simultaneous Equations Model when weak instruments are present. Two estimators, the Two Stage Generalized Additive Model (2SGAM) and the Bayesian Nonparametric Instrumental Variables (BNIV), are studied and compared. Simulation results support the advantages of BNIV over 2SGAM when instruments are weak. Specifically, when the concentration parameter ranges between 10 and 16, BNIV outperform 2SGAM in terms of variance. The mentioned efficiency advantage of BNIV does not imply an increment in bias

El estatus exportador de pymes industriales argentinas y su relación con el empleo en el periodo 2004-2014

This paper uses a sample of data at the firm level, provided by Fundación Observatorio PyME, to determine the association between the export status of Argentine industrial SMEs and the dynamics of employment in them during the period 2004-2014. The results indicate that the export status of these SMEs is positively related to the rate of employment variation. In other words, in the period considered, employment grew more or decreased less in SMEs that were exporters than in those that were not. However, this relationship is heterogeneous in time and space, varying between subperiods, as well as between regions. Clasificación JEL: C23, E24, N76Este trabajo utiliza una muestra de datos a nivel de empresas, provista por la Fundación Observatorio PyME, para determinar la asociación entre el estatus exportador de pymes industriales argentinas y la dinámica del empleo en las mismas durante el período 2004-2014. Los resultados indican que el estatus exportador de dichas pymes se relaciona positivamente con la tasa de variación del empleo. En otras palabras, en el periodo considerado, el empleo creció más o disminuyó menos en las empresas que fueron exportadoras que en aquellas que no lo fueron. No obstante, dicha relación es heterogénea en el tiempo y en el espacio, variando entre subperíodos, así como entre regiones del país. Clasificación JEL: C23, E24, N7

Determinantes del acceso al crédito de PyMES industriales argentinas. Descomposición espacial en el período 2004-2014

El presente trabajo analiza los factores determinantes del acceso al crédito bancario para las empresas industriales pyme en Argentina. El objetivo principal es identificar los factores que mayor incidencia ejercen en la probabilidad de una empresa de obtener financiamiento bancario, así como también evaluar la existencia de heterogeneidades a nivel regional en la incidencia de los mencionados factores. Para ello se analiza empíricamente el fenómeno del acceso al crédito bancario para el período comprendido entre 2004 y 2014, en base a una muestra de empresas pyme industriales argentinas, provista por la Fundación Observatorio Pyme. La metodología empleada comprende el análisis de regresión para datos de panel, incluyendo estimadores lineales y no lineales, de efectos aleatorios, de promedios agrupados y de efectos entre grupos. Como conclusión general se obtiene que las variables de escala se encuentran entre las más relevantes a nivel agregado a lo largo de todo el periodo, indicando que a mayor tamaño de la empresa, mayores probabilidades de acceder al crédito. Ciertos parámetros de desempeño como el uso de la capacidad instalada y la cualidad de inversora resultan también muy influyentes. Finalmente, el acceso al crédito presenta heterogeneidad en términos regionales, siendo la región del Norte del país la que sufre mayores desventaja

Modelo logístico explicativo de las relaciones entre autoconcepto y rendimiento académico

El rendimiento académico representa un fenómeno multidimensional, que es posible abordarlo tomando en cuenta distintos factores, sus vinculaciones y las implicancias que en él pueden tener. En este contexto, el objetivo principal de nuestro estudio fue desarrollar un modelo de regresión logística que permita explicar de qué manera distintas áreas del constructo autoconcepto se relacionan con los resultados académicos. La muestra, formada por alumnos que pertenecen a una Universidad Nacional (de gestión pública) de Argentina, resultó elegida de manera estratificada, por conglomerados y de forma aleatoria; la misma está compuesta por 164 jóvenes (91 mujeres y 73 hombres), con una media de 19.80 años (DE = 1.72). La investigación responde a un diseño explicativo, de estilo descriptivo mediante encuesta (se utilizó el test Autoconcepto Forma 5: Académica, Social, Emocional, Familiar y Física), de línea cuantitativa y de corte transversal. En la etapa empírica, los análisis estadísticos descriptivos, psicométricos e inferenciales, permitieron conocer ciertas características de las dimensiones de la prueba, los índices de consistencia interna de las diferentes áreas y del instrumento en su conjunto, así como determinar el modelo logístico que mejor se ajusta a los datos muestrales. El concepto de la curva ROC ha sido empleado con el fin de mostrar la capacidad global que el modelo posee para explicar los resultados del rendimiento académico. En definitiva, se puede sostener que el cuestionario aplicado es una prueba confiable, que posee validez predictiva para describir la variabilidad de los resultados académicos a partir de los distintos tipos de autoconcepto analizado

Determinantes del acceso al crédito de PyMES industriales argentinas. Descomposición espacial en el período 2004-2014

El presente trabajo analiza los factores determinantes del acceso al crédito bancario para las empresas industriales pyme en Argentina. El objetivo principal es identificar los factores que mayor incidencia ejercen en la probabilidad de una empresa de obtener financiamiento bancario, así como también evaluar la existencia de heterogeneidades a nivel regional en la incidencia de los mencionados factores. Para ello se analiza empíricamente el fenómeno del acceso al crédito bancario para el período comprendido entre 2004 y 2014, en base a una muestra de empresas pyme industriales argentinas, provista por la Fundación Observatorio Pyme. La metodología empleada comprende el análisis de regresión para datos de panel, incluyendo estimadores lineales y no lineales, de efectos aleatorios, de promedios agrupados y de efectos entre grupos. Como conclusión general se obtiene que las variables de escala se encuentran entre las más relevantes a nivel agregado a lo largo de todo el periodo, indicando que a mayor tamaño de la empresa, mayores probabilidades de acceder al crédito. Ciertos parámetros de desempeño como el uso de la capacidad instalada y la cualidad de inversora resultan también muy influyentes. Finalmente, el acceso al crédito presenta heterogeneidad en términos regionales, siendo la región del Norte del país la que sufre mayores desventajas</p

Pandemia, economía y políticas multinivel: los casos de las provincias de Chaco y Corrientes

There are difficulties in improving in real time the understanding of the epidemiological phenomenon COVID-19, its interaction with social and economic variables, and with the appropriate public policy responses. The main objective of this work is to contribute to a betterment in the resilience capacities of the regional socioeconomic system, in the present emergency context. To do it, we adapt, integrate and extend the following conceptual and empirical frameworks: a) Socio-economic systems and models (econometric and calibrated); b) Sanitary-epidemiological (SEIR); c) Optimal social, sectoral and health policies, based on adaptations of public sector economic models; d) Criteria, both established and under current development, which identify relevant segmentations and sources of heterogeneity, based on contractual flexibility, “social” category of the activity, socioeconomic segmentation, location and size, among others, that, in turn, contribute to determining variations in costs and social benefits. The results are for practical use, such as forecasting the conditional evolution of epidemiological, social, and activity variables, as well as for determining relevant stress scenarios for the design of contingency policies. The developments correspond to the provinces of Corrientes and Chaco, which, at present, exhibit markedly different epidemiological dynamics.Existen dificultades en tiempo real para mejorar la comprensión del fenómeno epidemiológico COVID-19, de su interacción con variables sociales, económicas, y con las respuestas adecuadas de política pública. El objetivo principal de este trabajo es responder a estas necesidades en el contexto de emergencia para contribuir a mejorar las capacidades de resiliencia del sistema socioeconómico regional. Para ello, adaptamos, integramos y extendemos marcos referenciales utilizados en aplicaciones al caso actual con los siguientes pilares: a) Sistemas y modelos socioeconómicos (econométricos y calibrados); b) Sanitariosepidemiológicos (SEIR); c) Determinación de políticas óptimas sociales, sectoriales y sanitarias, basados en adaptaciones de modelos de economía del sector público; d) Criterios establecidos y en desarrollo para identificar segmentaciones y fuentes de heterogeneidad relevantes en función de flexibilidad contractual, categoría “social” de la actividad, segmentación socioeconómica, ubicación y tamaño, entre otros, que contribuyan a determinar variaciones en costos y beneficios sociales y espacios de mejoras en las políticas públicas aplicadas. Los resultados son de utilización práctica, como la realización de pronósticos de evolución condicionada de variables epidemiológicas, sociales, y por actividad, así como para la determinación de escenarios de estrés relevantes para el diseño de políticas de contingencias. Los desarrollos corresponden a las provincias de Corrientes y de Chaco que, al momento, presentan dinámicas epidemiológicas marcadamente diferentes

Abiotic factors affecting the prevalence of Wolbachia (Rickettsiaceae) in immature Aedes albopictus (Skuse) (Culicidae)

Wolbachia is a genus of gram-negative endosymbiotic bacterium of maternal transmission, located mainly in the gonads of arthropods, including mosquitoes such as Aedes albopictus. The current distribution of Ae. albopictus in Argentina is restricted to the subtropical northeastern region of the country. Here, we studied the seasonal prevalence of Wolbachia detected in Ae. albopictus larvae and the relationship between the abiotic factors of the larval microhabitat and the infection status, in Eldorado city, Misiones province, subtropical region. The prevalence of Wolbachia infection found was 76.89% (n = 312). From the total samples examined, 52.80% (n = 214) showed double infection with the wAlbA/wAlbB strains, 23.84% (n = 97) infection only with wAlbB, and 0.25% (n = 1) only with wAlbA. The prevalence of double infection did not present statistically significant differences between the sites studied. For single infection, the lowest prevalence value of the wAlbB strain (13.33%) was found in the natural park, whereas the highest was found in the family dwellings and cemeteries. Tire repair shops showed an intermediate value. The wAlbA single infection was identified once. Our results also showed an association between temperature and slightly turbid waters with exposure to the sun in the larval habitats and the probability of infection by Wolbachia.Fil: Alonso, Ana Carolina. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Medicina Regional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; ArgentinaFil: Stein, Marina. Universidad Nacional del Nordeste. Instituto de Medicina Regional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; ArgentinaFil: Hisgen, Carlos Matías. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Micieli, Maria Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Naturales y Museo. Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores; Argentin

Bayesian Nonparametric Instrumental Variables Regression Based on Penalized Splines and Dirichlet Process Mixtures

<div><p>We propose a Bayesian nonparametric instrumental variable approach under additive separability that allows us to correct for endogeneity bias in regression models where the covariate effects enter with unknown functional form. Bias correction relies on a simultaneous equations specification with flexible modeling of the joint error distribution implemented via a Dirichlet process mixture prior. Both the structural and instrumental variable equation are specified in terms of additive predictors comprising penalized splines for nonlinear effects of continuous covariates. Inference is fully Bayesian, employing efficient Markov chain Monte Carlo simulation techniques. The resulting posterior samples do not only provide us with point estimates, but allow us to construct simultaneous credible bands for the nonparametric effects, including data-driven smoothing parameter selection. In addition, improved robustness properties are achieved due to the flexible error distribution specification. Both these features are challenging in the classical framework, making the Bayesian one advantageous. In simulations, we investigate small sample properties and an investigation of the effect of class size on student performance in Israel provides an illustration of the proposed approach which is implemented in an R package <i>bayesIV</i>. Supplementary materials for this article are available online.</p></div