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Using big data to evaluate the effectiveness of non-pharmacological interventions in coping with epidemics and their economic impacts

Team

 
Alexandre Gori Maia - Associate Professor at University of Campinas

Leticia Marteleto - Associate Professor at University of Texas at Austin

Cristina Guimarães Rodrigues - Researcher at the Institute of of Economic Research Foundation

Luiz Gustavo Sereno - PhD Candidate in Economics at University of Campinas

Chloe Brown - Massachusetts Institute of Technology Intern Student 

Sarah Wei - Massachusetts Institute of Technology Intern Student 

Helen Wang - Massachusetts Institute of Technology Intern Student 

Goals

The research uses big data to evaluate the health-economy trade-offs of NPIs (Non-Pharmacological Interventions) in coping with the COVID-19 pandemic in Brazil. The specific goals are: 1) to uso big data to elaborate a municipal-level panel data with indicators associated with the intensity of compliance with the INF, health conditions and economic activity; 2) to evaluate the determinants of compliance with the NPI; 3) to evaluate the impacts of NPI on health and economic activity indicators. 

Funding

National Council for Scientific and Technological Development (CNPq), Ministry of Health, Ministry of Science and Technology, MIT Experiential Learning

Publications

• Gori Maia, Alexandre; Martinez, Jose Daniel Morales ; Marteleto, Letícia J.; Cristina Guimarães Rodrigues; Sereno, Luiz Gustavo (2023). "Can the Content of Social Networks Explain Epidemic Outbreaks?" Population Research and Policy Review, v. 42, p. 9.

• Gori Maia, Alexandre;Letícia J. Marteleto;Cristina Guimarães Rodrigues; Luiz Gustavo Sereno (2021). “The Short-term Impacts of Coronavirus Quarantine in São Paulo: the Health-Economy Trade-offs.” Plos-One, v. 6.

• Gori Maia, Alexandre;Marteleto, Letícia J.;Rodrigues, Cristina Guimarães; Sereno, Luiz Gustavo (2021). “The Health and Economic Trade-offs of Social Isolation in Brazil.” Annual Meeting of the Population Association of America.

• Gori Maia, Alexandre;Marteleto, Letícia J.;Rodrigues, Cristina Guimarães; Sereno, Luiz Gustavo (2021). "The Impacts of Social Isolation in Brazil: Health-Economy Trade-offs" PAA Applied Demography Conference 2021. 

Media

- Presentation at the Sao Paulo State University (Unesp/Araraquara);

- Presentation at the Federal University of the West of Pará (UFOPA/Santarem);

Ementa:

Disciplina de econometria aplicada com ênfase à análise de causalidade e dados em painel. Serão abordados os tópicos: (1) revisão de regressão múltipla; (2) causalidade e variáveis instrumentais; (3) análise com dados em painel, estimação e inferência de modelos que consideram efeitos fixos e aleatórios para indivíduos e/ou tempo

Tópicos

1   Regressão Múltipla 

1. Estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários (Video; Slides; R)
2. Formas Funcionais (Vídeo; Slides; R)
3. Variáveis binárias (Vídeo; Slides; R)

2   Causalidade e Variáveis Instrumentais

1. Viés de Variáveis Omitidas (Vídeo; Slides; R)
2. Estimador de Variáveis Instrumentais (Vídeo; Slides; R)

3   Econometria de Dados em Painel

1. Modelos de Dados Empilhados (Vídeo; Slides; R)
2. Modelos de Dados em Painel - Efeitos Fixos e Aleatórios (Vídeo; Slides; R)

Referências:

Regressão Múltipla: MAIA, A. G. Econometria: conceitos e aplicações. Editora Saint Paul, 2017.

Causalidade e Variáveis Instrumentais: ANGRIST, J.; PISCHKE, J. Mostly harmless econometrics: An empiricist’s Companion. Princeton University Press, 2009. 

Econometria de Dados em Painel: BALTAGI, B. H. Econometric analysis of Panel Data. 2nd edition, John Wiley & Sons. 2002; WOOLDRIDGE, J. M. Econometric analysis of Cross Section and Panel Data. 2nd edition. Massachusetts. The MIT Press. 2007. 

Universidad Nacional Agraria La Molina

Doctorado en Economía de los Recursos Naturales y el Desarollo Sustentable

25 de Marzo al 1 de Abril de 2019

Ementa:

Tiene como propósito la utilización de importantes herramientas econométricas y su aplicación en la elaboración y resolución de modelos aplicados en el área del conocimiento (Economía de Recursos Naturales y Ambientales). Se aplican modelos de gran utilidad en Economía de Recursos Naturales, así como estrategias para la evaluación de impactos de políticas y programas. Comprende03 unidades: Repaso de Econometría Múltiple; Causalidad y Evaluación de Impactos; y Modelos con datos de Panel.El curso contribuye con conocimiento fundamental para la evaluación no tendenciosa de impactos ambientales y programas de desarrollo sostenible.

Programa

1   Repasso de Econometría Múltiple (Clases: Día 1, Diá 2; Datos: CO2, Travel Costs)

1. Modelo Lineal General
2. Teorema de Gauss-Markov
3. Calidad de Ajuste
4. Sesgo de especificación

2  Causalidad y Evaluación de Impactos (Clase: Día 3; Datos: Relative Income, Health and Income, MFA, Agricultural Census) 

1. Concepto de experimento
2. Sesgo de omisión
3. Variables Instrumentales
4. Pareamiento

3   Modelos con Datos de Panel (Clase: Días 4 y 5; Datos: Agriculture e Climate)

1. Modelo de Datos Agrupados
2. Modelos de Efectos Fijos
3. Modelo de Efectos Aleatorios
4. Teste de Hausman

Bibliografia:

• Angrist, J., Pischke, J. (2009) Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. Princeton University Press.

• Baltagi, B. (2013) Econometric Analysis of Panel Data, (5). USA: Wiley.

• Gori Maia, A.. (2017) Econometria: Conceitos e Aplicações. Brasil: Saint Paul.

• Wooldridge, J. (2016) Introductory Econometrics: A Modern Approach,(6). México: Cengage.

Programa

1. Revisão de Regressão Linear Simples

   • Estimadores de mínimos quadrados
   • Propriedades dos Estimadores e Inferências para os Coeficientes
   • Intervalo de Confiança e de Previsão
   • Análise de Variância da Regressão
   • Linearidade por anamorfose 

2. Regressão Linear Múltipla

   • Modelo com k Variáveis Independentes e seus Pressupostos
   • Propriedades dos Estimadores
   • Teste de Hipóteses para os Parâmetros
   • Teste de Hipóteses para Combinações Lineares dos Parâmetros
   • Análise de Variância
   • Contribuição Marginal e Correlação Parcial

3. Modelos com Variáveis Binárias

   • Modelos com variáveis independentes nominais - 2 ou mais categorias
   • Regressão Poligonal
   • Teste de Mudança Estrutural

4. Multicolineariedade

5. Heterocedasticidade

   • Conceitos e testes de identificação
   • Mínimos Quadrados Ponderados

6. Autocorrelação nos erros

   • Conceitos e testes de identificação
   • Mínimos Quadrados Generalizados

7. Simultaneidade e Variáveis Instrumentais

Bibliografia

Maia, A. G. (2017). Econometria: Conceitos e Aplicações. Editora Saint Paul.

Respostas dos Exercícios

Material de aula

Capítulos 1-3 e 5: Revisão Regressão Linear Simples - Apresentação - Vídeo - Rotina R. 

Capítulo 4: Formas Funcionais - Apresentação - Vídeo - Rotina R.

Capítulo 6: Regressão Múltipla - Apresentação - Vídeo - Rotina R.

Capítulo 7: Análise de Variância - Apresentação - Vídeo - Rotina R.

Capítulo 8: Inferência em Regressão Múltipla - Apresentação - Vídeo - Rotina R.

Capítulo 9: Contribuição Marginal: Apresentação - Vídeo - Rotina R.

Capítulo 10: Multicolinearidade: Apresentação - Vídeo - Rotina R.

Capítulo 11 - Modelos com Variáveis Binárias: Apresentação - Vídeo 1 - Vídeo 2 - Rotina R.

Capítulo 12 - Heterocedasticidade: Apresentação - Vídeo 1 - Vídeo 2 - Rotina R.

Capítulo 13 - Autocorrelação: Apresentação - Vídeo 1 - Vídeo 2 - Rotina R.

Capítulo 14 - Simultaneidade e Variáveis Instrumentais: Apresentação - Vídeo - Rotina R.