Una replicación en R, accesible para principiantes, de Lessmann (2014) sobre la curva de Kuznets espacial: se construye el coeficiente de variación ponderado a partir de datos regionales simulados y luego se estima la U invertida con MCO de corte transversal, efectos fijos bidireccionales en fixest y los estimadores semiparamétricos de Robinson y Baltagi–Li.
Un tutorial introductorio y centrado en la intuición sobre el método de control sintético aumentado (ASCM) para una sola unidad tratada: la estimación del efecto de los recortes de impuestos de Kansas de 2012 sobre el PIB per cápita con el paquete augsynth, del control sintético clásico a la aumentación por ridge, con un recorrido cuidadoso por cuatro formas de hacer inferencia.
Un recorrido práctico por el método de control sintético aumentado en un entorno multipaís con el paquete augsynth: aprenda single_augsynth, multisynth y augsynth_multiout con datos simulados y luego replique a Papaioannou (2021) sobre la unión monetaria europea y la convergencia de la productividad.
Un recorrido accesible por el Doble LASSO para inferencia causal, replicando el análisis de Fitzgerald, Lattimore, Robinson y Zhu (2026) sobre la cuestión del aborto y la delincuencia de Donohue–Levitt con 284 controles candidatos y errores estándar agrupados por estado.
Cuando el 'tratamiento' es un punto en el espacio, la distancia se convierte en la variable de asignación. Recorremos el DiD de anillos paramétrico y una alternativa no paramétrica basada en datos, primero en un mundo simulado con respuesta conocida y luego en el estudio de precios de vivienda de Linden y Rockoff, y reconciliamos un −5,78 % paramétrico con un −20,6 % no paramétrico.
Un estudio de caso sobre la expansión de Medicaid de la Affordable Care Act —pasando por medias de celda 2x2, TWFE, DRDID ajustado por covariables, estudios de eventos escalonados 2xT y de Callaway-Sant'Anna, y la sensibilidad HonestDiD— para mostrar cómo la ponderación poblacional cambia el parámetro objetivo cuando las unidades son regiones de tamaños muy distintos.
Seis estimadores en un mismo tutorial —pre-post ingenuo, DiD, dos variantes de ITS, RDD temporal, control sintético y CausalImpact— aplicados al impuesto al tabaco de la Proposición 99 de California (1988) para ver cuánto (y dónde) difieren.
Replicando el estudio de caso del tabaco de California de Sakaguchi y Tagawa en R: tres estimadores, un ATT y un efecto de derrame (spillover) del tamaño de Nevada.
Un tutorial accesible para principiantes sobre el método de control sintético en R, utilizando el estudio de caso del País Vasco para estimar el costo económico del conflicto sobre el PIB per cápita regional desde 1970 hasta 1997.
Centrado manual frente a efectos fijos de dos vías --- mostrando que TWFE es simplemente MCO sobre datos centrados a través del teorema de Frisch-Waugh-Lovell, con una demostración práctica utilizando un panel de convergencia de Barro de 150 países.