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Análisis de Causalidad

Técnicas de inferencia causal rigurosas para demostrar o refutar que un evento específico causó un resultado determinado, más allá de la mera correlación.

Tiempo típico

2-4 semanas según complejidad

Quién ejecuta

Socios directamente (PhD + MSc)

El problema

Correlación no es causalidad, pero en muchos litigios se confunden. Su contraparte puede argumentar que un evento causó un daño basándose solo en que ocurrieron juntos. O usted necesita demostrar que su conducta efectivamente produjo un beneficio.

El estándar probatorio requiere mostrar que, con alta probabilidad, el resultado no habría ocurrido de no ser por el evento en cuestión. Esto requiere técnicas econométricas específicas para identificación causal.

Nuestra aproximación

Aplicamos el toolkit moderno de inferencia causal: experimentos naturales, variables instrumentales, regression discontinuity, difference-in-differences, matching. Seleccionamos la técnica según la estructura del problema y los datos disponibles.

Nuestro análisis siempre incluye discusión de las amenazas a la identificación, tests de supuestos, y análisis de robustez a especificaciones alternativas. Seguimos los estándares de publicación académica para que nuestras conclusiones sean defendibles.

Entregables típicos

Lo que recibe al finalizar el proyecto

Informe de análisis causal

Código reproducible (R/Python)

Tests de robustez y placebo

Visualizaciones para audiencia no técnica

Casos de aplicación

Daño ambiental y su relación con eventos específicos Efectos de cambios regulatorios Impacto de conductas anticompetitivas Negligencia médica con resultados adversos Responsabilidad por productos defectuosos Efectos de discriminación en outcomes laborales Causalidad en accidentes y siniestros

Marco de identificación causal

Experimentos naturales

Aprovechamos variación exógena en el tratamiento que simula las condiciones de un experimento aleatorizado.

  • • Cambios regulatorios abruptos
  • • Discontinuidades geográficas
  • • Shocks externos identificables

Variables instrumentales

Usamos variables que afectan el outcome solo a través del tratamiento para resolver endogeneidad.

  • • IV clásicas
  • • Bartik instruments
  • • Judge/examiner designs

Matching y DiD

Construimos grupos de control comparables y explotamos variación temporal para identificación.

  • • Propensity score matching
  • • Staggered DiD
  • • Synthetic control

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