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Asistente
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Diseño de Estudio de Eventos Bayesiano

El Diseño de Estudio de Eventos Bayesiano extiende el marco clásico del estudio de eventos al reemplazar las pruebas de significancia frecuentistas con un marco inferencial bayesiano completo. Estima cómo un evento (cambio de política, anuncio, shock) altera una trayectoria de resultados al aprender un modelo a priori de la ventana de estimación y actualizarlo con datos observados, produciendo distribuciones posteriores sobre efectos anómalos e impactos causales acumulativos con cuantificación completa de la incertidumbre.

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Fuentes

  1. Sorescu, A., Warren, N. L., & Ertekin, L. (2017). Event study methodology in the marketing literature: An overview. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(2), 186-207. DOI: 10.1007/s11747-017-0516-y
  2. Glassman, M., & McAfee, R. B. (1996). Bayesian estimation of abnormal stock returns. Journal of Business & Economic Statistics, 10(3), 321-332. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Event Study Design for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-event-study-design

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ScholarGateBayesian Event Study Design (Bayesian Event Study Design for Causal Inference). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-event-study-design · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026