Research Group
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Collective
starts
3/10/2021
Conclusion
2/10/2022
Principal Investigator
Ricardo Paes Mamede
Coord. DINÂMIA'CET-IUL
funding institution
Portugal 2020 (POAT)
Research Group
Avaliação contrafactual dos apoios às empresas: cruzamento entre abordagens de inferência causal e de aprendizagem automática (Contrafactual-ML)
Contrafactual-ML
presentation
O projeto visa contribuir para a melhoria dos processos de avaliação contrafactual de impactos dos sistemas de incentivos às empresas cofinanciados por fundos europeus em Portugal. O seu objectivo consiste em identificar, discutir e implementar a título ilustrativo abordagens recentes e inovadoras que cruzam métodos mais comuns de inferência causal com métodos de aprendizagem automática (ou Machine Learning, ML) para efeitos de avaliação contrafactual de impacto. O estudo enquadra-se, assim, no tipo de acções “Estudos sobre Metodologias de Avaliação de Políticas Públicas”, de acordo com o ponto 6 do aviso para apresentação de candidaturas Nº 06/POAT/2021. As avaliações a desenvolver de acordo com as abordagens referidas deverão permitir responder de forma robusta a questões como: as intervenções atingem os objectivos previstos? Os resultados observados podem ser diretamente atribuídos às intervenções? Sob que condições e para que tipo de empresas as intervenções são mais eficazes? Qual a relação entre custo e eficácia das intervenções em cada caso?Para além da sistematização e ilustração do potencial do cruzamento de métodos referido, o projecto pretende contribuir para a capacitação das agências públicas e de outros actores envolvidos na avaliação contrafactual de políticas de apoio às empresas.
KEYWORDS
empresas; financiamento; avaliação; machine learning