Impact of the Juntos pela Segurança Program – A Preliminary Evaluation
Keywords:
Impact Evaluation, Markov Chain Monte Carlo, Public Policies, Public Security, Bayesian Structural Time SeriesAbstract
The implementation of comprehensive and multifaceted public policies poses methodological challenges for evaluation, particularly when no control groups or discontinuities are available. This study estimates the impact of the Juntos pela Segurança (JPS) Program on Intentional Violent Deaths (IVD) in Pernambuco using a Bayesian structural time-series (BSTS) model that combines trend, seasonality, and control indicators. Inference is performed via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulations, which generate samples from the posterior distribution of the model’s states and parameters. These samples allow for estimating the counterfactual trajectory of the series, calculating the probability that the policy produced effects on the outcome of interest, as well as the direction and magnitude of the impact. Sensitivity tests were conducted with placebos, variations in the learning window, in the level of prior information, and with structural break analysis in the series. The results provide robust evidence of policy impact, with a cumulative reduction of more than 300 IVDs. Future research may extend the training series and incorporate additional control indicators
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