Guido Wilhelmus Imbens (Geldrop, 3 de septiembre de 1963) es un economista neerlandés-estadounidense. En 2021, recibió el Premio Nobel de Ciencias Económicas «por sus contribuciones metodológicas al análisis de las relaciones causales», junto con Joshua Angrist y David Card, quienes recibieron la otra mitad del galardón. Ha sido profesor de economía en la Escuela de Postgrado de Negocios Stanford desde 2012.
Nació el 3 de septiembre de 1963 en Geldrop, Países Bajos. En 1975 su familia se mudó a Deurne, donde asistió al Peellandcollege. De niño, Imbens era un ávido ajedrecista.
Imbens obtuvo un título de Candidato (Candidate's degree) en Econometría de la Universidad Erasmo de Róterdam en 1983. Posteriormente, obtuvo una Maestría en Ciencias (M.Sc.) con distinción en Economía y Econometría de la Universidad de Hull en Kingston upon Hull, Reino Unido, en 1986.
En 1986, uno de sus mentores en la Universidad de Hull, Anthony Lancaster, se trasladó a la Universidad de Brown en Providence, Rhode Island. Imbens siguió a Lancaster a Brown para continuar sus estudios de posgrado. Recibió una Maestría en Artes (A.M.) en 1989 y un Doctorado (Ph.D.) en Economía en 1991, ambos de la Universidad de Brown.
Imbens ha enseñado en la la Universidad de Harvard entre 1990 y 1997, y de 2006 a 2012, en la Universidad de California en Los Ángeles, de 1997 a 2001, y en la Universidad de California en Berkeley, de 2002 a 2006. Se ha especializado en econometría, en particular, en métodos para realizar inferencias causales. Se convirtió en redactor en jefe de Econometrica en 2019, cargo para el que está designado hasta 2023.
Es miembro de la Econometric Society desde 2001, y de la Academia Estadounidense de las Artes y las Ciencias desde 2009. Imbens fue elegido miembro extranjero de la Real Academia de Artes y Ciencias de los Países Bajos en 2017. Fue elegido miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística (American Statistical Association) en 2020.
Guido Imbens está casado con la también economista, Susan Athey, desde 2002.
En el comunicado de prensa en el que se anunciaba a los ganadores del Premio Nobel de Economía 2021, la Real Academia Sueca de Ciencias declaró que «los galardonados de este año, David Card, Joshua Angrist y Guido Imbens, nos han proporcionado nuevos conocimientos sobre el trabajo mercado y mostró qué conclusiones sobre causa y efecto se pueden extraer de experimentos naturales. Su enfoque se ha extendido a otros campos y revolucionado la investigación empírica.»
(con Lisa M. Lynch) Re-employment probabilities over the business cycle. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 1993.
(con Richard H. Spady y Philip Johnson) Information Theoretic Approaches to Inference in Moment Condition Models. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 1995.
(con Gary Chamberlain) Nonparametric applications of Bayesian inference. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 1996.
(con Donald B. Rubin y Bruce Sacerdote) Estimating the effect of unearned income on labor supply, earnings, savings, and consumption: evidence from a survey of lottery players. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 1999.
(con V. Joseph Hotz y Jacob Alex Klerman) The long-term gains from GAIN : a re-analysis of the impacts of the California GAIN Program. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2000.
(con Thomas Lemieux) Regression discontinuity designs: a guide to practice. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 2007.
(con Jeffrey M. Wooldridge) Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 2008.
(con Karthik Kalyanaraman) Optimal bandwidth choice for the regression discontinuity estimator. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 2009.
(con Alberto Abadie) A martingale representation for matching estimators. Cambridge, Massachusetts, National Bureau of Economic Research, 2009.
Imbens, Guido W.; Rubin, Donald B. (6 de abril de 2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge University Press. ISBN 9780521885881.