Errores de especificación. Series simuladas

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Bernardo Aguirre San Segundo
hace 7 años
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1 Estimación modelo correcto Dependent Variable: Y Date: 05/13/02 Time: 17:07 Sample: Included observations: 99 Errores de especificación. Series simuladas C X X R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Estimación modelos que omiten una variable relevante Dependent Variable: Y Date: 05/13/02 Time: 17:07 Sample: Included observations: 99 C X R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Dependent Variable: Y Date: 05/13/02 Time: 17:08 Sample: Included observations: 99 C X R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

2 Estimación del modelo que incluye una variable superflua Dependent Variable: Y Date: 05/13/02 Time: 17:08 Sample: Included observations: 99 C X X X R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Matriz de correlaciones entre las variables explicativas del modelo X1 X2 X

3 Efectos derivados de la inclusión de variables superfluas endógenas Proceso postulado de Generación de Datos: CY=1 CP+u 1 (Crto PIB a partir crto productividad) CX=1 CP+u 2 (Crto exportaciones a partir crto productividad) CP es nid (0,1) u 1 es nid (0,1) u 2 =0.5 u 1 +e (Variables omitidas comunes entre la ecuación de PIB y de exportaciones, tales como el ciclo económico, pueden explicar la correlación entre perturbaciones aleatorias) e es nid (0,1) Estimación modelos correctos Ecuación crecimiento Dependent Variable: CY Date: 06/29/02 Time: 12:09 Sample: Included observations: 1000 CP R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Durbin-Watson stat Ecuación exportaciones Dependent Variable: CX Date: 06/29/02 Time: 12:10 Sample: Included observations: 1000 CP R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Durbin-Watson stat

4 Estimación modelo que incluye una variable superflua endógena Dependent Variable: CY Date: 06/29/02 Time: 12:11 Sample: Included observations: 1000 CP CX R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Durbin-Watson stat

5 Estimación con datos cross-section. Análisis de los rendimientos de la inversión educativa Ecuación minceriana de salarios Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Date: 05/13/02 Time: 19:22 Sample: C S EXPE EXPE^ E R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info crriterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Test heteroscedasticidad White Heteroskedasticity Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Date: 05/13/02 Time: 19:20 Sample: White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance C S S^ EXPE EXPE^ (EXPE^2)^2-7.96E E SEXO R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

6 Estimación robusta de la matriz de varianzas v covarianzas Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Date:05/13/02 Time:19:18 Sample: White Heteroskedasticitv-Consistent Standard Errors & Covariance C S EXPE EXPE^ E SEXO R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Rendimientos estimados de la inversión educativa LogW(S+1)-logW(S)= Bajo la hipótesis de que mientras se estudia no se trabaja, en esta especificación el 9.15% es aproximadamente igual a la TIR que iguala el valor presente de los salarios extra estimados para un individuo con "S+1" años de educación con el valor presente estimado de los costes de oportunidad (o salarios perdidos) a consecuencia de haber retardado en un año la incorporación al mercado laboral.

7 Constancia estructural Ecuación estimada para mujeres Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Date:05/13/02 Time: 19:23 Sample(adjusted): IF SEXO=1 Included observations: 1169 after adjusting endpoints White Heteroskedasticitv-Consistent Standard Errors & Covariance C S EXPE EXPE^ E R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-Statistic Durbin-Watson stat Prob(F-Statistic) Ecuación estimada para hombres Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Date:05/13/02 Time: 19:24 Sample: IF SEXO=0 Included observations: 3831 White Heteroskedasticitv-Consistent Standard Errors & Covariance C S EXPE EXPE^ E R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-Statistic)

8 Estimación conjunta Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Date:05/13/02 Time: 19:25 Sample: White Heteroskedasticitv-Consistent Standard Errors & Covariance C S EXPE EXPE^ E R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Test de Chow Suma de cuadrados bajo hipótesis nula: Suma de cuadrados bajo hipótesis alternativa: = Test F= ( ) / /4992 =33.80 F 4,4997. (Valor crítico al 1%=3.32)

9 Análisis de la discriminación salarial Valores muestrales medios Salario hora S Expe Hombres Mujeres Todos Diferencias salariales calculadas para los valores medios observados de las mujeres: Antilogaritmo salario estimado de las mujeres -antilogaritmo estimado de salario de las mujeres si su ecuación de salarios fuese la de los hombres = = De ello se desprende que las mujeres perciben, en promedio, un 83.1% del salario de los hombres.

10 Una aplicación de variables ficticias. Estimación de la ecuación salarial por niveles Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Date:05/13/02 Time: 20:13 Sample: C F F EXPE EXPE^ E SEXO R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Rendimientos de la educación por niveles: Nivel 1 (0<S<=8). Valor medio = 6.17 Nivel 2 (8<S<=12). Valor medio = Nivel 3 (S> 12) Valor medio = La diferencia de salarios viene dada por: logw(nivel j)-logw (Nivel i)=beta j -beta i Número de años extra para el paso de i a j=s j -S i Rendimiento por año=(beta j -beta i )/( S j -S i ) El cálculo efectuado en estos términos corresponde aproximadamente a la TIR que iguala los salarios extra estimados correspondientes al nivel "j" frente a los costes de oportunidad en los que se ha incurrido para pasar de "i" a "j". Rendimientos de la educación para el paso: De nivel 1 a nivel 2: /( )=10.52% De nivel 2 a nivel3: /( )=7.46% De nivel 1 a nivel 3: / )=9.19%

11 El problema de la endogeneidad v la aplicación de variables instrumentales Variables instrumentales Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Method: Two-Stage Least Squares Date:05/13/02 Time: 20:43 Sample: White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Instrument list: C EDAD EDAD^2 EDAD^3 SEXO C S EXPE EXPE^ E SEXO R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Regresión ampliada por MCO Dependent Variable: LOG(BRUTOH) Method: Least Squares Date: Time: 20:54 Sample: White Heteroskedasticitv-Consistent Standard Errors & Covariance C S EXPE EXPE^ E SEXO V V V R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Test exogeneidad endogeneidad Wald Test: Equation: OLS Test Statistic Value df Probability F-statistic (3,4992) Chi-square

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