T6. Modelos multiecuacionales

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1 T6. Modelos multiecuacionales Ana J. López y Rigoberto Pérez Dpto Economía Aplicada. Universidad de Oviedo Curso Curso / 41

2 Índice 1 Los modelos multiecuacionales: SUR y SEM 2 Modelos de ecuaciones simultáneas Problema de la identificación Métodos de estimación 3 Evaluación de modelos multiecuacionales 4 Algunos casos de estudio Curso / 41

3 Modelos multiecuacionales Competencias Este último tema presenta de forma introductoria los principales conceptos asociados a los modelos multiecuacionales. A su finalización se pretende que los estudiantes estén en condiciones de: Estudiar la identificabilidad de un modelo de ecuaciones simultáneas Conocer el método de estimación de mínimos cuadrados bietápicos y el papel de las variables instrumentales Especificar y estimar modelos multiecuacionales sencillos con el programa Gretl Curso / 41

4 Los modelos multiecuacionales: SUR y SEM Los modelos multiecuacionales Ecuaciones aparentemente no relacionadas (Seemingly Unrelated Equations, Modelos SUR) Demanda de varios artículos Producción de varias empresas industriales Sistemas de ecuaciones simultáneas (Simultaneous Equation Models, SEM) Equilibrios oferta-demanda Modelos multiplicador-acelerador Modelos de economía internacional Curso / 41

5 Los modelos multiecuacionales: SUR y SEM Modelos de consumo Modelo uniecuacional estático: C t = β 0 + β 1 R t + u t Modelo uniecuacional dinámico: C t = β 0 + β 1 R t + β 2 C t 1 + u t Modelo SUR Ct a = β0 a + β1r a t + ut a C b t = β b 0 + β b 1 R t + u b t Modelo de Ecuaciones Simultáneas (SEM) C t = β 0 + β 1 R t + u t R t = C t + I t na J. López y Rigoberto Pérez (Dpto Economía Aplicada. T6. Modelos Universidad multiecuacionales de Oviedo) Curso / 41

6 Los modelos multiecuacionales: SUR y SEM Ejemplos: Modelos de oferta-demanda Modelo 1 (M1) Q d t = α 1 + α 2 P t + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2 P t + u 2t (Oferta) Q d t = Q o t Modelo 2 (M2) Q d t = α 1 + α 2 P t + α 3 R t + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2 P t + u 2t (Oferta) Q d t = Q o t Curso / 41

7 Los modelos multiecuacionales: SUR y SEM Ejemplos: Modelos de oferta-demanda Modelo 3 (M3) Q d t = α 1 + α 2 P t + α 3 R t + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2 P t + β 3 P t 1 + u 2t (Oferta) Q d t = Q o t Modelo 4 (M4) Q d t = α 1 + α 2 P t + α 3 R t + α 4 Q t 1 + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2 P t + β 3 P t 1 + u 2t (Oferta) Q d t = Q o t Curso / 41

8 Formalización de modelos SEM Explicación de la observación i de la ecuación h: y hi = α h1 y 1i + + α hm y mi + β h1 x 1i + + β hk x ki + u hi i = 1, 2,, n, h = 1, 2,, m y 11 y 21 y m1 y 11 y 21 y m1 α 11 α 21 α m1 y 12 y 22 y m = y 12 y 22 y m2 α 12 α 22 α m y 1n y 2n y mn y 1n y 2n y mn α 1m α 2m α mm x 11 x 21 x k1 β 11 β 21 β m1 u 11 u 21 u m1 x 12 x 22 x k2 β 12 β 22 β m u 12 u 22 u m x 1n x 2n x kn β 1k β 2k β mk u 1n u 2n u mn Y = Yα + Xβ + U Curso / 41

9 Forma estructural y reducida Forma estructural Y = Yα + Xβ + U Y Yα = Xβ + U Y = Xβ(I α) 1 + U(I α) 1 Forma reducida Y = XΠ + V Curso / 41

10 Forma estructural y reducida (M1) Forma estructural Q d t = α 1 + α 2 P t + u 1t Q o t = β 1 + β 2 P t + u 2t (Demanda) (Oferta) α 1 + α 2 P t + u 1t = β 1 + β 2 P t + u 2t Una ecuación reducida es aquélla en que la variable endógena se expresa en función de variables predeterminadas P t (α 2 β 2 ) = (β 1 α 1 ) + (u 2t u 1t ) Forma reducida P t = β 1 α 1 α 2 β 2 + u 2t u 1t α 2 β 2 = π 11 + ν 1t Q t = β 1 + β 2 [π 11 + ν 1t ] + u 2t = [β 1 + β 2 π 11 ] + [β 1 ν 1t + u 2t ]= π 21 + ν 2t Curso / 41

11 Hipótesis básicas u 11 u 21 u m1 u 12 u 22 u m u 1n u 2n u nm Ecuaciones: h = 1,..., m Observaciones i = 1,..., n Perturbaciones esperadas nulas E[u 1i,..., u mi ] = 0, i = 1,..., n Matriz de var-cov escalar para cada ecuación u h1 σ 2 h 0 0 Cov(u h ) = E. (u h1 u hn ) = 0 σ 2 h. = σh 2 I n u hn 0 σh 2 Homodecasticidad: E(uhi 2 ) = σ2 h, i = 1,..., n; Incorrelación serial: E(u hi u hj ) = 0; j i = 1,..., n Curso / 41

12 Hipótesis básicas u 11 u 21 u m1 u 12 u 22 u m u 1n u 2n u nm Ecuaciones: h = 1,..., m Observaciones i = 1,..., n Homocedasticidad interecuaciones u 1i Cov(u i ) = E. ( σ 11 σ 1m ) u 1i u mi =..... = Σ σ m1 σ mm u mi Correlaciones entre errores de ecuaciones constantes en las n observaciones na J. López y Rigoberto Pérez (Dpto Economía Aplicada. T6. Modelos Universidad multiecuacionales de Oviedo) Curso / 41

13 Problema de la identificación Problema de la identificación Es posible distinguir las dos ecuaciones del modelo? Es posible determinar los parámetros estructurales a partir de los reducidos? Curso / 41

14 Problema de la identificación Identificación oferta-demanda (M1) Q d t = α 1 + α 2P t + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2P t + u 2t (Oferta) Las ecuaciones de oferta y demanda no están identificadas en este modelo Curso / 41

15 Problema de la identificación Identificación oferta-demanda (M2) Q d t = α 1 + α 2P t + α 3R t + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2P t + u 2t (Oferta) Al completar la especificación de la demanda es posible identificar la ecuación de oferta Curso / 41

16 Problema de la identificación Identificación El problema de la identificación se centra en analizar si es posible obtener los parámetros estructurales una vez conocidos los reducidos. Este problema es equivalente a observar si las ecuaciones del modelo son distinguibles de las demás o de cualquier combinación lineal de las mismas. La respuesta se obtiene del análisis del sistema de ecuaciones que recoge parámetros estructurales en función de los reducidos Sistema de ecuaciones Incompatible Compatible determinado Compatible indeterminado Modelo No identificado Exactamente identificado Sobreidentificado Curso / 41

17 Problema de la identificación Condiciones de identificación Condiciones de orden (Necesarias) Análisis de la compatibilidad del sistema Condiciones de rango (Necesarias y Suficientes) Análisis del rango de la matriz A Número de variables Predeterminadas Endógenas Ecuación k m Modelo k m Curso / 41

18 Problema de la identificación Identificación. Condición de rango Una ecuación será IDENTIFICADA o SOBREIDENTIFICADA si y sólo si, además de verificarse las condiciones de orden, la matriz A construida con los coeficientes de las variables excluidas de la ecuación analizadaendógenas y predeterminadas- e incluidas en el resto de las ecuaciones del modelo tiene rango m-1 No identificada Identificada Sobreidentificada k + m (k + m ) < m 1 k + m (k + m ) = m 1 k + m (k + m ) > m 1 k k < m 1 k k = m 1 k k > m 1 o bien: r(a) < m 1 y: r(a) = m 1 y: r(a) = m 1 Curso / 41

19 Problema de la identificación Identificación del modelo oferta-demanda M1 Q d t = α 1 + α 2P t + u 1t (Demanda) 4 parámetros estructurales Q o t = β 1 + β 2P t + u 2t (Oferta) Forma reducida P t Q t = π 11 + v 1t = π 21 + v 2t 2 parámetros reducidos NO IDENTIFICADO. No es posible obtener 4 parámetros estructurales a partir de 2 reducidos Modelo m=2 k=0 CN de Orden Ec. 1 m =2 k =0 k-k =0<m -1 No Identificada Ec. 2 m =2 k =0 k-k =0<m -1 No Identificada Curso / 41

20 Problema de la identificación Identificación del modelo oferta-demanda M2 Qt d = α 1 + α 2P t + α 3R t + u 1t (Demanda) 5 parámetros estructurales Qt o = β 1 + β 2P t + u 2t (Oferta) Forma reducida P t Q t = π 11 + π 12 R t + v 1t = π 21 + π 22 R t + v 2t 4 parámetros reducidos NO IDENTIFICADO. No es posible obtener 5 parámetros estructurales a partir de 4 reducidos Modelo m=2 k=1 CN de Orden Ec. 1 m =2 k =1 k-k =0<m -1 No Identificada Ec. 2 m =2 k =0 k-k =1=m -1 Identificada ρ(a) = 1 = m 1 Identificada Curso / 41

21 Problema de la identificación Identificación del modelo oferta-demanda M3 Qt d = α 1 + α 2P t + α 3R t + u 1t (Demanda) 6 parámetros estructurales Qt o = β 1 + β 2P t + β 3P t 1 + u 2t (Oferta) Forma reducida P t Q t = π 11 + π 12 R t + π 13 P t 1 + v 1t = π 21 + π 22 R t + π 23 P t 1 + v 2t 6 parámetros reducidos IDENTIFICADO. Es posible obtener 6 parámetros estructurales a partir de 6 reducidos Modelo m=2 k=2 CN de Orden Ec. 1 m =2 k =1 k-k =1=m -1 Identificada Ec. 2 m =2 k =1 k-k =1=m -1 Identificada ρ(a) = 1 = m 1 Identificada Curso / 41

22 Problema de la identificación Identificación del modelo oferta-demanda M4 Q d t = α 1 + α 2P t + α 3R t + α 4Q t 1 + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2P t + β 3P t 1 + u 2t (Oferta) 7 parámetros estructurales P t Q t = π 11 + π 12 R t + π 13 P t 1 + π 14 Q t 1 + v 1t = π 21 + π 22 R t + π 23 P t 1 + π 24 Q t 1 + v 2t 8 parámetros reducidos SOBREIDENTIFICADO. Infinitas maneras de obtener 7 parámetros estructurales a partir de 8 reducidos Modelo m=2 k=3 CN de Orden Ec. 1 m =2 k =2 k-k =1=m -1 Identificada Ec. 2 m =2 k =1 k-k =2>m -1 Sobreidentificada Curso / 41

23 Problema de la identificación Identificación del modelo oferta-demanda M4. Condición suficiente de rango Q d t = α 1 + α 2P t + α 3R t + α 4Q t 1 + u 1t (Demanda) Q o t = β 1 + β 2P t + β 3P t 1 + u 2t (Oferta) Q d t α 1 α 2 P t α 3 R t α 4 Q t 1 0P t 1 = u 1t Q o t β 1 β 2 P t 0R t 0Q t 1 β 3 P t 1 = u 2t Matriz A rango de A CS de Rango Ecuación A = ( β 3 ) 1 ρ(a) = 1 = m 1 Identificada A = ( α 3, α 4 ) 1 ρ(a) = 1 = m 1 Sobreidentificada Curso / 41

24 Métodos de estimación Estimación de modelos multicuacionales Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) No aplicables si las variables explicativas X están correlacionadas con u (estimadores sesgados e inconsistentes). Aplicables en modelos recursivos Mínimos Cuadrados Indirectos (MCI) Aplicables en modelos y ecuaciones perfectamente identificados Mínimos Cuadrados bietápicos (MC2E) o Variables Instrumentales Aplicables en modelos y ecuaciones identificados o sobreidentificados (método de variables instrumentales, VI) Mínimos Cuadrados Trietápicos (MC3E) y Otros Estimación con información completa de todo el sistema Máxima Verosimilitud (MV), Método Generalizado de Momentos Ana J. López(MGM), y Rigoberto Pérez... (Dpto Economía Aplicada. T6. Modelos Universidad multiecuacionales de Oviedo) Curso / 41

25 Métodos de estimación Mínimos cuadrados indirectos (MCI) Obtención de las ecuaciones reducidas Estimación MCO de estas ecuaciones Estimadores consistentes Bajo condiciones de normalidad de las perturbaciones o con variables predeterminadas exógenas los estimadores MCO coinciden con los MV, siendo por tanto insesgados y eficientes Cálculo de los parámetros estructurales a partir de los reducidos (exige perfecta identificación) Curso / 41

26 Métodos de estimación Mínimos cuadrados bietápicos (MC2E) Y = Yα + Xβ + U Y: Variables explicativas endógenas, correlacionadas con U Etapa 1 Etapa 2 Estimación por MCO en forma reducida de aquellas variables endógenas que aparezcan como explicativas en otras ecuaciones. En esta etapa se necesitan Variables Instrumentales (predeterminadas) que estarán correlacionadas con las variables explicativas pero no con las perturbaciones Sustitución de las variables endógenas por sus valores estimados y estimación por MCO del modelo en su forma estructural Los estimadores MC2E coinciden con MCI para sistemas identificados Curso / 41

27 Métodos de estimación Contrastes de endogeneidad. Test de Hausman El test de Hausman contrasta la hipótesis nula de exogeneidad, en cuyo caso los estimadores MCO serán consistentes y no resulta necesaria la estimación bietápica Los estimadores MC2E son adecuados con variables explicativas endógenas En cambio si las variables explicativas son exógenas las estimaciones bietápicas tienen varianzas elevadas El test de Hausman se basa en comparar los estimadores MCO y MC2E Si las variables explicativas son exógenas ambos estimadores serán consistentes, pero si en cambio se detectan diferencias significativas entre los estimadores entonces existirán variables explicativas endógenas. Curso / 41

28 Métodos de estimación Contraste de Sargan El test de Sargan contrasta la hipótesis nula de que todos los instrumentos son válidos Se dice que un modelo está sobreidentificado cuando hay más instrumentos de los estrictamente necesarios Supongamos 2 instrumentos Z 1i y Z 2i. Podemos llevar a cabo dos estimaciones separadas por MC2E Si las estimaciones son muy distintas, alguno de los instrumentos o los dos, deben estar mal y no deben de ser incluidos: Se estima la ecuación mediante MC2E Se hallan los residuos Se hace la regresión de los residuos sobre los instrumentos y las variables Se realiza un test de restricciones lineales (F), contrastando la nulidad de los coeficientes de los instrumentos El estadístico mf sigue una χ 2 m k Curso / 41

29 Métodos de estimación Contraste de instrumentos débiles Este test contrasta la hipótesis nula de debilidad de los instrumentos, que origina problemas en la estimación bietápica Los instrumentos serán débiles si todos sus coeficientes son nulos o cercanos a cero. Los instrumentos débiles explican muy poco la variación de Y Los coeficientes estimados por MC2E serán muy sensibles a cambios en la muestra La normal no es una buena aproximación para los coeficientes estimados (mejor un cociente de normales correlacionadas) Contraste F en la primera etapa: Todos los coeficientes de los instrumentos son nulos Con valores de F inferiores a 10 debemos considerar que el conjunto de instrumentos es débil Curso / 41

30 Métodos de estimación Estimación MC2E con Gretl Gretl: Modelos Variables instrumentales Mínimos cuadrados en dos etapas... Q i = α 1 + α 2 P i + α 3 R i + u 1i P i = β 1 + β 2 Q i + β 3 Pub i + u 2i Las variables instrumentales son predeterminadas y están correlacionadas con las explicativas pero no con u Curso / 41

31 Métodos de estimación Estimación MC2E con Gretl Modelo 1: MC2E, usando las observaciones Variable dependiente: cantidad Mediante Instrumentos: precio Instrumentos: const renta publicidad Coeficiente Desv. Típica z Valor p const precio renta Media de la vble. dep D.T. de la vble. dep Suma de cuad. residuos D.T. de la regresión R R 2 corregido F (2, 47) Valor p (de F ) 9.80e 24 Log-verosimilitud Criterio de Akaike Criterio de Schwarz Hannan--Quinn El valor R-cuadrado para los modelos estimados a través de MC2E es el cuadrado de la correlación entre la variable dependiente y los valores ajustados Curso / 41

32 Métodos de estimación Estimación MC2E con Gretl Continua la salida anterior Modelo 1: MC2E, usando las observaciones Variable dependiente: cantidad Mediante Instrumentos: precio Instrumentos: const renta publicidad Contraste de Hausman -- Hipótesis nula: Los estimadores de MCO son consistentes Estadístico de contraste asintótico: χ 2 (1) = con valor p = 0 Contraste de Instrumento débil -- First-stage F (1, 47) = Curso / 41

33 Métodos de estimación Estimación de modelos simultáneos con Gretl Gretl: Modelos Ecuaciones simultáneas Otros comandos instr lista de instrumentos (no necesaria cuando se especifican las v. endógenas) identity para explicitar identidades Curso / 41

34 Métodos de estimación Sistema de ecuaciones, Mínimos cuadrados en dos etapas Gretl: Modelos Ecuaciones simultáneas Ecuación 1: MC2E, usando las observaciones Variable dependiente: cantidad Instrumentos: renta const publicidad Coeficiente Desv. Típica z Valor p const precio renta Media de la vble. dep D.T. de la vble. dep Suma de cuad. residuos D.T. de la regresión Ecuación 2: MC2E, usando las observaciones Variable dependiente: precio Instrumentos: renta const publicidad Coeficiente Desv. Típica z Valor p const cantidad publicidad Media de la vble. dep D.T. de la vble. dep Suma de cuad. residuos D.T. de la regresión Curso / 41

35 Métodos de estimación Sistema de ecuaciones, Mínimos cuadrados en dos etapas Gretl: Modelos Ecuaciones simultáneas Sistema de ecuaciones, Mínimos cuadrados en dos etapas Matriz de covarianzas cruzada residual (correlaciones por encima de la diagonal principal) 0, ( 0,994) 0, ,486 logaritmo del determinante = Curso / 41

36 Métodos de estimación Problemas de identificación en Gretl Excluimos la variable publicidad en el ejemplo anterior No se satisface la condición de orden para la identificación. Se necesitan al menos 1 instrumentos más. Curso / 41

37 Evaluación de modelos multiecuacionales Evaluación de modelos multiecuacionales Para cada ecuación individual es posible utilizar los indicadores habituales (coeficiente de determinación, medidas basadas en errores cuadráticos,...). En ocasiones se calcula un Coeficiente de determinación para el sistema que resume la bondad de las ecuaciones individuales ponderándola por su dispersión: R 2 = g R 2 sh 2 h g h=1 sj 2 j=1 Sin embargo, es posible que algunas ecuaciones más difíciles de modelizar sean compensadas por otras más perfeccionadas. Además, sería una simplificación excesiva afirmar que un modelo es bueno cuando lo son todas sus ecuaciones, ya que es más importante la estructura global del modelo que la de las ecuaciones individuales que lo integran. Curso / 41

38 Algunos casos de estudio Modelo simplificado de Economía Mundial (Klein, ) C t I i W 1i Y i + T i Y i VK i = α 1 + α 2 (W 1 + W 2 ) i + α 3 π i + u 1i = ρ 1 + ρ 2 π i + ρ 3 π i 1 + ρ 4 K i 1 + u 2i = δ 1 + δ 2 (Y + T W 2 ) i + δ 3 (Y + T W 2 ) i 1 + δ 4i + u 3i = C i + I i + G i = W 1i + W 2i + π i = I i C Consumo privado W 1 Salarios sector privado W 2 Salarios sector público π Beneficios I Inversión privada K Stock de capital privado Y Renta Nacional T Impuesto sobre empresas G Gasto público (excepto salarios) VK Variación de K Curso / 41

39 Algunos casos de estudio Modelo multiplicador-acelerador C t I t Y t = α 1 + α 2 Y t + u 1t = β 1 + β 2 Y t + β 3 Y t 1 + u 2t = C t + I t + G t C t Consumo Endógena Y t Renta Nacional Endógena I t Inversión Endógena Y t 1 Renta Nacional retardada Endógena retardada G t Gasto público Exógena Curso / 41

40 Algunos casos de estudio Modelo simplificado salario-precio W t P t = α 1 + α 2 P t + α 3 Q t + u 1t = β 1 + β 2 W t + u 2t W t P t Q t Salario Precio Producción m k k-k m -1 m=2 (W,P), k=1 (Q) Ec No identificable Ec Identificable Curso / 41