ANÁLISIS DE MÁS DE DOS PERÍODOS

El intercepto para el primer período es δ1 y para el segundo es δ1+δ2. Para hacer el

análisis de más períodos simplemente se diferencia la ecuación anterior, resultando

Al realizar el procedimiento anterior el intercepto no se incluye, pero en muchas ocasiones

este intercepto es necesario, por lo tanto se reajusta la ecuación anterior y se incluye

solamente un período de tiempo.

De manera general

Este tipo de análisis es muy útil para análisis de políticas.

Utilizando la base de datos EZUNEM.dta, con la cual se busca capturar el efecto de las

zonas empresariales en los reclamos de los seguros de desempleo, la variable ZE captura el

efecto del programa de zonas empresariales en los reclamos del seguro de desempleo. Se

analizaron 22 ciudades de 1980 a 1988, la variable de estudio es UCLMS la cual indica el

número de reclamos de seguro de desempleo del año t y la ciudad i. El modelo a estimar es

La variable dependiente en la ecuación es la tasa de crecimiento anual aproximada de los

reclamos del seguro de desempleo del año t- 1 a t. el tamaño de la muestra es 22*8 = 176.

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La presencia de Zonas Empresariales hace que los reclamos del seguro se reduzcan en

aproximadamente (exp(-1.818) – 1) el 16.6%. los demás parámetros indican la intercepción

en cada t, indicando si bajaron o subieron los reclamos del seguro de desempleo.

Ejercicio 2.

1. Utilizando la base CRIME4.DTA , la cual es el índice de delincuencia en Carolina

del Norte, desde 1981 a 1987, la variable a estudiar CRMRTE es el índice de

delincuencia, PRBARR es la probabilidad estimada de arresto, PRBCON es la

probabilidad de condena dado un arresto, PRBPRIS es la probabilidad de cumplir

una sentencia en prisión dada una condena, LAVGSENS es la duración de la

sentencia promedio cumplida y POPLC es el número de efectivos policiacos per

cápita, de los 90 condados estudiados. Estime el modelo diferenciado y analice la

existencia de heterocedasticidad y corrija si es el caso.

TALLER

1. Utilice el archivo GPA3.DTA para este ejercicio. El conjunto de datos es para 366

estudiantes atletas de una universidad grande para los semestres de otoño y primavera.

Como se cuenta con dos términos de datos para cada estudiante, resulta adecuado un

modelo de efectos inobservables. La primera interrogante de interés es la siguiente.

Tiene un menor aprovechamiento en la escuela los atletas durante el semestre en que si

deporte está en temporada?

a. Determine los estimadores de MCO agrupados para el modelo que tiene como

variable dependiente GPA (trmgpa) y como explicativas spring, sat, hsperc,

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Wooldridge. Introducción a la econometría

_cons -.3216319 .046064 -6.98 0.000 -.4125748 -.2306891 cez -.1818775 .0781862 -2.33 0.021 -.3362382 -.0275169 d88 -.0170526 .0651444 -0.26 0.794 -.1456652 .1115601 d87 .0539481 .0651444 0.83 0.409 -.0746645 .1825607 d86 .292154 .0651444 4.48 0.000 .1635413 .4207666 d85 .323081 .0666774 4.85 0.000 .1914417 .4547202 d84 -.0171382 .0685455 -0.25 0.803 -.1524655 .1181891 d83 -.0331192 .0651444 -0.51 0.612 -.1617318 .0954934 d82 .7787595 .0651444 11.95 0.000 .6501469 .9073721 guclms Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 20.6784713 175 .118162693 Root MSE = .21606 Adj R-squared = 0.6049 Residual 7.79583815 167 .046681666 R-squared = 0.6230 Model 12.8826331 8 1.61032914 Prob > F = 0.0000 F( 8, 167) = 34.50 Source SS df MS Number of obs = 176 . reg guclms d82-d88 cez

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female, black, white, frstsem, tothrs, crsgpa, y season. Interprete el coeficiente

de season. Es estadísticamente significativo?

b. La mayoría de los atletas que realizan su deporte sólo en el otoño son jugadores

de fútbol americano. Suponga que sus niveles de capacidad difieren en forma

sistemática de los otros atletas. Si no se captura adecuadamente la capacidad por

medio de las puntuaciones de la prueba de aptitud académica SAT( Scholastic

Aptitute test) y el percentil de preparatoria hsperc. Explique por qué los

estimadores obtenidos estarían sesgados?

c. Ahora utilice los datos diferenciados a través de los dos términos. Qué variables

se descartan?. Ahora pruebe el efecto del deporte de temporada

d. Considera que hay una o más variables potencialmente importantes, que varían

en el tiempo y que se hayan omitido en el análisis

2. El archivo VOTE2.DTA incluye datos de panel sobre las elecciones para la cámara de

representantes de los estados unidos de 1988 y 1990. Sólo los ganadores de 1988 que

también estaban compitiendo en 1990 están en la muestra; se trata de los titulares del

cargo. Un modelo de efectos inobservables que explica la parte del voto de los títulos

del cargo en términos de gastos de los dos candidatos es

En donde incshres la parte del total de gastos de campaña de los titulares del cargo en

porcentaje. El efecto inobservable a

, contiene características del titular del cargo – como la

calidad- además de cosas sobre el distrito que son constantes. El género y el partido del

titular son constantes en el tiempo, de modo que estos se agregan en a

Nos interesa el

efecto de los gastos de la campaña en los resultados de las elecciones.

a. Diferencie la ecuación dada a lo largo de los dos años y estime la ecuación en

diferencias por MCO. Cuáles variables son significativas al 5%.

b. En la ecuación anterior, haga una prueba de significancia conjunta de las

variables D.loginexp y D.logchexp

c. Vuelva a estimar la ecuación del punto a., pero solamente estime contra la

variable D.inchsr. Interprete el coeficiente. Por ejemplo, si los gastos del titular

aumentan en un 10%. Cómo se predice que esto influya en la parte proporcional

de los votos del titular del cargo?

3. Utilizando la base JTRAIN.dta (capacitación), para determinar el efecto del subsidio

para la capacitación laboral sobre las horas de capacitación para el trabajo por

empleado. El modelo básico para los tres años es

a. Estime la ecuación en la primera diferencia. Cuántas empresas se emplean

en la estimación?, cuántas observaciones totales se utilizarían si cada

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compañía tuviera datos sobre todas las variables, en particular sobre hrsemp

para los tres períodos

b. Interprete el coeficiente de grant y comente si es significativo

c. Es sorprendente que grant-1 sea no significativo?

d. Las empresas más grandes capacitan más o menos, en promedio, a sus

empleados. Qué tan grandes son las diferencias en la capacitación?