Instituto de Investigación y Educación Económica

Contenidos del curso


La utilización de datos de encuestas para realizar análisis empíricos y evaluación de políticas públicas se ha convertido en una práctica habitual entre los economistas y científicos sociales, no sólo a nivel académico sino también a nivel profesional. En este contexto las observaciones corresponden a individuos (personas físicas, hogares, empresas), es decir, se utilizan datos individuales, no series temporales. La principal característica de este tipo de datos es que una parte importante de la información es de tipo cualitativo, lo cual comporta que el uso del modelo de regresión no sea adecuado en muchas ocasiones cuando la variable que pretendemos analizar (la variable dependiente) es una elección (disponer o no de un seguro médico privado o no) o una situación (estar desempleado o no), o cuando la variable dependiente sólo toma valores no negativos y para una parte significativa de los individuos de la muestra el valor observado es cero (gasto en bienes específicos, como por ejemplo, el tabaco).

Asimismo, cada vez es más frecuente que las encuestas tengan continuidad en el tiempo, de tal manera que los individuos permanecen varios períodos (habitualmente trimestres) en la muestra. Este tipo de información corresponde a lo que habitualmente se conoce como datos de panel. De hecho, uno dispone de datos de panel siempre que las variables utilizadas tienen variabilidad en dos o más dimensiones. Esta información de panel permite poder abordar especificaciones más completas, permitiendo introducir dinámica en las ecuaciones, a la vez que permiten solventar algunos de los problemas de inconsistencia que se dan con datos de corte transversal al no poder contralar algunos efectos inobservables para el económetra.

En este curso se tratará la estimación de este tipo de modelos de datos de corte transversal y de panel. En el primer caso se dedicará especial atención a la especificación asociada a los diferentes modelos en relación con el tipo de variables y el tipo de información disponible y sus correspondientes limitaciones, a la interpretación de las estimaciones y a la forma de “traducir” el modelo en términos de la función de verosimilitud, dado que la mayoría de estos modelos se estiman por máxima verosimilitud. En cuanto a los modelos con datos de panel, se centrará la atención el modelo de regresión, presentándose los estimadores habituales en la literatura. Asimismo, se dedicará especial atención a cómo controlar la incidencia de los efectos inobservables en la consistencia de los estimadores, introduciendo brevemente cómo incide el carácter dinámico del modelo en las propiedades de los estimadores.

El curso está organizado en cuatro bloques: el primero dedicado a los modelos de elección discreta; el segundo dedicado a los modelos con la variable dependiente limitada, incluyendo aspectos relativos a los problemas de selección de la muestra, habituales cuando se trabaja con datos individuales; el tercero dedicado a los modelos en los que la variable dependiente corresponde a la duración de un episodio en un determinado estado, por ejemplo desempleo, y en los que adquiere un especial interés la estimación de cómo afecta el tiempo en un determinado estado a la probabilidad condicionada de abandonarlo; y el cuarto a la introducción a la estimación de modelos lineales con datos de panel.

Las sesiones prácticas se dedicarán a la estimación con datos reales de los diferentes modelos que se presenten utilizando el paquete econométrico STATA, dedicando especial atención a la interpretación de los resultados. Estos ejercicios se realizarán con datos reales para diferentes tipos de aplicaciones: análisis de la demanda, economía laboral, economía de la salud, entre otras. Por otra parte, artículos empíricos en los que se utilicen los diferentes modelos econométricos tratados en el curso se presentarán y discutirán en diferentes sesiones.


Dirección y coordinación


Jaume García

Profesor

Catedrático de Economía Aplicada en el Departamento de Economía y Empresa de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona. Ha sido presidente del Instituto Nacional de Estadística de España. Es Doctor en Economía de la London School of Economics and Political Science del Reino Unido y Máster en Econometría y Economía Matemática de la misma universidad.


Cursado


El curso tiene una duración de 18 horas distribuidas en 4,5 horas diarias desde el lunes 23 de noviembre hasta el jueves 26 de noviembre de 2015 en la sede del I + E Las clases se dictarán de 8:30 a 13 hs.


Costo


El curso tiene un valor de AR$ 8.800 (pesos argentinos). Para interesados provenientes del exterior la equivalencia en moneda extranjera se realizará con base en las cotizaciones vigentes al momento de la inscripción.


Conocimientos previos requeridos


Para el cursado se requieren conocimientos básicos de estadística y, específicamente, un manejo adecuado del modelo de regresión.


Contacto


Los interesados en el curso deben contactarse al (54-11) 4300-8022/0374 o por correo electrónico a lpussetto@ie.org.ar


Programa


MÓDULO 1. Modelos de elección discreta
Revisión de los modelos de elección discreta binarios
Modelo de probabilidad lineal, Probit y Logit
Modelos multinomiales
Logitmultinomial
Independencia de las alternativas irrelevantes
Efectos marginales
Modelo Logit condicional
Aplicación: Un modelo de elección del tipo de transporte
Modelo Logit anidado y modelo Logit mixto
Modelos ordenados
Modelo ordenado estándar: Probit and Logit
Efectos marginales
Limitaciones y extensiones del modelo ordenado estándar
MÓDULO 2. Modelos con la variable dependiente limitada
Modelo Tobit
Estimación
Interpretación de los coeficientes
Limitaciones
Aplicación: Demanda de juego de azar
Otras aplicaciones del modelo Tobit
Aplicación: Asistencia a espectáculos deportivos
Modelo de selección
Modelos de doble valla
Aplicación: Consumo de tabaco
MÓDULO 3. Modelos de duración
Conceptos básicos
Modelos en tiempo continuo
Exponencial, Weibull, Log-logistic
Tipo de datos
Longitudinal/retrospectivos
Corte transversal
Estimación
Heterogeneidad
Métodos no paramétricos
Aplicación: Duración del desempleo
Aplicación: Propensión a empezar o dejar de fumar
MÓDULO 4. Modelos lineales con datos de panel
El atractivo de los datos de panel
Estimadores habituales
Estimador intra-grupos
Estimador entre-grupos
Estimador de efectos aleatorios
Correlación de los efectos individuales y los regresores
Test de Hausman
Estimador de Hausman-Taylor
Modelos dinámicos
Propiedades de los estimadores habituales
Método de variables instrumentales (Método Generalizado de Momentos)