tema 5 econometria

Las variables ficticias. Se usan generalmente para controlar los valores en una muestra. Pueden tener más de dos valores. Excluyen ciertos individuos de la muestra. Pueden tomar sólo dos valores.

Las variable dummy o ficticias: Permiten incorporar en un modelo variables de naturaleza cualitativa que tengan sólo dos modalidades (por ejemplo, hombre/mujer) que tomarán únicamente valores 0 y 1. Permite realizar análisis estacional cuando se trabaja con muestras de datos trimestrales. Cuando se introducen como regresores en un modelo econométrico requerirá un método específico de estimación. Nunca puede ser la variable endógena de un modelo econométrico.

Se plantea un modelo de consumo para el sector de hostelería en las CC.AA. con datos de 2015. 𝑌𝑡=𝛽0+𝛽1∙𝑋1𝑡+𝛽2∙𝑋2𝑡+ɛ𝑡, donde Y es el gasto regional en hostelería, 𝑋1 el índice de precios correspondiente y 𝑋2 la renta regional. Si queremos comprobar el posible efecto sobre el gasto de que la región sea costera introduciremos una variable ficticia que toma valor uno para las regiones costeras y cero para el resto. Si queremos introducir el efecto que tendría el hecho de que la observación corresponda a una región costera introduciremos dos variables ficticias: una para las regiones costeras y otra para las de interior. Podemos introducir una variable ficticia para diferenciar la ocupación hotelera entre los distintos trimestres del año. No se pueden incorporar al modelo variables no cuantitativas.

Se plantea un modelo de consumo para el sector de hostelería en las CC.AA. con datos de 2015. 𝑌𝑡=𝛽0+𝛽1∙𝑋1𝑡+𝛽2∙𝑋2𝑡+ɛ𝑡, donde Y es el gasto regional en hostelería, 𝑋1 el índice de precios correspondiente y 𝑋2 la renta regional. Si se quiere estudiar la existencia de diferencias en el gasto según la CC.AA. sea de costa o de interior: Introduciremos una variable ficticia que tome valor uno para las regiones costeras y cero para el resto. Introduciremos dos variables ficticias: una para las regiones costeras y otra para las de interior. Podemos introducir una variable ficticia para diferenciar la ocupación hotelera entre los distintos trimestres del año. No se pueden incorporar al modelo variables no cuantitativas.

En el modelo estimado con datos de 528 trabajadores, donde los coeficientes son significativos 𝑆𝐻̂𝑡=0.06−3.3∙𝑆𝑋𝑡+0.7∙𝐸𝐷𝑡+0.09∙𝑆𝑋𝑡 ∙𝐸𝐷𝑡, y en el que SH es el salario por hora en dólares, ED los años de educación y SX una variable ficticia igual a 1 para los hombres y 0 para las mujeres, podemos concluir que: No existen diferencias salariales por razón de sexo. Por cada año de educación recibido el salario por hora se incrementa más para los hombres que para las mujeres. Por cada año de educación recibido el salario de los hombres se incrementa en 0,09 dólares. Por cada año de educación recibido el salario se incrementa en 0,7 dólares, tanto para hombres como para mujeres.

En una ecuación que explica la relación entre los salarios y la experiencia, si queremos contrastar la existencia de discriminación salarial por cuestión de género incluso en el efecto de la experiencia. Bastaría con introducir una ficticia de forma aditiva con valor 1 cuando la observación se refiere a un hombre y 0 cuando sea una mujer. Contrastaríamos si la ordenada en el origen es diferente entre los dos grupos, mediante un test de nulidad del parámetro que acompaña a la ficticia. Debería introducirse una ficticia tanto de forma aditiva como en interacción con la variable experiencia. No es posible contrastar su existencia.

La trampa de las variables ficticias consiste en. No podemos estimar los EMCO al haber multicolinealidad perfecta. Incluir variables cualitativas en los modelos econométricos. Una pérdida en las propiedades de los estimadores, al haber un elevado grado de multicolinealidad. Un aumento en la multicolinealidad del modelo al estar relacionada con las variables explicativas.

En un modelo econométrico, con ordenada en el origen, donde explicamos el gasto regional en hostelería, en función del índice de precios correspondiente y de la renta regional, con datos de las 17 CC.AA. españolas, si queremos comprobar el posible efecto sobre el gasto para el caso de las regiones costeras, …. Podemos incluir una variable ficticia para diferenciar la ocupación hotelera entre los distintos trimestres del año. Introducimos una variable ficticia que toma valor uno para las regiones costeras y cero para el resto. Incluimos dos variables ficticias: una para las regiones costeras y otra para las de interior. No se pueden incorporar al modelo variables no cuantitativas.

Si la gráfica que recoge la relación entre salarios y años de experiencia con observaciones muestrales de 40 trabajadores del sector bancario es la siguiente Definiendo la variable ficticia 𝐻𝑂𝑀𝐵𝑅𝐸=1 en el caso de los hombres (0 en otro caso), el modelo a estimar sería. 𝑆𝐴𝐿𝐴𝑅𝐼𝑂𝑡=𝛽0+𝛽1𝐸𝑋𝑃𝑡+𝛿1𝐻𝑂𝑀𝐵𝑅𝐸𝑡+𝛿2(𝐻𝑂𝑀𝐵𝑅𝐸𝑡∙𝐸𝑋𝑃𝑡)+𝜀𝑡 esperando unos coeficientes 𝛿1 y 𝛿2 positivos. 𝑆𝐴𝐿𝐴𝑅𝐼𝑂𝑡=𝛽0+𝛽1𝐸𝑋𝑃𝑡+𝛿1(𝐻𝑂𝑀𝐵𝑡 ∙𝐸𝑋𝑃𝑡)+𝜀𝑡 con 𝛿1 negativo. 𝑆𝐴𝐿𝐴𝑅𝐼𝑂𝑡=𝛽0+𝛽1𝐸𝑋𝑃𝑡+𝛿1𝐻𝑂𝑀𝐵𝑅𝐸𝑡+𝜀𝑡 con 𝛿1 positivo. Ninguna de las opciones es correcta.

Una variable ficticia ... Puede tomar “p” valores ligados a las “p” modalidades de la característica que se quiere recoger. En un modelo econométrico hace que este no pueda ser un Modelo Clásico. No puede ser la variable endógena en un modelo econométrico. Ninguna de las anteriores es correcta.

Las variables ficticias ... Pueden tomar “p” valores ligados a las “p” modalidades de la característica que se quiere recoger. Trabajando con datos anuales, permiten realizar el análisis estacional. En un modelo econométrico hace que este no pueda ser un Modelo Clásico. Como variables dicotómicas, son útiles para incorporar variable de naturaleza cualitativa con únicamente dos modalidades.

Estudiando la evolución del precio de la gasolina en el conjunto de países de la UE, en el período 1990-2010, se quiere tener en cuenta, junto con otros dos regresores (𝑥1,𝑥2) la guerra de Iraq iniciada en el año 2003 y que continuó hasta el año 2011, año en el que se retiran definitivamente las tropas americanas. Suponemos que afecta al precio medio en uno y otro período, pero no hay efectos de interacción con otros regresores. El modelo a estimar debería incluir una ficticia multiplicativa 𝐺𝑈𝐸𝑅𝑅𝐴=1 para el período 2003-2010 y 0 en otro caso. El modelo debería incluir dos ficticias definidas como 𝐺𝑈𝐸𝑅𝑅𝐴=1 si 𝑡=2003−2010 (0 en otro caso) y 𝑃𝐴𝑍=1 si 𝑡=1990−2002 (0 en otro caso) es decir Y𝑡=𝛽0+𝛽1𝑋1𝑡+𝛽2𝑋2𝑡+𝛿1𝐺𝑈𝐸𝑅𝑅𝐴𝑡+𝛿2𝑃𝐴𝑍𝑡+𝜀t. El modelo debería incluir la ficticia como 𝐺𝑈𝐸𝑅𝑅𝐴=1 si 𝑡=2003−2010 (0 en otro caso) es decir Y𝑡=𝛽0+𝛽1𝑋1𝑡+𝛽2𝑋2𝑡+𝛿1𝐺𝑈𝐸𝑅𝑅𝐴𝑡+𝜀t. Ninguna de las opciones sería la correcta.