TÉCNICAS DE MEDICIÓN ECONÓMICA · universidad nacional de piura facultad de economÍa programa de actualizaciÓn para titulaciÓn profesional patpro xxxiii mÓdulo iii tÉcnicas

UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURAFACULTAD DE ECONOMÍA

PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN PARA TITULACIÓN PROFESIONALPATPRO XXXIII

MÓDULO III

TÉCNICAS DE MEDICIÓN ECONÓMICA

TÓPICO 2:

MODELOS DE PANEL DATA

Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZ Ms. Sc.

MODELOS DE PANEL DATAOBJETIVO: Describir los fundamentos básicos y aplicaciones de

modelos econométricos con información de panel data.

CONTENIDO:

2.1. Introducción2.1.1. Definición2.1.2. Tipos2.1.3. Ventajas2.1.4. Limitaciones

2.2. Especificación general de un modelo con datos de panel2.2.1. Modelo de panel de coeficientes constantes2.2.2. Modelo de panel de efectos fijos2.2.3. Modelo de panel de efectos aleatorios2.2.4. Contraste

2.2.4.1. Redundancia.2.2.4.2. Hausman

2.3. Estimación, evaluación y predicción

BIBLIOGRAFÍA:

GUJARATI, Damodar. “Econometría”. Quinta Edición. McGraw-Hill InternacionalEditores S.A., México (2010). Cap. 16. pp. 613-631.GREENE, Willian, “Análisis Econométrico”. Tercera Edición, Prentice Hall. Madrid-España (1999). Cap. 14. pp. 532-560.

24/09/2018 2Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZ

INTRODUCCIÓN

ECONOMETRÍA

Ciencia Social en la que se aplican los instrumentos de la teoríaeconómica, la matemática y la estadística al análisis de losfenómenos económicos (Goldberger.1970)

“La econometría se basa en la aplicación de técnicasmatemáticas y estadísticas al análisis de las relacionespostuladas por la teoría económica”

Disciplina científica que tiene por objeto la explicación y lapredicción de los fenómenos económicos, mediante el uso demodelos expresados en forma matemática y la utilización demétodos estadísticos de estimación y contraste.


24/09/2018 4

Teoría Económica:

A través del planteamiento de la hipótesis a testear

Matemática:

Al expresar a través de ecuaciones las hipótesis planteadas por la teoría económica

Estadística:

En la recolección y sistematización de los datos: estadística descriptiva,

En la evaluación de la significancia de los estimadores: estadística inferencial.

INTRODUCCIÓN

Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZ

INTRODUCCIÓN

)(YfC

),( YfC

)(YfC

24/09/2018 5

TEORÍA

ECONÓMICA

MATEMÁTICA

ESTADÍSTICA

E

C

O

N

O

M

E

T

R

Í

A

“Los gastos de consumo

dependen del nivel de ingreso”

YC 10

),( YfC YC 10

ii YC 10 DESCRIPTIVA INFERENCIAL

Prueba de Hipótesis

Prueba de significancia


INTRODUCCIÓN

La Econometría ha experimentado un gran desarrollo en lasúltimas décadas, tanto en su metodología, sino también ensus aplicaciones, debido a algunos factores como:

i. Incremento de la disponibilidad de datos estadísticos.

ii. La generalización del uso de ordenadores.

iii. Avances experimentados en el desarrollo deprogramas informáticos.


INTRODUCCIÓN

ANÁLISIS DE REGRESIÓN

El Análisis de Regresión es una de las herramientas de usosmas frecuente en el trabajo econométrico.

¿En qué consiste el análisis de regresión?

Descripción y evaluación de la relación entre una (s) variable (s)determinada (s): (explicada / dependiente/ endógena); y una omás variables adicionales: (explicativas / independientes /exógenas)


INTRODUCCIÓN

REGRESIÓN: Francis Galton (1822-1911) Inglaterra, quienestudio la relación entre la estatura de los hijos y de lospadres.

El Análisis de Regresión no se debe confundir con el Análisisde Correlación, el cual consiste en medir el grado de relaciónlineal entre las variables, a diferencia del análisis de regresiónque mide relaciones de causalidad.


INTRODUCCIÓN

Los Modelos Econométricos tratan de explicar elcomportamiento de una o de más variables en función de otrasvariables que se consideran explicativas, incluyendo tambiénvariable (s) no observable (s) o aleatoria (s).

);,,(

);,,(

);,,(

32313

21322

12211

YXXhY

YXXgY

YXXfY

24/09/2018 9

kiiXfY 1);(


INTRODUCCIÓN

Los modelos econométricos pueden clasificarse de acuerdo avarios criterios, tales como:

a. Según el número de ecuaciones:

Uniecuacionales

Multiecuacionales

24/09/2018 10

iiii

iiii

XYY

XYY

2121121202

1111212101

kk XXXY 22110


INTRODUCCIÓN

b. Según la relación funcional especifica:

Lineal

No lineal

eXAXY 21

24/09/2018 11

kk XXXY 22110

21 XAXY

Linealizable

No Linealizable

1, jj

k


INTRODUCCIÓN

c. Según la naturaleza de los datos:

Temporales (Time series)

Atemporales (cross section)

Mixtos o “Panel Data”

ikikiii XXXY 22110

24/09/2018 12

tktkttt XXXY 22110

itkitkititit XXXY 22110


INTRODUCCIÓN

d. Según las características dinámicas:

24/09/2018 13

Estáticos:

Todas la variables están referidas al mismo periodo de tiempo.

Los modelos con datos atemporales son estáticos por definición.

tktkttt XXXY 22110

ikikiii XXXY 22110


INTRODUCCIÓN

24/09/2018 14

Dinámicos:

La variable (es) endógena depende (n) de variables exógenas

con y/o sin rezagos

Rezagos distribuidos

Autorregresivos

tktkttt XXXY 11210

tttt XXY 1210

ttt YY 1

tttt YXY 110


INTRODUCCIÓN

FUENTES DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA

La fuente de información se refiere al lugar, la institución, laspersonas o elementos donde están los datos que se necesitanpara cada una de las variables del modelo econométrico.

Estas pueden ser:

Las Oficinas de Estadística: Boletines físicos y/o virtuales.

Archivos ó Registros Administrativos

Encuestas y Censos

INTRODUCCIÓN

ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS

La información económica suele presentarse en diversasformas:

Datos de series de tiempo (Time Series)

Datos de corte transversal (Cross section)

Datos de panel (Panel Data)

INTRODUCCIÓN

DATOS DE SERIES DE TIEMPO (Time Series)

El conjunto de datos de series de tiempo ( o datos de seriestemporales) consta de observaciones de una o mas variables através del tiempo, donde la disposición cronológica de lasobservaciones en una serie temporal proporciona informaciónpotencialmente importante.

El análisis de estos datos esta muy cercano al campo de

la MACROECONOMETRÍA

INTRODUCCIÓN

En Modelos econométricos de series de tiempo interesa:

El periodo de análisis: El periodo de tiempo en el cual se va ha realizar la investigación econométrica y sobre el cual se tiene información.

La periodicidad: Es la frecuencia de los datos…………HorariaDiariaSemanalMensualTrimestralSemestralAnual………….

INTRODUCCIÓN

• obs ATACOCHAI1

• 1/02/1995 0.554157

• 1/03/1995 0.546287

• 1/04/1995 0.530615

• 1/05/1995 0.522749

• 1/06/1995 0.507084

• 1/09/1995 0.460111

• 1/10/1995 0.413270

• 1/11/1995 0.467797

• 1/12/1995 0.506719

• 1/13/1995 0.491069

• 1/16/1995 0.483101

• 1/17/1995 0.483043

• 1/18/1995 0.475195

• 1/19/1995 0.467349

• 1/20/1995 0.467293

24/09/2018 19

Datos diarios que pertenecen a semanas de 5 días


INTRODUCCIÓN

• obs TCN• 1/02/1995 2.856000• 1/03/1995 2.865000• 1/04/1995 2.948000• 1/05/1995 2.956000• 1/06/1995 2.957000• 1/07/1995 2.982000• 1/08/1995 2.985000• 1/09/1995 2.996500• 1/10/1995 2.997000• 1/11/1995 2.994000• 1/12/1995 2.998000• 1/13/1995 2.987000• 1/14/1995 2.989000• 1/15/1995 3.100000• 1/16/1995 3.110000• 1/17/1995 2.990000• 1/18/1995 2.970000• 1/19/1995 2.998000• 1/20/1995 2.999900

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Datos diarios que pertenecen a semanas de 7días


INTRODUCCIÓN

• obs TCPS• 1/07/2008 2.990000• 1/14/2008 2.995000• 1/21/2008 2.999000• 1/28/2008 2.999900• 2/04/2008 3.010000• 2/11/2008 3.022000• 2/18/2008 3.110000• 2/25/2008 3.155000

24/09/2018 21

Datos semanales


INTRODUCCIÓN

• obs INF• 2007M02 2.100000• 2007M03 2.130000• 2007M04 2.230000• 2007M05 2.450000• 2007M06 3.120000• 2007M07 2.980000• 2007M08 2.230000• 2007M09 3.120000• 2007M10 3.120000• 2007M11 3.250000

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Datos mensuales


INTRODUCCIÓN

• obs PBI

• 2006Q2 22560.14

• 2006Q3 28451.10

• 2006Q4 26548.30

• 2007Q1 25489.56

• 2007Q2 22365.41

• 2007Q3 22356.25

• 2007Q4 24985.21

24/09/2018 23

Datos Trimestrales


INTRODUCCIÓN

• obs IMP

• 2005S1 1255.560

• 2005S2 1356.230

• 2006S1 1458.210

• 2006S2 1489.250

• 2007S1 14265.26

• 2007S2 5471.950

24/09/2018 24

Datos Semestrales


INTRODUCCIÓN

• obs YPD• 1990 4468.700• 1991 4486.500• 1992 4613.700• 1993 4666.200• 1994 4775.600• 1995 4825.500• 1996 4866.000• 1997 4872.100• 1998 4897.400• 1999 4920.700• 2000 4927.100

24/09/2018 25

Datos Anuales


INTRODUCCIÓN


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INTRODUCCIÓN


INTRODUCCIÓN


INTRODUCCIÓN

DATOS DE CORTE TRANSVERSAL (CrossSection)

Un conjunto de datos de corte transversal consta de una

muestra de individuos, hogares, empresas, ciudades u

otras diversas unidades, tomada en un momento

determinado.

Una particularidad de los datos de corte transversal, es

que a menudo se da por hecho que se obtuvieron

mediante muestreo aleatorio.

El análisis de estos datos esta muy cercano al campo de

la MICROECONOMETRÍA

INTRODUCCIÓN

• obs EDAD EDU

• 1 32.00000 12.00000

• 2 30.00000 12.00000

• 3 35.00000 12.00000

• 4 34.00000 12.00000

• 5 31.00000 14.00000

• 6 54.00000 12.00000

• 7 37.00000 16.00000

• 8 54.00000 12.00000

• 9 48.00000 12.00000

• 10 39.00000 12.00000

• 11 33.00000 12.00000

• 12 42.00000 11.00000

• 13 30.00000 12.00000

• 14 43.00000 12.00000

• 15 43.00000 10.00000

• 16 35.00000 11.00000

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Datos de Corte Transversal


INTRODUCCIÓN

Algunos conjuntos de datos tiene características tanto decorte transversal como de series temporales.

Si se aplica a nivel nacional dos encuestas de hogares una en1993 y la otra en 1995.

En 1993 se aplicó una encuesta a una muestra aleatoria dehogares sobre variables como: ingreso, consumo, ahorro,tamaño de la familia.

En 1995 se aplicó la misma encuesta a una muestraaleatoria de hogares sobre variables como: ingreso,consumo, ahorro, tamaño de la familia.

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COMBINACIONES DE CORTES TRANSVERSALES


INTRODUCCIÓN

Con el objeto de aumentar el tamaño de la muestra, se puede formar una combinación de cortes transversales para los dos años.

Una combinación de cortes transversales suele ser un medio eficaz para analizar los efectos de una nueva política gubernamental.

Una combinación de cortes transversales se analiza en forma parecida al corte transversal estándar. Lo importante de este análisis es como cambia en el tiempo una relación fundamental.


INTRODUCCIÓN

Obs. Año Y C S TF

1 1993 2000 1900 100 3

. . . . . .

. . . . . .

250 1993 2400 2350 50 5

251 1995 3000 2900 100 4

. . . . . .

. . . . . .

500 1995 2987 2400 587 4

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COMBINACIONES DE CORTES TRANSVERSALES


INTRODUCCIÓN

Un conjunto de datos de panel ( o longitudinales) consta deuna serie temporal para unidad de corte transversal en elconjunto de datos.

La característica fundamental de los datos de panel, que losdistingue de las combinaciones de cortes transversales, es elhecho de que se da seguimiento a las mismas unidadestransversales ( hogares, empresas, municipios,….) durantecierto periodo.

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DATOS DE PANEL ( PANEL DATA)


INTRODUCCIÓN

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Obs. 2001 2002 2003

Y C S Y C S Y C S

01

02

03

04

05

…

…

99

100


INTRODUCCIÓN

24/09/2018 36

EMPRESA T COSTE Y

EMP1 1955 3.154 214

EMP1 1960 4.271 419

EMP1 1965 4.584 588

EMP1 1970 5.849 1025

EMP2 1955 3.859 696

EMP2 1960 5.535 811

EMP2 1965 8.127 1640

EMP2 1970 10.966 2506

EMP3 1955 19.035 3202

EMP3 1960 26.041 4802

EMP3 1965 32.444 5821

EMP3 1970 41.18 9275

EMP4 1955 35.229 5668

EMP4 1960 51.111 7612

EMP4 1965 61.045 10206

EMP4 1970 77.885 13702

EMP5 1955 33.154 6000

EMP5 1960 40.044 8222

EMP5 1965 43.125 8484

EMP5 1970 57.727 10004

EMP6 1955 73.05 11796

EMP6 1960 98.846 15551

EMP6 1965 138.88 27218

EMP6 1970 191.56 30958


INTRODUCCIÓN

24/09/2018 37


Primero se genera la parte cronológica


INTRODUCCIÓN


INTRODUCCIÓN

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Luego se genera la dimensión transversal


INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN

Luego se ingresa la notación de las variables del

panel

INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN

Información preferentemente cronológica

INTRODUCCIÓN

Información preferentemente transversal

INTRODUCCIÓN

Workfile tiene las sub-muestras cronológicas y la

marca del Panel

MODELOS ECONOMÉTRICOS DE PANEL DATA

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¿QUÉ ES UN PANEL DATA?

Es una matriz de datos que cuenta con información a a lolargo del “espacio” y a través del tiempo

Un Modelo Econométrico de Panel Data es aquel quetrabaja con los datos en ambas dimensiones y que cuentacon un número de observaciones que equivale alnúmero de momentos de tiempo por el número de claseso identificadores transversales.

Un Modelo Econométrico de Panel Data ofrece al que lotrabaja una serie de ventajas en cuanto al proceso de losdatos y a la consideración de algunos aspectos que noson directamente observables aunque forman parte delproblema



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Ejemplos

Modelo Panel Data obtenido a partir de la EncuestaNacional Longitudinal de Experiencia del MercadoLaboral. Trabaja con 15.000 individuos, y haciendo unseguimiento de los mismos desde 1978 hasta laactualidad.

Análisis de la influencia de algunas variables, como larenta, el tamaño familiar, etc, en el consumo dealimentos en diferentes momentos de tiempo.

Estudio econométrico de la inversión extranjera en cadauno de los países de América Latina, como una funciónde un grupo de variables como el PIB, el índice de riesgopaís, en un lapso de tiempo



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TIPOS DE PANEL DATA

Los paneles de datos se distinguen por su amplitudtransversal y su profundidad temporal. Pueden ser:

Paneles Microeconómicos: De gran amplitud en la partetransversal. Ejm. Un estudio del consumo de 3,000 familiasdesarrollado para 10 años.

Paneles Macroeconómicos: De gran profundidad en en laparte cronológica. Ejm. Un modelo para la explicación delprecio de las acciones de unas 20 empresas cotizadas en laBolsa de valores, con información diaria para los últimos 10años.

Random Field: Paneles con abundantes datoscronológicos y transversales. Los más extensos.



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También los Modelos Econométricos de Panel Data se diferencian por la disponibilidad de información:

Paneles Balanceados: Todas las observaciones de series detiempo y corte transversal están disponibles. En la practicaesta es la excepción mas que la regla.

Paneles No Balanceados: Cuando algunas observaciones deseries temporales no están disponibles para algunasobservaciones de corte transversal.

Diseño de muestra / Problema de no respuesta/”Attrition”/”incidental trucation problem”.



24/09/2018 52

¿Qué justifica hacer un Modelo Panel Data?

¿Por qué un Panel Data y no un Modelo solo de

Series de Tiempo?:

Puede que las variables participantes tengan pocavariabilidad en el tiempo y gran variación transversal.

Ejm. En el marco del turismo, puede encontrase muy atractivoel flujo de turistas de una zona a otra, así como considerar losdiversos tipos de turismo que ofrece un país, como el turismode playas, histórico, de montaña, el ecoturismo, etc, frente a laescasa variación en el tiempo de variables como el ingreso delos turistas, el tipo de cambio, sin que por ello tengantampoco que descartarse



24/09/2018 53

¿Por qué un Panel Data y no un Modelo solo de

Sección Transversal?:

Para aprovechar toda la variabilidad cronológica quepuede aportar buena información.

Ejm. En un país en donde existe gran variación en losindicadores económicos a lo largo del tiempo, una muestrapanel sobre variables que están vinculadas a la Bolsa devalores, aportará información relevante, que una exclusiva detipo sección transversal, donde es probable que las accionesde diversas compañías no presenten variaciones significativas.Aunque ello no es razón para prescindir de la dimensióntransversal



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OBJETIVO

Capturar la heterogeneidad no observable, ya sea entre

agentes económicos; así como también en el tiempo.

Dado que esta heterogeneidad no se puede detectar ni con

estudios de series temporales, ni tampoco con los de corte

transversal.



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VENTAJAS:

1. Toma en cuenta de manera explicita la heterogeneidad,reduciendo posible sesgo:

a. Considera efecto de variables “invariantes” en eltiempo y/o espacio, que pueden afectar a la variable“problema” bajo estudio.

b. Permite analizar efecto de cada individuo y controlar“outliers” sin recurrir a variables dicotómicas.



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VENTAJAS:

2. Mejora la Calidad de la información

a. Mayor variabilidad, grados de libertad y eficiencia.

b. Se reduce el problema de colinealidad; la dimensióntransversal agrega variabilidad y reduce lacolinealidad entre regresores.

3. Permite estudiar dinámicas de ajuste, relacionesintertemporales (intergeneracionales), etc:



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VENTAJAS:

4. Identifica y cuantifica efectos no posibles de detectarcon datos de corte transversal o series de tiempo(comparaciones de situaciones sin-con).

5. Permite construir y probar modelos de comportamiento(eficiencia técnica-economías de escala).

6. Reduce sesgo de agregación al recoger información demicro unidades (individuos, firma, hogares).

7. Favorece logro de propiedades estadísticas de losestimadores como la consistencia y eficiencia.



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LIMITACIONES:

1. Problemas en diseño y recolección de datos

Cobertura, datos faltantes, ……

2. Distorsión por errores de medida

Preguntas no precias, errores intencionales, informantesinadecuados, sesgo inducido por encuestador

3. Problemas de selección

Autoselección, pérdida de unidades transversales.



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ESPECIFICACIÓN DE UN MODELO PANEL DATA

Sea la siguiente ecuación lineal general:

El modelo se explicita en las siguientes dimensiones:

Donde los subíndices señalan:

Variables exógenas o regresores

momentos de tiempo

elementos transversales

Siendo la muestra completa

UXY

itkitkititit XXXY 22110

Tt ,,3,2,1

Ni ,,3,2,1

NTn *

Kk ,,3,2,1


MODELOS ECONOMÉTRICOS DE PANEL DATAEspecificación de un Modelo Panel Data

• Una extensión del modelo es la siguiente:

Yit = it + 1 X1it + 2 X2it + …………..+ k Xkit + it

En donde hay un componente variable it que representala heterogeneidad transversal y cronológica inobservable.

Pero en la práctica se aplican algunas restricciones • que conducen a la versión más utilizada:

Yit = i + 1 X1it + 2 X2it + …………..+ k Xkit + it

En donde solo se tiene en cuenta al elemento transversal de laheterogeneidad inobservable, que es el que produce

mayormente las variaciones dignas de tenerse en cuenta.


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