El Ratio de Verosimilitudes de Factores Comunes bajo condiciones no ideales

The spatial Durbin model occupies an interesting position in spatial econometrics. It is the reduced form of a model with cross-sectional dependence in the errors and it may be used as the nesting equation in a more general approach of model selection. Specifically, in this equation we can obtain the Likelihood Ratio test of Common Factors (LRCOM). This test has good properties if the model is correctly specified, as shown in Mur and Angulo (2006). However, as far as we know, there is no literature in relation to the behaviour of the test under non-ideal conditions, which is the purpose of the paper. Specifically, we study the performance of the test in the case of heteroscedasticity, non-normality, endogeneity, dense weighting matrices and non-linearity. Our results offer a positive view of the Likelihood Ratio test of Common Factors, which appears to be a useful technique in the toolbox of spatial econometrics.El modelo espacial de Durbin ocupa una posición interesante en econometría espacial. Es la forma reducida de un modelo de corte transversal con dependencia en los errores y puede ser utilizado como ecuación de anidación en un enfoque más general de selección de modelos. En concreto, a partir de esta ecuación puede obtenerse el Ratio de Verosimilitudes conocido como test de Factores Comunes (LRCOM). Como se muestra en Mur y Angulo (2006), este test tiene bue-nas propiedades si el modelo está correctamente especificado. Sin embargo, por lo que sabemos, no hay referencias en la literatura sobre el comportamiento de este test bajo condiciones no ideales. En concreto, estudiamos el comportamiento del test en los casos de heterocedasticidad, no normalidad, endogeneidad, matrices de contactos densas y no-linealidad. Nuestros resultados ofrecen una visión positiva del test de Factores Comunes que parece una técnica útil en el instrumental propio de la econometría espacial contemporánea

Modelos para datos espaciales con estructura transversal o de panel. Una revision

En este trabajo analizamos la situación actual de la Econometría espacial, como disciplina de naturaleza econométrica especializada en el manejo de datos y relaciones de tipo espacial. Se trata de un campo de investigación que ha evolucionado muy rápidamente en las últimas décadas produciendo una gran variedad de técnicas e instrumentos diferentes. El pequeño análisis bibliogáfico que realizamos en la primera parte del trabajo pone de manifiesto esta tensión. A continuación, la discusión sobre métodos se estructura en dos grandes apartados dedicados, respectivamente, a los modelos puros de corte transversal y a los modelos de datos panel. Esta revisión nos ha permitido identificar ciertas lagunas que deberían recibir mayor atención por parte de los usuarios, aunque la valoración global es positiva

Geomárketing: Estudio del sector agroalimentario en el Valle del Ebro

Análisis del sector agroalimentario utilizando Sistemas de Información Geográfica (SIG)y estadística espacial; todo enfocado a la región del Valle del Ebro. Tambien se propone una posible línea de negocio futuro basada en la creación de una Denominación de Origen Valle del Ebro

Causalidad espacial. Una aplicación al proceso de deforestación en Bolivia

This paper analyses the causes of deforestation for a representative set of Bolivian municipalities. The literature on environmental economics insists on the importance of physical and social factors. We focus on the last group of variables. Our objective is to identify causal mechanisms between these factors of risk and the problem of deforestation. To this end, we present a testing strategy for spatial causality, based on a sequence of Lagrange Multipliers. The results that we obtain for the Bolivian case confirm only partially the traditional view of the problem of deforestation. Indeed, we only find unequivocal signs of causality in relation to the structure of property rights.Este trabajo analiza las causas de la deforestación para un conjunto representativo de municipios bolivianos. La literatura sobre economía ambiental insiste en la importancia de los factores físicos y sociales. Nos centramos en el último grupo de variables. Nuestro objetivo es identificar los mecanismos causales entre estos factores de riesgo y el problema de la deforestación. Con este fin, se presenta una estrategia de análisis para identificar mecanismos de causalidad espacial, basada en una secuencia de los multiplicadores de Lagrange. Los resultados que obtenemos para el caso de Bolivia confirman sólo parcialmente la visión tradicional del problema de la deforestación. De hecho, sólo encontramos signos inequívocos de causalidad en relación con la estructura de los derechos de propiedad

Causalidad espacial. Una aplicación al proceso de deforestación en Bolivia

This paper analyses the causes of deforestation for a representative set of Bolivian municipalities. The literature on environmental economics insists on the importance of physical and social factors. We focus on the last group of variables. Our objective is to identify causal mechanisms between these factors of risk and the problem of deforestation. To this end, we present a testing strategy for spatial causality, based on a sequence of Lagrange Multipliers. The results that we obtain for the Bolivian case confirm only partially the traditional view of the problem of deforestation. Indeed, we only find unequivocal signs of causality in relation to the structure of property rights.Este trabajo analiza las causas de la deforestación para un conjunto representativo de municipios bolivianos. La literatura sobre economía ambiental insiste en la importancia de los factores físicos y sociales. Nos centramos en el último grupo de variables. Nuestro objetivo es identificar los mecanismos causales entre estos factores de riesgo y el problema de la deforestación. Con este fin, se presenta una estrategia de análisis para identificar mecanismos de causalidad espacial, basada en una secuencia de los multiplicadores de Lagrange. Los resultados que obtenemos para el caso de Bolivia confirman sólo parcialmente la visión tradicional del problema de la deforestación. De hecho, sólo encontramos signos inequívocos de causalidad en relación con la estructura de los derechos de propiedad

Una propuesta de investigación en Econometría espacial

Una versión preliminar de este trabajo fue presentado en Madrid, el 29 de noviembre de 2001, en la XXVII Reunión de Estudios Regionales.En este trabajo ofrecemos una reflexión sobre la situación actual del programa de investigación en Econometría espacial. El crecimiento de la disciplina, tanto en cantidad como en calidad, ha sido intenso a lo largo de las últimas décadas consolidando un amplio catálogo de técnicas de análisis. A pesar de esta evolución satisfactoria, persisten una serie de inconsistencias en la forma de hacer Econometría sobre la dimensión espacio que reclaman mayor atención. Algunas de ellas se discuten en las páginas que continúan.Through this paper we try to discuss the current situation of the research programme in Spatial Econometrics. This discipline has grown very fast during the last decades, in quantity as well as in quality, developing a wide variety of techniques. The results seem satisfactory although there remain some inconsistencies in the way of doing Econometrics on the Spatial dimension that merit greater attention. Some of them are discussed in the paper, while others are just highlighted

El Ratio de Verosimilitudes de Factores Comunes bajo condiciones no ideales

The spatial Durbin model occupies an interesting position in spatial econometrics. It is the reduced form of a model with cross-sectional dependence in the errors and it may be used as the nesting equation in a more general approach of model selection. Specifically, in this equation we can obtain the Likelihood Ratio test of Common Factors (LRCOM). This test has good properties if the model is correctly specified, as shown in Mur and Angulo (2006). However, as far as we know, there is no literature in relation to the behaviour of the test under non-ideal conditions, which is the purpose of the paper. Specifically, we study the performance of the test in the case of heteroscedasticity, non-normality, endogeneity, dense weighting matrices and non-linearity. Our results offer a positive view of the Likelihood Ratio test of Common Factors, which appears to be a useful technique in the toolbox of spatial econometrics.El modelo espacial de Durbin ocupa una posición interesante en econometría espacial. Es la forma reducida de un modelo de corte transversal con dependencia en los errores y puede ser utilizado como ecuación de anidación en un enfoque más general de selección de modelos. En concreto, a partir de esta ecuación puede obtenerse el Ratio de Verosimilitudes conocido como test de Factores Comunes (LRCOM). Como se muestra en Mur y Angulo (2006), este test tiene bue-nas propiedades si el modelo está correctamente especificado. Sin embargo, por lo que sabemos, no hay referencias en la literatura sobre el comportamiento de este test bajo condiciones no ideales. En concreto, estudiamos el comportamiento del test en los casos de heterocedasticidad, no normalidad, endogeneidad, matrices de contactos densas y no-linealidad. Nuestros resultados ofrecen una visión positiva del test de Factores Comunes que parece una técnica útil en el instrumental propio de la econometría espacial contemporánea

Una revisión de la curva de Kuznets para el CO2: de los modelos de corte transversal a los de datos panel

The Environmental Kuznets Curve (EKC) predicts that environmental degradation intensifies when per capita income increases and subsequently subsides after a certain income level is reached, resulting in an inverted U-shaped relationship. There is abundant literature on the topic that corroborates the existence of a positive income elasticity for environmental quality. However, results are controversial. We take the case of CO2, by comparing the results of the cross-sectional estimates with those derived from a panel approach. To this end, we use data from 182 countries during the period 1992-2011. We found that the EKC hypothesis is acceptable under both approaches, although the estimated turning points in cross-sections seem unreliable. Our application underlines the importance of adequately address central problems such as heterogeneity, structural breaks and spatial interaction.La curva de Kuznets (EKC) predice que la degradación medioambiental se intensifica inicialmente al aumentar la renta per cápita, para disminuir a continuación tras haber alcanzado cierto nivel de renta o "turning point". Esta estructura se traduce en una relación en forma de U invertida entre ambas variables. Existe abundante literatura sobre el tema que corrobora la existencia de una elasticidad neta positiva para la calidad medioambiental. Sin embargo, los resultados son controvertidos. Analizamos el caso de CO2 comparando los resultados de las estimaciones transversales, con las derivadas de un enfoque panel. Para ello utilizamos datos de 182 países durante el periodo 1992-2011. Comprobamos que la hipótesis EKC resulta aceptable bajo ambos enfoques, aunque los "turning point" estimados en los cortes transversales son poco creíbles. Nuestra aplicación subraya la importancia de tratar adecuadamente problemas centrales como la heterogeneidad, las rupturas estructurales y la interacción espacial