Reflections on the probability change measurement strategy in binary choice models

Este trabajo se centra en la evaluación de la medida que, en el marco de los modelos de elección binarios o dicotómicos, se utiliza para reflejar el cambio en la probabilidad ante la variación de una de las variables explicativas. La opción de cuantificación más común ha consistido en utilizar el vector de valores medios de las variables explicativas, lo que podemos entender como poner el énfasis en el comportamiento de «un individuo medio». Frente a esta práctica habitual, efectuamos una propuesta de evaluación alternativa que atiende fundamentalmente al «comportamiento medio de la muestra». Se diseña, asimismo, un experimento de Monte Carlo que permite probar que la propuesta desarrollada en este trabajo es más robusta que la tradicionalmente planteada en la literatura

Modelos econométricos con datos de corte transversal: el precio del alquiler de la vivienda en Zaragoza

En España, sólo el 18,5% de los jóvenes menores de treinta años consiguieronindependizarse durante 2019. Las razones pueden encontrarse en la precariedad delmercado laboral, los obstáculos que encuentran al adquirir una vivienda o los precios delos alquileres. Respecto a estos últimos realizamos un estudio con el objetivo deconocer y cuantificar el efecto que determinados factores provocan sobre el precio dealquiler de pisos en Zaragoza. Utilizamos una base de datos de corte transversal paraestimar la relación entre el precio y una serie de factores explicativos, a través de lametodología econométrica.Los resultados que hemos obtenido corroboran las sospechas de partida. Los alquileresson más caros cuando: la zona es más rica, la vivienda tiene más superficie, el edificiotiene ascensor, hay más de un baño y se encuentran situados cerca del centro o de launiversidad. Los dos factores con un mayor efecto son: la presencia de ascensor o demás de un baño.Para concluir el trabajo, realizamos el análisis estructural con el modelo que,cumpliendo los requisitos para ser considerado adecuado, mejor explique los precios.Saber la magnitud y signo de determinados factores puede ayudar a tomar decisiones yasea a nivel individual como institucional. También realizamos varias prediccionesextramuestrales para unas determinadas características de la vivienda.<br /

Estudio del comportamiento de dos contrastes de normalidad a través de experimentos de Monte Carlo.

El Trabajo de Fin de Grado lleva a cabo un estudio sobre el comportamiento de dos contrastes de Normalidad de Jarque-Bera y Lilliefors, a través de experimentos de Monte Carlo. Tras definir el contexto de nuestro trabajo, esto es, un modelo econométrico lineal (Modelo Lineal General), y establecer las hipótesis básicas cuyo cumplimiento suele suponerse, en este documento se presentan los problemas derivados de la falta de normalidad del término de perturbación en un modelo econométrico, así como la forma de detectarla. Nuestro objetivo es estudiar los dos contrastes propuestos de normalidad de forma comparada, y analizar su capacidad para detectar este problema. En las simulaciones realizadas consideramos modelos en los que la perturbación aleatoria (ui) sigue una distribución diferente a la normal, para así poder observar si los resultados que muestran un comportamiento adecuado de los contrastes, esto es, si detectan esta ausencia de normalidad. La potencia y el tamaño de los contrastes son utilizados para analizar la adecuación de los contrastes, e intentar establecer una comparación entre ellos

El contraste Reset en el ámbito de los modelos probit y logit. Un estudio de Monte Carlo

Este trabajo trata de estudiar un contraste general sobre errores de especificación en el marco de los modelos binarios logit y probit: el contraste Reset. Este es un contraste muy utilizado en el marco de los modelos lineales clásicos, y tratamos ahora de ver la forma de implementarlo, y sus propiedades, en los modelos binarios. Estos modelos econométricos, tratan de explicar la decisión del agente económico entre dos alternativas posibles, que son cuantificadas con valores 1 y 0, en función de un conjunto de variables explicativas. A su vez, estos modelos parten de un modelo latente subyacente; desconocido para nosotros, cuya variable endógena latente podría interpretarse como un nivel de satisfacción o de utilidad. A priori no sabemos si los supuestos considerados para el modelo latente, y por tanto para el binario, son o no correctos. En este trabajo estudiamos si el contraste Reset permite identificar errores de especificación como la omisión de variable relevante, la presencia de heterocedasticidad en el modelo latente o distribución incorrecta de la perturbación del modelo latente. Para ello realizamos un estudio de Monte Carlo, que nos permita estudiar el comportamiento del contraste en muestras pequeñas, así como las diferentes versiones del contraste que existen, con el objetivo de intentar decidir cuál de ellas es la que permite captar mejor los errores de especificación, y qué errores son captados o no por este contraste.<br /

Finite sample behavior of two step estimators in selection models

The problem of specification errors in sample selection models has received considerable attention both theoretically and empirically. However, very few is known about the finite sample behavior of two step estimators. In this paper we investigate by simulations both bias and finite sample distribution of these estimators when ignoring heteroskedasticity in the sample selection mechanism. It turns out that under conditions traditionally faced by practitioners, the misspecified parametric two step estimator (Heckman, 1979) performs better, in finite sample sizes, than the robust semiparametric one (Ahn and Powell, 1993). Moreover, under very general conditions, we show that the asymptotic bias of the parametric two step estimator is linear in the covariance between the sample selection and the participation equation.The first two authors wish to thank the Dirección General de Enseñanza Superior, research project PB96-C05-03 for its financial support. The third author acknowledges financial support from the DGICYT, research project PB94-0602

Finite sample behavior of two step estimators in selection models

The problem of specification errors in sample selection models has received considerable attention both theoretically and empirically. However, very few is known about the finite sample behavior of two step estimators. In this paper we investigate by simulations both bias and finite sample distribution of these estimators when ignoring heteroskedasticity in the sample selection mechanism. It turns out that under conditions traditionally faced by practitioners, the misspecified parametric two step estimator (Heckman, 1979) performs better, in finite sample sizes, than the robust semiparametric one (Ahn and Powell, 1993). Moreover, under very general conditions, we show that the asymptotic bias of the parametric two step estimator is linear in the covariance between the sample selection and the participation equation

Finite sample behavior of two step estimators in selection models

The problem of specification errors in sample selection models has received considerable attention both theoretically and empirically. However, very few is known about the finite sample behavior of two step estimators. In this paper we investigate by simulations both bias and finite sample distribution of these estimators when ignoring heteroskedasticity in the sample selection mechanism. It turns out that under conditions traditionally faced by practitioners, the misspecified parametric two step estimator (Heckman, 1979) performs better, in finite sample sizes, than the robust semiparametric one (Ahn and Powell, 1993). Moreover, under very general conditions, we show that the asymptotic bias of the parametric two step estimator is linear in the covariance between the sample selection and the participation equation.sample selection models, semiparametric models, finite sample analysis, misspecification error, heteroskedasticity, Heckman two step estimator

Estudio del tamaño y potencia del contraste de autocorrelación de Breusch-Godfrey

El presente trabajo constituye un análisis del comportamiento del test de Breusch-Godfrey bajo diferentes condiciones. Para ello, utilizaremos los experimentos de Monte Carlo con el objetivo, por un lado, de corroborar el comportamiento asintótico del estadístico de contraste y, por otro, de determinar la capacidad del test ante los diferentes patrones de autocorrelación a los que será sometido. Se comienza por analizar estructuras autocorrelacionadas puras de orden uno y, a partir de ahí, se repite el experimento aumentado el orden de autocorrelación e introduciendo estructuras mixtas, quedando los resultados en cada apartado recogidos en forma tablas. Finalmente, se comparan los resultados y se exponen las conclusiones extraídas atendiendo especialmente a las particularidades encontradas en cada caso, así como a las posibles consecuencias de trasladar los resultados obtenidos a situaciones empíricas

Estudio del comportamiento de los contrastes de normalidad Jarque Bera y Lilliefors a través de los experimentos de Monte Carlo

Este trabajo consiste en el estudio comparativo de los contrastes de normalidad Jarque Bera y Lilliefors a través de los experimentos de Monte Carlo en modelos univariantes de series temporales.<br /