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Modelos Econométricos: Aplicaciones en Probabilidad y Variables Instrumentales

Matemáticas, , , ,

a. Interpretación de resultados

Como accidente es una variable dicotómica, nos encontramos con un modelo de probabilidad lineal.

Dado que β0 = 0,05, para una persona que no consume alcohol, la probabilidad estimada de tener un accidente es del 5%. Por su parte, la estimación de β1 indica que, por cada litro adicional de alcohol consumido durante la noche, la probabilidad promedio de tener un accidente aumenta en un punto porcentual.

b. Especificación del modelo

accidente_i = β0 + β1 alcohol_ Seguir leyendo “Modelos Econométricos: Aplicaciones en Probabilidad y Variables Instrumentales” »

Consecuencias de la Heterocedasticidad y Estimación de Brechas Salariales

Matemáticas y estadística, , , , , , ,

Pregunta 1: Heterocedasticidad

(5 puntos) ¿Cuál de las siguientes opciones es consecuencia de la heterocedasticidad?

  1. Los estimadores de MCO (βj) son inconsistentes.
  2. El estadístico F usual ya no tiene una distribución F.
  3. El estimador obtenido por el Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios ya no es el Mejor Estimador Lineal Insesgado (MELI).

Respuesta

Cuando tenemos heterocedasticidad en el modelo lineal general, y todos los demás supuestos de Gauss-Markov se cumplen, el estimador MCO será insesgado Seguir leyendo “Consecuencias de la Heterocedasticidad y Estimación de Brechas Salariales” »