TOPICOS DE ECONOMETRIA APLICADA Variables dependientes limitadas

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TOPICOS DE ECONOMETRIA APLICADAVariables
dependientes limitadas

• Ref Berndt Cap. 11

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Motivación

• Oferta de trabajo tasa de participación (LFPR),
  número de horas trabajadas.
• Problema econométrico Variable dependiente
  censurada (el No. de hs trabajadas no es nunca
  negativo y es cero en muchos casos) o truncada
  datos de salarios se observan sólo para los que
  trabajan.
• Interés participación de mujeres en el mercado
  laboral
• Investigación aplicada esta orientada por la toma
  de decisiones de política programas de
  transferencia, impuestos, etc.

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Algunas definiciones

• Población (P)
• Empleados (E)
• Desempleados (UN)
• Fuera de la fuerza laboral (O)
• P E UN O
• Fuerza de Trabajo (LF)
• LF E UN
• LFPR (LF/P)x100
• UNR (UN/LF)x100

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Marco Teórico

• Análisis micro individual de decisión de
  participación y de las horas ofrecidas de
  trabajo.
• Extensiones desde lo individual hacia decisiones
  de asignación de tiempo en el hogar.

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Oferta de trabajo individual

• Función de utilidad
• U U (G, L)
• - dG/dU MUL/MUG MRSLG
• Restricción presupuestaria
• Y PLH V PL(T L) V PGG
• G (PL/PG )T V/PG - (PL/PG ) L
• Las CPO implican
• MRSLG PL/PG

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(No Transcript)
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• Puntos como P son soluciones interiores se
  ofrecen T H horas de trabajo
• Puntos como B son soluciones de esquina se
  ofrecen cero hs. De trabajo
• El salario de reserva esta determinado por la
  pendiente de la curva de indiferencia cuando H0
• Individuos con idéntico salario de reserva
  tendrán mayor participación en la fuerza laboral
  cuando mayor sea el salario potencial
• Individuos con idéntico salario potencial tendrán
  mayor participación en la fuerza laboral cuanto
  menor sea su salario de reserva.

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Efectos sustitución e ingreso

• Si se supone una suba del salario.
• El efecto sustitución compensado reduce el ocio e
  incrementa la oferta de trabajo (el ocio se hace
  mas caro)
• El efecto ingreso incrementa el consumo de ocio y
  reduce la oferta de horas de trabajo.
• Aun cuando el ocio se suponga un bien normal el
  resultado final puede ser mayor o menor cantidad
  de horas de trabajo ofrecidas.
• El resultado depende de las magnitudes relativas
  cuestión empírica

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(No Transcript)
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comentarios

• Si la situación original era de esquina un
  incremento de salario puede llevar a una
  participación positiva.
• También una reducción en el ingreso no laboral
  puede llevar a una participación positiva.
• Por lo tanto, las decisiones de participación
  también pueden analizarse en términos de efecto
  ingreso y sustitución.
• La estimación de elasticidades es importante

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Otros temas

• Oferta de trabajo familiar
• Función de utilidad de la familia
• Cambios en la oferta de trabajo y en la demanda
  agregada
• Efecto de recesiones o booms
• Hipótesis del trabajador adicional
• Hipótesis del trabajador desalentado

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Asignación del tiempo en el hogar

• Enfoque tradicional trabajo y ocio
• Mucho del tiempo fuera del mercado se usa para
  producir servicios en el hogar
• Las decisiones de consumo de individuos y hogares
  se hacen a partir de un menú de actividades
  alternativas con bienes y tiempo como insumos.

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• Un aumento de salario aumenta el precio de las
  actividades tiempo intensivas, induce sustitución
  y por lo tanto puede resultar en un incremento de
  las horas trabajadas.
• Las horas de trabajo ofrecidas se determinan
  simultáneamente con el consumo.

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• Los resultados son similares
• Se gana detalle en los factores que afectan la
  asignación del tiempo en actividades fuera del
  mercado.
• Los cambios tecnológicos pueden verse como
  mejoras en la productividad del trabajo en el
  hogar e incrementarían la oferta de trabajo.
• También en el tamaño de la familia.

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Costos de mantener un empleo

• Costos de transporte
• Vestimenta
• Trafico
• Seguridad
• Muchos son fijos
• De la solución de esquina a una interior puede
  haber discontinuidades
• Hay un efecto cuantitativo importante cuando se
  pasas no ofrecer a ofrecer.

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Estudios de primera generación
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Ignoraban que la oferta de trabajo para un
individuo
Procedimiento I tomar una muestra, fijar los que
no trabajan en H0 y estimar por
OLS Procedimiento II Tomar una submuestra de los
individuos que tienen horas de trabajo positivas
y estimar la ecuación por OLS para esta submuestra
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• El procedimiento I implica que las ecuaciones son
  validas para todos los W y por lo tanto es una
  mala especificación que lleva a estimaciones
  inconsistentes de los parámetros.
• El procedimiento II, es una selección no
  aleatoria del error para los H positivos

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• Entonces los datos en H estan censurados el error
  debe estar correlacionado con W y V.
• Los parametros obtenidos por OLS no son
  estimaciones consistentes de los verdaderos
  parametros de respuesta de oferta de trabajo.
  (son estimaciones sesgadas e inconsistentes)
• Importante la ecuacion de participacion y la de
  horas trabajadas estan generadas por la misma
  funcion de preferencias pero son dos ecuaciones
  diferentes

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Estudios de segunda generación Modelos Tobit

• Consiste en expresar la respuesta observada (y)
  en funcion de una variable latente

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• La y tiene una distribucion normal y es continua
  para valores estrictamente positivos.
• La densidad de y dado x es la misma que la
  densidad de y dado x para valores positivos.

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• Si extraemos (xi,yi) aleatoriamente de la
  población la densidad de yi dado xi

De estas dos expresiones podemos obtener el valor
del logaritmo de la función de verosimilitud para
cada observación i
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Para una muestra aleatoria de tamaño n podemos
obtener la funcion logaritmica de verosimilitud
agregando para todo i. El segundo termino de la
expresion se refiere a los y positivos (ej.los
trabajadores) y el primero a los y cero (los que
no trabajan). El segundo término es idéntico a
la likelihood de OLS tradicional La primera es
similar a la parte de un probit que evalua la
probabilidad de que y sea cero.
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Interpretacion de coeficientes
El coeficiente estimado debe ajustarse para ser
interpretado como efecto marginal en forma
similar a OLS En general se evalúa para las
variables explicativas en las medias
muestrales Es decir se multiplica por
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Método de Heckman
El valor esperado de H para observaciones que
estan por encima del umbral H (hs. Positivas) es
Xb mas el valor esperado de los errores normales
truncados
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• Lambda es la inversa del ratio de Mills
• Hazard rate
• El K es una variable omitida en la regresion
  lineal
• Heckman sugiere adicionar una estimación del
  lambda como regresor en la ecuación lineal por
  OLS limitando la muestra a los individuos para
  los que H es positivo