Práctica 9

Práctica 9: Estimación por Variables Instrumentales
Estimación del rendimiento de la educación para las mujeres casadas
(Wooldridge, 2006, ejemplo 15.1)
Con los datos sobre mujeres trabajadoras casadas del fichero práctica9a.wf1:
a) Halle el estimador MCO del rendimiento de la educación en el modelo de
regresión simple:
lwagei = β 0 + β 1educi + ε i
donde lwage es el logaritmo del salario, y educ son los años de educación.
b) El fichero de datos contiene información sobre una posible variable instrumental
para educ : la educación del padre ( fatheduc ), ¿es un instrumento válido para
educ ? Halle el estimador VI.
c) Compare las estimaciones VI y MCO.
Estimación del rendimiento de la educación para los hombres
(Wooldridge, 2006, ejemplo 15.2)
En el modelo de regresión simple: lwagei = β 0 + β 1educi + ε i , estime el rendimiento de
la educación para los hombres, utilizando como instrumento para educ el número de
hermanos ( sibs ). Compare la estimación VI con la MCO.
Fichero de datos: práctica9b.wf1
Estimación del efecto de fumar sobre el peso de los recién nacidos
(Wooldridge, 2006, ejemplo 15.3)
El siguiente modelo relaciona el peso de los niños al nacer con el consumo de cigarrillos
de la madre:
lpesoi = β 0 + β 1cig i + ε i
donde lpeso es el logaritmo del peso del recién nacido, y cig es el número de paquetes
que la madre fuma al día. Es posible que cig esté relacionado con el cuidado prenatal,
de manera que cig y ε podrían estar correlacionados. En ese caso, deberíamos estimar
la ecuación por VI.
Con los datos del fichero práctica9c.wf1 compruebe si podemos utilizar la variable
precio de los cigarrillos ( precio ) como variable instrumental de cig (Si los cigarrillos
son un bien de consumo habitual, deben estar correlacionados con su precio de forma
negativa).
Estimación del rendimiento de la educación para los hombres
(Wooldridge, 2006, ejemplo 15.4)
Se propone la siguiente ecuación para estimar el rendimiento de la educación:
lwagei = β 0 + β 1educi + β 2 exp er + β 3 exp er 2 + β 4 black + ε i
donde lwage es el logaritmo del salario, educ y exp er son los años de educación y de
experiencia, respectivamente, y black es una variable ficticia que vale 1 si el individuo
es de raza negra.
Con los datos del fichero práctica9d.wf1, correspondientes a una muestra de hombres en
1976:
a) nearc 4 es una variable ficticia que vale 1 si los individuos crecieron cerca de
una universidad, ¿es nearc 4 un instrumento válido para educ ?
b) Estime la ecuación utilizando como variable instrumental para la educación la
variable ficticia nearc 4 .
c) Compare las estimaciones VI y MCO.
Instrucciones de Eviews
Estimación por variables instrumentales
Eviews permite llevar a cabo la estimación VI mediante la opción TSLS (Two Stage
Least Squares o Mínimos Cuadrados en dos etapas). Conviene tener en cuenta que:
• Cuando se activa la estimación TSLS se nos pide una lista de instrumentos. Hay que
tener en cuenta que al menos debe haber tantos instrumentos como regresores (como
“instrumento” para las variables exógenas consideramos la misma variable).
• El coeficiente de determinación puede ser negativo incluso cuando en el modelo hay
una constante.
Observaciones:
• El método VI únicamente asegura la consistencia de la estimación, no su eficiencia.
• Cuando hay más de un instrumento posible la mejor opción es usar como variable
instrumental la combinación lineal de los instrumentos que nos da la estimación
MCO. De este modo se obtiene el estimador VI de menor varianza relativa: este es el
estimador de Mínimos Cuadrados en dos Etapas.