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UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURAUNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURAFACULTAD DE ECONOMÍAFACULTAD DE ECONOMÍA
PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN PARA LA TITULACIÓN PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN PARA LA TITULACIÓN PROFESIONALPROFESIONAL
PAPTPRO XXIIPAPTPRO XXII
TÉCNICASTÉCNICAS DEDE MEDICIÓNMEDICIÓN ECONÓMICAECONÓMICA
PARTE II: TÓPICOS DE ECONOMETRÍA PARTE II: TÓPICOS DE ECONOMETRÍA
MODELOS DE “PANEL DATA”MODELOS DE “PANEL DATA”
Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ
MODELOS DE PANEL DATAMODELOS DE PANEL DATA
OBJETIVOOBJETIVO :: DescribirDescribir loslos fundamentosfundamentos básicosbásicos yy aplicacionesaplicaciones dedemodelosmodelos econométricoseconométricos concon informacióninformación dede panelpanel datadata..
CONTENIDOCONTENIDO::
IntroducciónIntroducciónModelos de regresiónModelos de regresiónFuentes de Información para el Análisis EconométricoFuentes de Información para el Análisis EconométricoEstimación y evaluación de un modelo de regresiónEstimación y evaluación de un modelo de regresiónModelo econométrico de panel dataModelo econométrico de panel dataModelos de efectos fijosModelos de efectos fijos
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 22
Modelos de efectos fijosModelos de efectos fijosModelos de efectos aleatoriosModelos de efectos aleatorios
BIBLIOGRAFÍABIBLIOGRAFÍA ::
GUJARATI,GUJARATI, DamodarDamodar.. “Econometría”“Econometría”.. CuartaCuarta EdiciónEdición.. McGrawMcGraw--HillHillInternacionalInternacional EditoresEditores SS..AA..,, MéxicoMéxico ((20032003)).. CapCap.. 1616.. pppp.. 613613--631631..
GREENE,GREENE, Willian,Willian, “Análisis“Análisis Econométrico”Econométrico”.. TerceraTercera Edición,Edición, PrenticePrentice HallHall..MadridsMadrids--EspañaEspaña ((19991999)).. CapCap.. 1414.. pppp.. 532532--560560..
INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN
ECONOMETRÍAECONOMETRÍA
CienciaCiencia SocialSocial enen lala queque sese aplicanaplican loslos instrumentosinstrumentos dede lala teoríateoríaeconómica,económica, lala matemáticamatemática yy lala estadísticaestadística alal análisisanálisis dede loslosfenómenosfenómenos económicoseconómicos (Goldberger(Goldberger..19701970))
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 33
DisciplinaDisciplina científicacientífica queque tienetiene porpor objetoobjeto lala explicaciónexplicación yy lala predicciónprediccióndede loslos fenómenosfenómenos económicos,económicos, mediantemediante elel usouso dede modelosmodelosexpresadosexpresados enen formaforma matemáticamatemática yy lala utilizaciónutilización dede métodosmétodosestadísticosestadísticos dede estimaciónestimación yy contrastecontraste..
INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN
Teoría Económica:Teoría Económica:A través del planteamiento de la hipótesis a A través del planteamiento de la hipótesis a testeartestear
Matemática:Matemática:Al expresar a través de ecuaciones las Al expresar a través de ecuaciones las
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 44
Al expresar a través de ecuaciones las Al expresar a través de ecuaciones las hipótesis planteadas por la teoría económicahipótesis planteadas por la teoría económica
Estadística:Estadística:En la recolección y sistematización de los En la recolección y sistematización de los datosdatos--estadística descriptivaestadística descriptiva--, ,
En la evaluación de la significancía de los En la evaluación de la significancía de los estimadoresestimadores--estadística inferencialestadística inferencial--..
INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN
)(YfC =
TEORÍA ECONÓMICA
E
C
O
N
O
“Los gastos de consumo dependen del nivel de ingreso”
)( YfC = YC αα +=
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 55
),( µYfC =
MATEMÁTICA
ESTADÍSTICA
OM
E
T
R
Í
A
)( YfC = YC 10 αα +=),( µYfC = µαα ++= YC 10
ii YC 10 αα )))+=DESCRIPTIVA INFERENCIAL
Prueba de Hipótesis
Prueba de significancia
INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN
LaLa EconometríaEconometría haha experimentadoexperimentado unun grangrandesarrollodesarrollo enen laslas últimasúltimas décadas,décadas, tantotanto enen susumetodología,metodología, sinosino tambiéntambién enen sussus aplicaciones,aplicaciones,debidodebido aa algunosalgunos factoresfactores comocomo::
ii.. IncrementoIncremento dede lala disponibilidaddisponibilidad dede datosdatosestadísticosestadísticos..
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 66
estadísticosestadísticos..
ii.ii. La generalización del uso de ordenadores.La generalización del uso de ordenadores.
iiiiii.. AvancesAvances experimentadosexperimentados enen elel desarrollodesarrollo dedeprogramasprogramas informáticosinformáticos..
MODELOS DE REGRESIÓNMODELOS DE REGRESIÓN
ElEl AnálisisAnálisis dede RegresiónRegresión eses unauna dede laslasherramientasherramientas dede usosusos masmas frecuentefrecuente enen elel trabajotrabajoeconométricoeconométrico ..
¿Qué¿Qué eses análisisanálisis dede regresión?regresión?
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 77
�� DescripciónDescripción yy evaluaciónevaluación dede lala relaciónrelación entreentre unauna(s)(s) variablevariable (s)(s) determinadadeterminada (s)(s):: (( explicadaexplicada //dependiente/dependiente/ endógenaendógena ));; yy
�� unauna oo másmás variablesvariables adicionalesadicionales:: (( explicativasexplicativas //independientesindependientes // exógenasexógenas ))
MODELOS DE REGRESIÓNMODELOS DE REGRESIÓN
REGRESIÓNREGRESIÓN:: FrancisFrancis GaltonGalton ((18221822--19111911))Inglaterra,Inglaterra, quienquien estudioestudio lala relaciónrelación entreentre lalaestaturaestatura dede loslos hijoshijos yy dede loslos padrespadres..
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 88
ElEl AnálisisAnálisis dede RegresiónRegresión nono sese debedebe confundirconfundir conconelel AnálisisAnálisis dede CorrelaciónCorrelación ,, elel cualcual consisteconsiste enenmedirmedir elel gradogrado dede relaciónrelación lineallineal entreentre laslasvariables,variables, aa diferenciadiferencia deldel análisisanálisis dede regresiónregresiónqueque midemide relacionesrelaciones dede causalidadcausalidad..
MODELOS DE REGRESIÓNMODELOS DE REGRESIÓN
LosLos ModelosModelos EconométricosEconométricos tratantratan dede explicarexplicar elelcomportamientocomportamiento dede unauna oo dede másmás variablesvariables enen funciónfuncióndede otrasotras variablesvariables queque sese consideranconsideran explicativas,explicativas,incluyendoincluyendo tambiéntambién variablevariable (s)(s) nono observableobservable (s)(s) ooaleatoriaaleatoria (s)(s)..
XfY );( ∀= µ
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 99
);,,(
);,,(
);,,(
32313
21322
12211
µµµ
YXXhY
YXXgY
YXXfY
===
kiiXfYK1);( =∀= µ
MODELOS DE REGRESIÓN MODELOS DE REGRESIÓN
LosLos modelosmodelos econométricoseconométricos puedenpueden clasificarseclasificarse dede
acuerdoacuerdo aa variosvarios criterios,criterios, talestales comocomo ::a.a. Según el número de ecuacionesSegún el número de ecuaciones : :
UniecuacionalesUniecuacionales
µαααα +++++= XXXY L
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 1010
MultiecuacionalesMultiecuacionales
µαααα +++++= kk XXXY L22110
iiii
iiii
XYY
XYY
2121121202
1111212101
µγββµγαα
+++=+++=
MODELOS DE REGRESIÓN MODELOS DE REGRESIÓN
b.b. Según la forma funcionalSegún la forma funcional ::
LinealesLineales
µαααα +++++= kk XXXY L22110 1, =∀ jj
kα
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 1111
No linealNo lineal
µβα eXAXY 21=
µβα += 21 XAXY
Linealizable
No Linealizable
MODELOS DE REGRESIÓN MODELOS DE REGRESIÓN
c.c. Según la naturaleza de los datosSegún la naturaleza de los datos ::
Temporales (Time series)Temporales (Time series)
Atemporales (cross section)Atemporales (cross section)
tktkttt XXXY µαααα +++++= L22110
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 1212
Atemporales (cross section)Atemporales (cross section)
Mixtos o “Panel Data”Mixtos o “Panel Data”
ikikiii XXXY µαααα +++++= L22110
itkitkititit XXXY µαααα +++++= L22110
MODELOS DE REGRESIÓN MODELOS DE REGRESIÓN
d.d. Según las características dinámicasSegún las características dinámicas : : EstáticosEstáticos :: TTodasodas lala variablesvariables estánestán referidasreferidas alal mismomismo
periodoperiodo dede tiempotiempo .. LosLos modelosmodelos concon datosdatosatemporalesatemporales sonson estáticosestáticos porpor definicióndefinición..
DinámicosDinámicos : : La variable (es) endógena depende (n) de variables La variable (es) endógena depende (n) de variables
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 1313
DinámicosDinámicos : : La variable (es) endógena depende (n) de variables La variable (es) endógena depende (n) de variables exógenas con y/o sin rezagosexógenas con y/o sin rezagos
Rezagos distribuidosRezagos distribuidos
AutorregresivosAutorregresivos
tktkttt XXXY µαααα +++++= −−− 11210 L
ttt YY µβ += −1 tttt YXY µββα +++= −110
FUENTESFUENTES DEDE INFORMACIÓNINFORMACIÓN PARAPARA ELEL ANÁLISISANÁLISISECONOMÉTRICOECONOMÉTRICO
La fuente de información se refiere al lugar , lainstitución , las personas o elementos donde estánlos datos que se necesitan para cada una de lasvariables del modelo econométrico.
EstasEstas puedenpueden serser::
��Las Oficinas de Estadística: Boletines físicos y/o Las Oficinas de Estadística: Boletines físicos y/o virtuales.virtuales.
��Archivos ó Registros Administrativos Archivos ó Registros Administrativos
��Encuestas y CensosEncuestas y Censos
ESTRUCTURAESTRUCTURA DEDE LOSLOS DATOSDATOS ECONÓMICOSECONÓMICOS
LaLa informacióninformación económicaeconómica suelesuele presentarsepresentarse enendiversasdiversas formasformas ::
��DatosDatos dede seriesseries dede tiempotiempo (Time(Time Series)Series)
��DatosDatos dede cortecorte transversaltransversal (Cross(Cross section)section)
��DatosDatos dede panelpanel (Panel(Panel Data)Data)
ESTRUCTURAESTRUCTURA DEDE LOSLOS DATOSDATOS ECONÓMICOSECONÓMICOS
��DATOSDATOS DEDE SERIESSERIES DEDE TIEMPOTIEMPO (Time(Time Series)Series)
ElEl conjuntoconjunto dede datosdatos dede seriesseries dede tiempotiempo (( oo datosdatos dedeseriesseries temporales)temporales) constaconsta dede observacionesobservaciones dede unauna oomasmas variablesvariables aa travéstravés deldel tiempo,tiempo, dondedonde laladisposicióndisposición cronológicacronológica dede laslas observacionesobservaciones enen unaunaserieserie temporaltemporal proporcionaproporciona informacióninformaciónserieserie temporaltemporal proporcionaproporciona informacióninformaciónpotencialmentepotencialmente importanteimportante..
El análisis de estos datos esta muy cercano al campo de la MACROECONOMETRÍA
ESTRUCTURAESTRUCTURA DEDE LOSLOS DATOSDATOS ECONÓMICOSECONÓMICOS
En Modelos econométricos de series de tiempo intere saEn Modelos econométricos de series de tiempo intere sa: :
��El periodo de análisisEl periodo de análisis :: El periodo de tiempo en el El periodo de tiempo en el cual se cual se va ha realizar la investigación va ha realizar la investigación econométrica y sobre el cual se econométrica y sobre el cual se tiene información.tiene información.
��La periodicidadLa periodicidad : : Es la frecuencia de los datosEs la frecuencia de los datosDDiariaiariaSSemanalemanalMMensualensualTTrimestralrimestralSSemestralemestralAAnualnual
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs ATACOCHAI1ATACOCHAI1
1/02/19951/02/1995 0.5541570.554157
1/03/19951/03/1995 0.5462870.546287
1/04/19951/04/1995 0.5306150.530615
1/05/19951/05/1995 0.5227490.522749
1/06/19951/06/1995 0.5070840.507084
1/09/1995 0.4601110.460111
1/10/19951/10/1995 0.4132700.413270
Datos diarios que pertenecen a semanas de 5 días
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 1818
1/10/19951/10/1995 0.4132700.413270
1/11/19951/11/1995 0.4677970.467797
1/12/19951/12/1995 0.5067190.506719
1/13/19951/13/1995 0.4910690.491069
1/16/19951/16/1995 0.4831010.483101
1/17/19951/17/1995 0.4830430.483043
1/18/19951/18/1995 0.4751950.475195
1/19/19951/19/1995 0.4673490.467349
1/20/19951/20/1995 0.4672930.467293
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs TCNTCN1/02/19951/02/1995 2.8560002.8560001/03/19951/03/1995 2.8650002.8650001/04/19951/04/1995 2.9480002.9480001/05/19951/05/1995 2.9560002.9560001/06/19951/06/1995 2.9570002.9570001/07/19951/07/1995 2.9820002.9820001/08/19951/08/1995 2.9850002.985000
Datos diarios que pertenecen a semanas de 7días
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 1919
1/08/19951/08/1995 2.9850002.9850001/09/19951/09/1995 2.9965002.9965001/10/19951/10/1995 2.9970002.9970001/11/19951/11/1995 2.9940002.9940001/12/19951/12/1995 2.9980002.9980001/13/19951/13/1995 2.9870002.9870001/14/19951/14/1995 2.9890002.9890001/15/19951/15/1995 3.1000003.1000001/16/19951/16/1995 3.1100003.1100001/17/19951/17/1995 2.9900002.9900001/18/19951/18/1995 2.9700002.9700001/19/19951/19/1995 2.9980002.9980001/20/19951/20/1995 2.9999002.999900
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs TCPSTCPS1/07/20081/07/2008 2.9900002.9900001/14/20081/14/2008 2.9950002.995000
Datos semanales
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2020
1/14/20081/14/2008 2.9950002.9950001/21/20081/21/2008 2.9990002.9990001/28/20081/28/2008 2.9999002.9999002/04/20082/04/2008 3.0100003.0100002/11/20082/11/2008 3.0220003.0220002/18/20082/18/2008 3.1100003.1100002/25/20082/25/2008 3.1550003.155000
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs INFINF2007M022007M02 2.1000002.1000002007M032007M03 2.1300002.1300002007M042007M04 2.2300002.230000
Datos mensuales
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2121
2007M042007M04 2.2300002.2300002007M052007M05 2.4500002.4500002007M062007M06 3.1200003.1200002007M072007M07 2.9800002.9800002007M082007M08 2.2300002.2300002007M092007M09 3.1200003.1200002007M102007M10 3.1200003.1200002007M112007M11 3.2500003.250000
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs PBIPBI
2006Q22006Q2 22560.1422560.14
Datos Trimestrales
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2222
2006Q22006Q2 22560.1422560.142006Q32006Q3 28451.1028451.102006Q42006Q4 26548.3026548.302007Q12007Q1 25489.5625489.562007Q22007Q2 22365.4122365.412007Q32007Q3 22356.2522356.252007Q42007Q4 24985.2124985.21
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs IMPIMP
2005S12005S1 1255.5601255.560
Datos SemestralesEViews 5.lnk
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2323
2005S12005S1 1255.5601255.5602005S22005S2 1356.2301356.2302006S12006S1 1458.2101458.2102006S22006S2 1489.2501489.2502007S12007S1 14265.2614265.262007S22007S2 1547.9501547.950
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs YPDYPD19901990 4468.7004468.70019911991 4486.5004486.50019921992 4613.7004613.700
Datos Anuales
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2424
19921992 4613.7004613.70019931993 4666.2004666.20019941994 4775.6004775.60019951995 4825.5004825.50019961996 4866.0004866.00019971997 4872.1004872.10019981998 4897.4004897.40019991999 4920.7004920.70020002000 4927.1004927.100
ESTRUCTURAESTRUCTURA DEDE LOSLOS DATOSDATOS ECONÓMICOSECONÓMICOS
��DATOSDATOS DEDE CORTECORTE TRANSVERSALTRANSVERSAL (Cross(CrossSection)Section)Un conjunto de datos de corte transversal consta deuna muestra de individuos, hogares, empresas,ciudades u otras diversas unidades, tomada en unmomento determinado .momento determinado .
Una particularidad de los datos de corte transversal, esque a menudo se da por hecho que se obtuvieronmediante muestreo aleatorio .
El análisis de estos datos esta muy cercano al campo de la MICROECONOMETRÍA
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
obsobs EDADEDAD EDUEDU
11 32.0000032.00000 12.0000012.00000
22 30.0000030.00000 12.0000012.00000
33 35.0000035.00000 12.0000012.00000
44 34.0000034.00000 12.0000012.00000
55 31.0000031.00000 14.0000014.00000
66 54.0000054.00000 12.0000012.00000
Datos de Corte Transversal
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2626
77 37.0000037.00000 16.0000016.00000
88 54.0000054.00000 12.0000012.00000
99 48.0000048.00000 12.0000012.00000
1010 39.0000039.00000 12.0000012.00000
1111 33.0000033.00000 12.0000012.00000
1212 42.0000042.00000 11.0000011.00000
1313 30.0000030.00000 12.0000012.00000
1414 43.0000043.00000 12.0000012.00000
1515 43.0000043.00000 10.0000010.00000
1616 35.0000035.00000 11.0000011.00000
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
AlgunosAlgunos conjuntosconjuntos dede datosdatos tienetiene característicascaracterísticastantotanto dede cortecorte transversaltransversal comocomo dede seriesseries temporalestemporales ..
SiSi sese aplicaaplica aa nivelnivel nacionalnacional dosdos encuestasencuestas dede hogareshogaresunauna enen 19931993 yy lala otraotra enen 19951995..
�COMBINACIONES DE CORTES TRANSVERSALES
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2727
�� EnEn 19931993 sese aplicóaplicó unauna encuestaencuesta aa unauna muestramuestraaleatoriaaleatoria dede hogareshogares sobresobre variablesvariables comocomo:: ingreso,ingreso,consumo,consumo, ahorro,ahorro, tamañotamaño dede lala familiafamilia..
�� EnEn 19951995 sese aplicóaplicó lala mismamisma encuestaencuesta aa unauna muestramuestraaleatoriaaleatoria dede hogareshogares sobresobre variablesvariables comocomo:: ingreso,ingreso,consumo,consumo, ahorro,ahorro, tamañotamaño dede lala familiafamilia..
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
�� Con el objeto de aumentar el tamaño de la muestra, Con el objeto de aumentar el tamaño de la muestra, se puede formar una combinación de cortes se puede formar una combinación de cortes transversales para los dos años.transversales para los dos años.
�� Una combinación de cortes transversales suele ser Una combinación de cortes transversales suele ser un medio eficaz para analizar los efectos de una un medio eficaz para analizar los efectos de una
�COMBINACIONES DE CORTES TRANSVERSALES
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Una combinación de cortes transversales suele ser Una combinación de cortes transversales suele ser un medio eficaz para analizar los efectos de una un medio eficaz para analizar los efectos de una nueva política gubernamental.nueva política gubernamental.
�� Una combinación de cortes transversales se Una combinación de cortes transversales se analiza en forma parecida al corte transversal analiza en forma parecida al corte transversal estándar. Lo importante de este análisis es como estándar. Lo importante de este análisis es como cambia en el tiempo una relación fundamental.cambia en el tiempo una relación fundamental.
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
�COMBINACIONES DE CORTES TRANSVERSALES
Obs.Obs. AñoAño YY CC SS TFTF
11 19931993 20002000 19001900 100100 33
.. .. .. .. .. ..
.. .. .. .. .. ..
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 2929
.. .. .. .. .. ..
250250 19931993 24002400 23502350 5050 55
251251 19951995 30003000 29002900 100100 44
.. .. .. .. .. ..
.. .. .. .. .. ..
500500 19951995 29872987 24002400 587587 44
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
�� UnUn conjuntoconjunto dede datosdatos dede panelpanel (( oo longitudinales)longitudinales)constaconsta dede unauna serieserie temporaltemporal parapara unidadunidad dede cortecortetransversaltransversal enen elel conjuntoconjunto dede datosdatos..
�� LaLa característicacaracterística fundamentalfundamental dede loslos datosdatos dede
��DATOSDATOS DEDE PANELPANEL (( PANELPANEL DATA)DATA)
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�� LaLa característicacaracterística fundamentalfundamental dede loslos datosdatos dedepanel,panel, queque loslos distinguedistingue dede laslas combinacionescombinaciones dedecortescortes transversales,transversales, eses elel hechohecho dede queque sese dadaseguimientoseguimiento aa laslas mismasmismas unidadesunidades transversalestransversales ((hogares,hogares, empresas,empresas, municipios,municipios,……..)) durantedurante ciertociertoperiodoperiodo..
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
DATOS DE PANEL ( PANEL DATA)DATOS DE PANEL ( PANEL DATA)
Obs. 2001 2002 2003Y C S Y C S Y C S
010203
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 3131
030405……99
100
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
DATOS DE PANEL ( PANEL DATA)DATOS DE PANEL ( PANEL DATA)
��Primero se genera la parte cronológicaPrimero se genera la parte cronológica
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ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
09/05/201009/05/2010 Econ. SEGUNDO A. CALLE RUIZEcon. SEGUNDO A. CALLE RUIZ 3333
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
��Luego se genera la dimensión transversalLuego se genera la dimensión transversal
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ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
��Luego se ingresa la notación de las variables del p anelLuego se ingresa la notación de las variables del p anel
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS��Información preferentemente cronológicaInformación preferentemente cronológica
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS
��Workfile tiene las subWorkfile tiene las sub--muestras cronológicas y la muestras cronológicas y la marca del Panelmarca del Panel
ESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOSESTRUCTURA DE LOS DATOS ECONÓMICOS��Información preferentemente transversalInformación preferentemente transversal
MODELOSMODELOS CONCON DATOSDATOS DEDE PANELPANEL
¿QUÉ ES UN PANEL DATA?¿QUÉ ES UN PANEL DATA?
�Es una matriz de datos que cuenta coninformación a través del tiempo y a lo largo del“espacio”.
�Un Modelo Panel Data es aquel que trabaja con losdatos en ambas dimensiones y que cuenta con unnúmero de observaciones que equivale al número
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número de observaciones que equivale al númerode momentos de tiempo por el número de clases oidentificadores transversales.
�Un modelo Panel Data ofrece al que lo trabaja unaserie de ventajas en cuanto al proceso de los datosy a la consideración de algunos aspectos que noson directamente observables aunque forman partedel problema
MODELOSMODELOS CONCON DATOSDATOS DEDE PANELPANELEjemplos
�Modelo Panel Data obtenido a partir de la EncuestaNacional Longitudinal de Experiencia del MercadoLaboral. Trabaja con 15.000 individuos, y haciendoun seguimiento de los mismos desde 1978 hasta laactualidad.
�Análisis de la influencia de algunas variables,como la renta, el tamaño familiar, etc, en el
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como la renta, el tamaño familiar, etc, en elconsumo de alimentos en diferentes momentos detiempo.
�Estudio econométrico de la inversión extranjeraen cada uno de los países de América Latina,como una función de un grupo de variables como elPIB, el índice de riesgo país, en un lapso de tiempo
MODELOSMODELOS CONCON DATOSDATOS DEDE PANELPANEL
Tipos de Panel Data
�Los paneles de datos se distinguen por suamplitud transversal y su profundidad temporal.Pueden ser :
�Paneles Microeconómicos : De gran amplitud en laparte transversal. Ejm. Un estudio del consumo de3,000 familias desarrollado para 10 años .
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3,000 familias desarrollado para 10 años .
�Paneles Macroeconómicos : De gran profundidad enen la parte cronológica. Ejm. Un modelo para laexplicación del precio de las acciones de unas 20empresas cotizadas en la Bolsa de Comercio, coninformación diaria para los últimos 10 años.
�Random Field: Paneles con abundantes datoscronológicos y transversales. Los más extensos.
MODELOSMODELOS CONCON DATOSDATOS DEDE PANELPANEL
¿Qué justifica hacer un Modelo Panel Data?
¿Por qué un Panel Data y no un Modelo solo deSeries de Tiempo? :
�Puede que las variables participantes tengan pocavariabilidad en el tiempo y gran variación transversal .
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�Ejm. En el marco del turismo, puede encontrase muyatractivo el flujo de turistas de una zona a otra, así comoconsiderar los diversos tipos de turismo que ofrece unpaís, como el turismo de playas, el turismo histórico, elturismo de montaña, el ecoturismo, etc, frente a la escasavariación en el tiempo de variables como el ingreso de losturistas, el tipo de cambio, sin que por ello tengantampoco que descartarse
MODELOSMODELOS CONCON DATOSDATOS DEDE PANELPANEL¿Qué justifica hacer un Modelo Panel Data?¿Por qué un Panel Data y no un Modelo solo deSección Transversal? :�Para aprovechar toda la variabilidad cronológicaque puede aportar buena información .
�Ejm. En un país en donde existe gran variación en losindicadores económicos a lo largo del tiempo, una
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indicadores económicos a lo largo del tiempo, unamuestra panel sobre variables que están vinculadas a laBolsa de Comercio, aportará mucha informaciónrelevante, que una exclusiva de tipo sección transversal,donde es probable que las acciones de diversascompañías no presenten variaciones significativas.Aunque ello no es razón para prescindir de la dimensióntransversal
MODELOSMODELOS CONCON DATOSDATOS DEDE PANELPANEL
Especificación de un Modelo Panel Data
Sea la siguiente ecuación lineal general :
El modelo se explicita en las siguientes dimensione s:
Donde los subíndices señalan:
UXY += β
itkitkititit XXXY µββββ +++++= L22110
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Donde los subíndices señalan:
momentos de tiempo
elementos transversales
Siendo la muestra completa
Tt ,,3,2,1 L=∀
Mi ,,3,2,1 L=∀
MTn *=
MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEspecificación de un Modelo Panel Data
Una extensión del modelo es la siguiente:
Yit = ααααit + ββββ1 X1it + ββββ2 X2it + …………..+ ββββk Xkit + µµµµit
En donde hay un componente variable ααααit que representala heterogeneidad transversal y cronológica inobser vable.
Pero en la práctica se aplican algunas restriccione s
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Pero en la práctica se aplican algunas restriccione s que conducen a la versión más utilizada:
Yit = ααααi + ββββ1 X1it + ββββ2 X2it + …………..+ ββββk Xkit + µµµµit
En donde solo se tiene en cuenta al elemento transv ersal de laheterogeneidad inobservable, que es el que produce
mayormente las variaciones dignas de tenerse en cue nta.
MODELO DE EFECTOS FIJOS (FIXED EFFECTSMODELO DE EFECTOS FIJOS (FIXED EFFECTS))
Se refiere a un modelo en el cual existe un término independiente
para cada uno de los elementos de corte transversal.
La forma general de dicho modelo es la siguiente:
yit = ααααi + Xit ββββ + µµµµit∀∀∀∀t = 1, 2, 3, ......, T momentos de tiempo∀∀∀∀i = 1, 2, 3, ......, M elementos transversales
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∀∀∀∀
Yit = αααα1 + αααα2 +...+ ααααM + ββββ1 X1it + ββββ2 X2it + …………..+ ββββk Xkit + µµµµit
El modelo supone la existencia de heterogeneidad transversalinobservable no aleatoria, la cual es una constante en el
tiempo.
MODELO DE EFECTOS FIJOS (FIXED EFFECTSMODELO DE EFECTOS FIJOS (FIXED EFFECTS))
Puede darse que Puede darse que Cov (Xit Cov (Xit ααi ) i ) ≠≠ 00. Es decir, puede haber . Es decir, puede haber correlación importante entre las variables del modelo y correlación importante entre las variables del modelo y los elementos variables asociados al término los elementos variables asociados al término
independienteindependiente..La estrategia estimativa más apropiada para el modelo La estrategia estimativa más apropiada para el modelo es la siguiente: Utilizar el estimador MCO sobre el es la siguiente: Utilizar el estimador MCO sobre el modelo en diferencias con respecto a las medias de modelo en diferencias con respecto a las medias de
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modelo en diferencias con respecto a las medias de modelo en diferencias con respecto a las medias de cada grupo:cada grupo:
yit yit –– yi = ( Xit yi = ( Xit –– Xi ) Xi ) ββ + (+ (µµit it -- µµi )i )
Ello permitirá la estimación en un único conjunto de Ello permitirá la estimación en un único conjunto de parámetros parámetros ββ para luego obtener los valores de los para luego obtener los valores de los ααi i a partir de:a partir de:ααi = yi i = yi -- ββ1 X1i 1 X1i -- ββ2 X2i 2 X2i -- …………..…………..-- ββk Xkik Xki
MODELO DE EFECTOS FIJOS (FIXED EFFECTSMODELO DE EFECTOS FIJOS (FIXED EFFECTS))
Al estimador del modelo de efectos fijos también Al estimador del modelo de efectos fijos también se le llama se le llama estimador inestimador inttragruposragrupos (IG), o(IG), owithin estimatorwithin estimator ((ββW) porque para aplicarlo W) porque para aplicarlo se se tomantoman las desviaciones al interior de la variable las desviaciones al interior de la variable “y”, así como también las de cada una de las “y”, así como también las de cada una de las variables “X”.variables “X”.La forma matricial del estimador intragrupos es La forma matricial del estimador intragrupos es
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La forma matricial del estimador intragrupos es La forma matricial del estimador intragrupos es como sigue: como sigue: ββW = (XW = (X´́MD X)MD X)--1 X1 X´́MD yMD ySiendo la matriz Siendo la matriz MD = I MD = I –– D(DD(D´́D)D)--1D1D´́DondeDonde D representa a la llamada D representa a la llamada heterogeneidad transversal inobservable, pero heterogeneidad transversal inobservable, pero que intenta estimarse a partir de los efectos que intenta estimarse a partir de los efectos fijos.fijos.
MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS (RANDOM MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS (RANDOM EFFECTS)EFFECTS)
Es un modelo que tienen un término Es un modelo que tienen un término independiente común, pero M elementos independiente común, pero M elementos específicos de carácter aleatorio que están específicos de carácter aleatorio que están asociados a cada uno de los individuos de la asociados a cada uno de los individuos de la dimensión transversal del panel y que estan dimensión transversal del panel y que estan integrados (inmersos) en la variable aleatoria. integrados (inmersos) en la variable aleatoria. La forma general del modelo de efectos La forma general del modelo de efectos
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La forma general del modelo de efectos La forma general del modelo de efectos aleatorios es la siguiente:aleatorios es la siguiente:Yit = a + XitYit = a + Xitββ + + ααi + i + µµitit Donde Donde εεit = it = ααi + i + µµititEEste modelo trabaja bajo el supuesto de que el ste modelo trabaja bajo el supuesto de que el término término ααi se encuentra incorrelacionado con las i se encuentra incorrelacionado con las variables incluidas en Xitvariables incluidas en Xit ,lo cual se conoce ,lo cual se conoce como como condicióncondición de ortogonalidadde ortogonalidad ..
MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS (RANDOM MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS (RANDOM EFFECTS)EFFECTS)
Adicionalmente, debe cumplirse lo siguiente:Adicionalmente, debe cumplirse lo siguiente:E(E(µµ) = 0) = 0E(E(µµµµ´́) = ) = σσ22µµInInE(E(ααiiααj) = 0 j) = 0 ∀∀∀∀∀∀∀∀ii≠≠jjE(E(ααiiααj) = j) = σσ22αα ∀∀∀∀∀∀∀∀i=ji=jE(E(ααiiµµjt) = 0 jt) = 0 E(E(ααi) = 0 i) = 0
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E(E(ααi) = 0 i) = 0 NoNo debe haber debe haber HeteroscedasticidadHeteroscedasticidad ni tampoconi tampocoAAutocorrelación en las observaciones procedentes de un utocorrelación en las observaciones procedentes de un mismo individuomismo individuo. Tampoco debe haber. Tampoco debe haber correlaciones correlaciones contemporáneas entre los términos de error contemporáneas entre los términos de error correspondientes a individuos diferentes. correspondientes a individuos diferentes.
MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS (RANDOM MODELO DE EFECTOS ALEATORIOS (RANDOM EFFECTS)EFFECTS)
La estimación de éste modelo no es apropiada La estimación de éste modelo no es apropiada hacerla por MCO, pues si bien podrían lograrse hacerla por MCO, pues si bien podrían lograrse estimaciones consistentes de estimaciones consistentes de ββ , no serían , no serían eficientes, por lo que deben buscarse salidas por el eficientes, por lo que deben buscarse salidas por el lado de los estimadores de Mínimos Cuadrados lado de los estimadores de Mínimos Cuadrados
Generalizados (MCG)Generalizados (MCG). .
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Generalizados (MCG)Generalizados (MCG). .
De acuerdo a lo anterior, la solución pasa por la De acuerdo a lo anterior, la solución pasa por la obtención de una matriz de varianzas y obtención de una matriz de varianzas y covarianzas del término de error, para luego usarla covarianzas del término de error, para luego usarla en la expresión de en la expresión de ββ..
MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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MODELOS CON DATOS DE PANELMODELOS CON DATOS DE PANELEstimación de un Modelo Panel Data
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SELECCIÓN ENTRE EFECTOS FIJOS Y ALEATORIOSSELECCIÓN ENTRE EFECTOS FIJOS Y ALEATORIOS
SiempreSiempre sese recomiendarecomienda tenertener buenbuenconocimientoconocimiento sobresobre lala problemáticaproblemática deldelmodelo,modelo, puespues nono existeexiste unun testtest irrefutableirrefutable quequeaa prioripriori nosnos recomienderecomiende unauna alternativaalternativa..
EvidentementeEvidentemente queque elel conocimientoconocimiento requeridorequeridopasapasa porpor sabersaber sisi existeexiste unun importanteimportantevínculovínculo entreentre laslas variablesvariables XX yy loslos ααααααααii puespues sisiéstaésta relaciónrelación nono fuesefuese importante,importante, elel
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vínculovínculo entreentre laslas variablesvariables XX yy loslos ααααααααii puespues sisiéstaésta relaciónrelación nono fuesefuese importante,importante, elelestimadorestimador BalestraBalestra--NerloveNerlove eses buenabuenaalternativa,alternativa, alal dede efectosefectos fijos,fijos, puespues seráseráeficienteeficiente.. EnEn casocaso contrariocontrario eseese estimadorestimadorseríasería inconsistenteinconsistente porpor lolo queque seserecomendaríarecomendaría usarusar elel dede efectosefectos fijos,fijos, quequeseríasería consistenteconsistente..