TOPICOS DE ECONOMETRIA APLICADA
Sesgo por Variable Omitida
Daniel Lema
Recordar el problema de sesgo por variables omitidas
• Si el modelo es
• Yi = + Xi + Zi + ui
Pero tenemos datos solo para X
(un ejemplo clásico puede ser en ecuaciones de salarios la habilidad como variable omitida)
plim ’ = cov (X, Z)/var (X)
(donde el ‘ representa el estimador)
Recordar el problema de sesgo por variables omitidas
• Yi = + Xi + Zi + ui
• El sentido del sesgo será:
Cov(X,Z) >0 Cov (X, Z)<0
+ -
- +
Algunos Resultados
• Mincer (74)
• lnY = 4.87 + 0.255 s – 0.0029 s2 – 0.0043sX + 0.148X - 0.0018X2
• R2 = 0.309
• Y=earnings
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