A generalized theree-step panel data estimator (g3spd)

Abstract

Desarrollo un estimador de datos de panel, el estimador generalizado de datos de panel en tres pasos (Generalized Three-Step Panel Data estimator, o G3SPD estimator), que permite la estimación consistente (o al menos, con menor sesgo) de modelos con regresares endógenos y la inclusión de variables invariantes en alguna de las dimensiones del panel. Los estimadores estándar no suelen contemplar alguno o ambos problemas. Los resultados de experimentos simulados muestran que este estimador se desempeña substancialmente mejor que las técnicas de estimación clásicas en términos de sesgo. También analizo el comportamiento de los errores estándar y cómo éstos pueden afectar la inferencia. Allí muestro que los errores estándar obtenidos por métodos estándar se encuentran sesgados a la baja, y propongo una matriz de varianza-covarianza ajustada para el tercer paso del estimador G3SPD. Usando simulaciones de Monte Carlo, encuentro que los errores estándar ajustados se desempeñan mejor que los obtenidos por estimadores populares para datos de panel, para distintos tamaños de muestra y grados de heterogenei- dad de los efectos no-obdad de los efectos no-observables, sin importar si se asume que el diseño corresponde a efectos fijos o aleatorios. Finalmente, aplico el estimador G3SPD a tres problemas clásicos de datos de panel (particularmente, un modelo de gravedad de comercio bilateral, un modelo de economía del crimen, y el análisis de los determinantes del salario y los retornos a los años de escolaridad). Encuentro que los estimadores alternativos corno el de componente de errores o los estimadores del tipo de Hausman y Taylor, pueden estar altamente sesgados tanto en términos de la estimación de los coeficientes como en el ajuste dentro de la muestra. Un conjunto adicional de experimentos de Monte Carlo aplicados a la estimación de la ecuación de salario muestra que el estimador G3SPD es capaz de controlar el sesgo generado por variables omitidas que están correlacionadas con los regresares incluidos (por ejemplo, habilidad).