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Econometria
Modelos discretos
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Modelos para variáveis binárias Probit e logit: distribuições simétricas em
torno de zero. Modelo Clog-log: distribuição do y é
assimétrica, há uma grande proporção de zero ou um no banco de dados.
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Efeitos marginais no Probit O impacto marginal da mudança de uma
variável não é constante. No modelo de probabilidade linear:
No modelo probit:(depende do valor de todas as outras variáveis na
equação)
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Efeitos marginais Para calcular o impacto de xi sobre y,
temos que escolher os valores de todas as outras variáveis.
Valores tipicamente usados: médias, medianas.
Fixar os valores e deixar o valor de xi variar do máximo para o mínimo.
Computar os valores para cada observação e fazer a média por todas as variáveis.
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Exemplo
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Cálculo do efeito considerando variáveis na mediana
O efeito é de 0,881 – 0,936 = 0,55
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Efeito marginal Efeito marginal: tangente a curva de
probabilidade. O tamanho da mudança depende do nível
das variáveis.
Mudança discreta
Mudança marginal
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Comando para computar efeito marginal
Mfx compute, at (WC=1 AGE = 40)
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Mudança discreta na probabilidade predita
Probabilidade do evento ocorrer dado x, e particularmente o valor de xk
Probabilidade do evento ocorrer dado x, e particularmente o valor de xk+σ
Mudança discreta:
),/1Pr( kxxy
),/1Pr( kxxy
),/1Pr(),/1Pr()/1Pr(kk
k
xxyxxyx
xy
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Mudança discreta e marginal Podem ser similares quando a mudança
da variável xk ocorre uma região onde a curva de probabilidade é quase linear.
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Probabilidades estimadas