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Anexo 2 10
Modelo de Efectos Fijos
Considerando el modelo de datos de panel como una regresión con componente del error tipo
one-way
(1)
donde i indexa por regiones y t por tiempo. Además, α es una constante, β es un vector k×1 de
coeficientes, y Xit es la it-ésima observación de k variables explicativas. El modelo de
regresión con componente del error tipo one-way supone
(2)
donde µi es un efecto individual inobservable, y υit es ruido blanco.
2
En el modelo de efectos fijos supone que los µ son parámetros fijos y que iid(
0,
) .
En forma vectorial, el modelo se puede escribir como:
(3)
con esto se obtienen estimadores de α, β y µ.
Sin embargo, existen dos complicaciones. La primera es que el modelo tiene una constante y
un set completo de variables dummies, por lo tanto no se podrán identificar α y µ. De hecho, no
se puede correr el modelo (3) por el problema de colinealidad perfecta. Esto se suele
n
i1
solucionar suponiendo que 0 .La segunda complicación es que normalmente en el datos
i
de panel N es grande, lo que implica que van a haber muchas dummies por estimar. Como los
parámetros de interés son α y β, se pueden obtener los estimadores de LSDV (least squares
dummy variables) de (3) sin necesidad de estimar µ si se multiplica el modelo por Q y luego se
corre la regresión MCO del modelo transformado
10 Basado en “Econometric Análisis of Panel Data” de Badi Baltagli (2001), y en el apunte “Datos de Panel” del
curso Econometría Aplicada dictado por el profesor Rodrigo Troncoso en el año 2005.
it
(4)
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