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valida la técnica. Los autores aprovechan la tractabilidad de la función de
producción de la industria re…nadora del azúcar para aproximar la función
de costos (i.e. ellos conocen los parámetros tecnológicos). Disponiendo de
la información de costos, ellos calculan el parámetro conductual real de la
industria y luego lo comparan con cual hubiera sido su estimado según la
metodología NEIO. Sus resultados con…rman a la técnica como con…able.
El segundo estudio, Perlo¤ y Shen (2001), demuestra que si las funciones
verdaderas de demanda y costo marginal son lineales, el modelo está sujeto
a perfecta colinealidad y no puede ser estimado. En consecuencia, cuando
las demandas son aproximadamente lineales, el modelo presenta colinealidad
imperfecta y los parámetros estimados están sujetos a alta inestabilidad.
Ellos realizan experimentos numéricos considerando regresiones de 50 observaciones.
Sus resultados indican que cuando el poder de mercado ejercido en
la industria es medio, las estimaciones del parámetro conductual son poco
con…ables.
El objetivo de este trabajo es explorar la metodología evaluando las
desviaciónes del real valor del parámetro conductual en muestras …nitas,
variando cuatro dimensiones: el número de observaciones en la muestra, la
elasticidad de la demanda, el verdadero nivel de poder de mercado de la
industria y la pendiente de los costos marginales en la cantidad.
La frecuente nolinealidad de alguna de las ecuaciones a estimar ha propiciado
el uso del método generalizado de momentos (GMM en adelante), popularizado
por Hansen (1982). De esta manera, este trabajo se inserta dentro
de la literatura que evalúa las propiedades de muestras …nitas de este tipo de
estimadores, que son consistentes (Hansen, 1982). El capítulo 5 de Matyas
(1999) es un compendio de los más prominentes trabajos en el área. El
ámbito de dichos trabajos son los modelos de valoración de activos, modelos
de ciclos económicos, modelos de inventarios, modelos de estructuras de
covarianza y modelos de volatilidad estocástica. Todos los estudios citados
por Matyas (1999) examinan resultados de experimentos de Monte Carlo
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