Aplicaciones en Economía y Ciencias Sociales con Stata es la primera publicación en español de Stata Press. El contenido ha sido el resultado de un trabajo que reúne a diversos autores en diferentes áreas de conocimiento y que muestran el uso de una variedad de herramientas de análisis disponibles en Stata. Cada uno de los capítulos presenta el desarrollo de una investigación particular donde se analiza un tópico específico y se emplean técnicas estadísticas y econométricas para sustentar las conclusiones con resultados empíricos que pueden ser en su mayoría reproducidos con datos y do-files disponibles en la página web del libro. Se intenta de esta manera que el lector tenga acceso directo a la metodología empleada por cada uno de los autores.
Se distinguen tres áreas fundamentales en el libro. La primera corresponde a desigualdad, pobreza y valoración contingente, la segunda se refiere a modelación macroeconómica, y la tercera se concentra en análisis electorales. Adicionalmente, se incluye un primer anexo que presenta una introducción al manejo de bases de datos en Stata, y un segundo anexo que contiene una breve descripción de la implementación de métodos estadísticos básicos en Stata.
El primer capítulo presenta una aplicación donde se analiza la efectividad de un programa implementado en México para reducir la transmisión intergeneracional de la pobreza. Los autores construyen índices de desigualdad por medio del comando iop para comparar niveles de desigualdad entre grupos de habitantes que tuvieron acceso al programa de ayuda con respecto a un grupo de control que no participó en el programa. El segundo capítulo ilustra el uso de un modelo de Poisson de Valla doble para diferenciar los determinantes de los niveles de fecundidad alto y bajo con datos para el caso Mexicano. El autor implementa la estimación a través de un grupo de comandos que él desarrollo para este tipo de modelos. En el tercer capítulo se presentan un conjunto de programas para construir dos medidas de pobreza a partir de datos provenientes de la encuesta nacional de ingresos y gastos de los hogares, y de la encuesta nacional de ocupación y empleo de México. Las dos medidas de pobreza son luego usadas para ajustar un modelo de efectos fijos para analizar el impacto de la inflación sobre los niveles de pobreza en México. El último capítulo de la primera parte presenta un conjunto de herramientas (incluyendo un comando desarrollado por el autor) para hacer análisis de costo-beneficios acerca de potenciales proyectos de políticas públicas. El autor ilustra la metodología con una aplicación que utiliza datos sobre la disponibilidad a pagar por parte de los usuarios de un parque natural en Portugal para evitar el desarrollo comercial y turístico dentro de sus instalaciones.
En la segunda parte del libro se presentan dos aplicaciones de series de tiempo para el análisis y la formulación de proyecciones sobre variables macroeconómicas. En el capítulo cinco se ajusta un modelo VAR estructural para estudiar el efecto de choques transitorios y de largo plazo sobre el PIB mexicano. Los autores usan el método de Blanchard y Quah para un modelo bivariado que analiza los impactos de los choques de oferta y demanda sobre el producto y los precios. El capítulo seis muestra el uso de los modelos VAR cointegrados y de las proyecciones probabilísticas para generar predicciones sobre eventos que combinan niveles de las variables endógenas del modelo. Se presenta una aplicación para el caso de una pequeña economía abierta petrolera (caso venezolano) y para una pequeña economía abierta con ingresos externos fundamentalmente provenientes de la manufactura, la ganadería y el turismo (caso uruguayo).
La tercera parte del libro está dedicada al análisis de las preferencias electorales a lo largo de los períodos previos a las elecciones presidenciales y de diputados. En el capítulo siete se utilizan herramientas de estadística descriptiva y algunos modelos econométricos para detectar los cambios de preferencia experimentados por los mexicanos a lo largo de la campaña electoral presidencial para el año 2006. El autor hace énfasis en la explicación de los eventos y factores que potencialmente generaron volatilidad en las preferencias de los electores durante el período de campaña. El siguiente capítulo se enfoca en la obtención de predicciones sobre los valores esperados para el número de asientos que obtendrían los diferentes partidos políticos en las elecciones de México en 2006. Los resultados incorporan una medición del efecto de arrastre que los candidatos presidenciales generan en las votaciones para la cámara de diputados. El último capítulo implementa un enfoque novedoso para hacer proyecciones en base a encuestas sobre preferencias electorales. Los autores emplean técnicas de análisis de imputación múltiple disponibles en Stata, para completar datos faltantes sobre conducta electoral con los cuales realizan pronósticos electorales en las elecciones de España de 2011.
Los dos anexos al final del libro constituyen capítulos especiales debido a que están orientados a presentar algunas de las herramientas disponibles en Stata para el manejo de datos y para la implementación de técnicas estadísticas básicas. Los lectores con poca o ninguna experiencia con el software pueden comenzar su revisión del libro con estos dos capítulos. Los lectores más avanzados pueden usar los anexos como referencia rápida sobre algunos de los elementos básicos en el uso de Stata.
Índice de gráficas
Prefacio
Agradecimientos
Notación y otras convenciones
I. POBREZA, DESIGUALDAD Y VALOTACION CONTINGENTE
1. IOP-ESTIMAR DESIGUALDAD DE OPORTUNIDADES CUANDO AL INDICATOR ES BINARIO(Isidro Soloaga y Florian Wendelspiess Chávez Juárez)
Introducción
Metodología
Descomposición en fuentes de desigualdad
Descomposición al estilo Oaxaca–Blinder
Datos
El comando iop
Sintaxis de iop
Ejemplos
Resultados
Descomposición en fuentes de desigualdad
Descomposición al estilo Oaxaca–Blinder
Conclusiones
Ejercicios
Apéndice. Estimaciones probit
2. UN MODELO DE VALLA DOBLE PARA DATOS DE CONTEO Y SU APLICACION EN EL ESTUDIO DE LA FECUNDIDAD EN MEXICO(Alfonso Miranda)
Introducción
Datos y definición de las variables
Aspectos econométricos
Un modelo de valla doble
Heterogeneidad no observada
Relación con la literatura
Sintaxis de los comandos empleados
Resultados
Modelo de valla simple
Resultados de modelos de valla doble
Ventajas del modelo de valla doble
Efecto de las variables explicativas
Conclusiones
Ejercicios
3. INFLACION Y POBREZA EN MEXICO(1993–2009) (Carlo Alcaraz y Carlos Nakashima)
Introducción
Revisión de la literatura
Datos
Medición de la pobreza
Homologación de la ENEU y de la ENOE
Análisis descriptivo
Modelo econométrico
Resultados
Conclusiones
Ejercicios
Apéndice. Descripción de do-files
4. INTRODUCCION A LA VALORACION CONTINGENTE UTILIZANDO STATA (Alejandro López-Feldman)
Introducción
Valoración contingente
Valoración contingente utilizando preguntas dicotómicas
Estimación econométrica del modelo dicotómico
Ejemplo del modelo dicotómico utilizando Stata
Valoración contingente utilizando preguntas dicotómicas con seguimiento
Modelo econométrico de datos por intervalos
Ejemplo del modelo dicot´omico con seguimiento utilizando Stata
Ejercicios
II. MODELACION MACROECONOMICA
5. CHOQUES TRANSITORIOS Y DE LARGO PLAZO EN EL PIB MEXICANO: UN MODELO DE VECTORES AUTORREGRESIVOS ESTRUCTURALES CON STATA (Alfonso Mendoza Velázquez y Peter N. Smith )
Introducción
Vector autorregresivo est´ndar bivariado (VAR)
Identificación del modelo VAR: descomposición de Choleski
Funciones de impulso-respuesta
La descomposición de Blanchard y Quah
Aplicación en Stata
Estacionariedad de las series y pruebas de raíces unitarias
Vectores autorregresivos (VAR)
Funciones de impulso-respuesta
El comando IRF
El impacto de la crisis: los multiplicadores dinámicos
Vectores autorregresivos estructurales (VARS)
Restricciones de corto plazo: descomposición de Choleski
Método de Blanchard y Quah (identificación de largo plazo)
Descomposición de varianza
Conclusión
Ejercicios
6. PROSPECTOS PARA LA ECONOMIA: UNA APLICACION CON MODELOS VAR COINTEGRADOS Y PROYECCIONES PROBABILISTICAS (Gustavo Sánchez y Harold Zavarce)
Introducción
Economías y modelación
Uruguay y Venezuela
Modelación
Modelo econométrico
Identificación de las relaciones de largo plazo
Estimación de los parámetros de corto plazo
Proyecciones probabilísticas
Enfoque paramétrico para las simulaciones
Enfoque no paramétrico
Estimaciones para Uruguay
Selecciín del número de rezagos y tests de cointegración
Modelo VAR cointegrado
Proyecciones probabilísticas
Simulaciones no paramétricas
Escenario inercial
Escenario de impacto moderado
Estimaciones para Venezuela
Grado de integración de las variables
Selección del número de rezagos y tests de cointegración
Modelo VAR cointegrado
Proyecciones probabilísticas
Escenario inercial
Escenario de impacto extremo
Conclusiones
Ejercicios
III. ANALISIS ELECTORALES
7. ANALISIS DE LA ELECCION PRESIDENCIAL DE 2006 EN MEXICO UTILIZANDO STATA(Ignacio Ibarra López)
Introducción
Breve panorama de la elección de 2006
El problema analizado
Los datos
Análisis de las preferencias en la elección de 2006
La volatilidad de los electores
De la primera a la segunda ronda
De la segunda a la tercera ronda
Factores que motivaron el cambio de preferencias
Variables
Preferencias de la segunda ronda (variables dependientes)
Aspectos socioeconómicos, ideológicos y de entorno (variables independientes)
Estadística descriptiva
El modelo logit
Análisis inferencial de la elección en 2006 en México
Estimación de ß con el modelo de probabilidad lineal
Estimación del vector δ con el modelo logit
Efectos marginales de las variables independientes para un modelo logit
Bondad de ajuste para un modelo logit
Matriz de clasificación
Conclusiones
Ejercicios
8. MODELOS ESTADISTICOS PARA SISTEMAS ELECTORALES MULTIPARTIDISTAS EN STATA(Javier Márquez y Javier Aparicio)
Introducción
Estimación de modelos estadísticos con datos multipartidistas
Mínimos cuadrados ordinarios
Datos composicionales
SURE
Cantidades de interés
Medidas de incertidumbre
Simulación postestimación
Medidas de incertidumbre asociadas a los sistemas electorales
Conclusiones
9. METODS DE IMPUTACION MULTIPLE PARA PREDECIR RESULTADOS ELECTORALES(Modesto Escobar y Antonio M. Jaime)
Introducción
Marco teórico
Teoría de la identificación partidaria
Teoría del votante racional
Teoría socio-estructural del voto
Datos y metodología
Datos
Variables
Métodos muestrales de estimación
Modelos de imputación
Evaluación
Resultados
Capacidad predictiva de la imputación
Los determinantes del voto
Conclusiones
Ejercicios
Apéndice A. Diagnósticos de la imputación
Apéndice B. Imputación múltiple con Stata
IV. ANEXOS
A. INTRODUCCION AL MANEJO DE BASES DE DATOS CON STATA(Ignacio Ibarra López y Jorge F. de la Vega Góngora )
Introducción
Inicio en Stata
El lenguaje de Stata
Presentación de resultados
Mensajes de error
Ayuda sobre comandos
Estimaciones con calificadores o restricciones en la muestra
Rutinas en Stata
Lectura, importación y exportación de bases de datos
Bases de datos en Stata
Importación de bases de datos
Guardar una base de datos
Exportación de bases de datos
Revisión y edición de datos
Manipulación de variables
Escalas de variables
Información detallada de una variable
Cambiar formato de variables numéricas
Cambiar el formato de una variable de fecha
Eliminar y renombrar variables
Etiquetas
Etiquetas de bases de datos
Etiquetas de variables
Etiquetas de valores
Notas
Modificación y creación de variables
Acciones repetidas para manipular variables
Colapsar variables
Generación de variables dicotómicas
Datos faltantes y valores atípicos
Trabajo con datos faltantes
Revisar datos faltantes
Revisar datos atípicos
Tipos de bases de datos
Utilización de series de tiempo
Rezagos y diferencias
Trabajo con datos panel
Cambio de forma de una base de datos panel
Combinar bases de datos
Ejercicios
B. METODS BASICOS DE INFERENCIA ESTADISTICA Y ANALISIS DE REGRESION(Alfonso Mendoza Velázquez y Jorge F. de la Vega Góngora )
Prueba de hipótesis
El estadístico de prueba vs. el valor crítico
Propiedades de los estimadores
Estadísticos de prueba y valores críticos
Pruebas de hipótesis en Stata
Nivel de significación empírico (p-value)
Valores críticos
Pruebas de hipótesis con varianza desconocida
Proporciones
Diferencia de medias
Diferencia de dos proporciones
Hipótesis sobre varianzas
Coeficiente de correlación
Intervalos de confianza
Intervalos de confianza y prueba de hipótesis
Tamaño de la muestra
Análisis de regresión
Supuestos del modelo de regresión lineal clásico
Estimación del modelo de regresión lineal
Ajuste del modelo
Análisis de varianza
Inferencia sobre los parámetros de regresión
Intervalos de confianza
Regresión simple usando Stata
Análisis de varianza y ajuste del modelo
Estimadores de mínimos cuadrados
Significancia estadística de los estimadores MCO
Intervalos de confianza
Comentarios finales
Preguntas y ejercicios
