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¿Qué modelo econométrico debería usar?

Tengo el siguiente modelo

Gastos = a + $b_1$ Producción + $b_2$ Trabajo + $b_3$ StockDeCapital + $b_4$ D

donde D es una variable dummy que es categórica. Si se impone un impuesto, toma 1. O si no se impone un impuesto, entonces toma 0.

¿Qué modelo de regresión debería aplicar para estimar la ecuación? Por cierto, tengo un conjunto de datos de panel.

Por favor comparta sus sugerencias conmigo. Voy a buscarlas. Gracias.

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Mohammad Faisal Puntos 241

Hice una rápida búsqueda de otras preguntas similares a la tuya y encontré este artículo y este otro en CrossValidated. Puede que no sea una respuesta directa pero podría ayudarte a orientarte en la dirección correcta y podrías aprender algunas cosas interesantes sobre la regresión panel en el proceso :)

¡Buena suerte!

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ratberryjam Puntos 146

No estoy exactamente seguro de cuál es tu data, pero probablemente tendrás algo de colinealidad dentro de tus variables independientes. Tu output típicamente está determinado por la combinación de trabajo y capital dentro de una función de producción, por lo que tus coeficientes en output, trabajo y capital estarán subestimados. Cada vez que estés modelando tu data, te sugiero empezar por hacer un DAG (Directed Acyclic Graph) porque te permite pensar y visualizar cómo cada variable podría tener un efecto causal en otra. Echa un vistazo a este gran tutorial sobre DAG: https://mixtape.scunning.com/dag.html

Además, cada vez que tengas un set de datos panel, deberías utilizar uno de los beneficios más importantes de los datos panel, que es controlar los factores no observables entre cada uno de tus grupos de sección transversal. Esto se hace simplemente con una dummy categórica para cada grupo.

Sinceramente, sin otra información sobre el set de datos panel que estás usando, y qué exactamente representa cada una de tus variables, es difícil dar alguna idea específica. Parece que tu modelo es muy similar a una función de producción, pero típicamente la variable dependiente es output y no gastos.

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