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Econometria. Modelos discretos. 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. Efeitos marginais no Probit.
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Econometria Modelosdiscretos
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.
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)
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.
Cálculo do efeito considerando variáveis na mediana O efeito é de 0,881 – 0,936 = 0,55
Efeito marginal • Efeito marginal: tangente a curva de probabilidade. • O tamanho da mudança depende do nível das variáveis. Mudança marginal Mudança discreta
Comando para computar efeito marginal • Mfx compute, at (WC=1 AGE = 40)
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:
Mudança discreta e marginal • Podem ser similares quando a mudança da variável xk ocorre uma região onde a curva de probabilidade é quase linear.
