Trabajo Práctico Econometría Salarios y Nivel Educativo
Enviado por Jesus.1985 • 29 de Marzo de 2019 • Documentos de Investigación • 1.065 Palabras (5 Páginas) • 181 Visitas
Trabajo Práctico Econometría
Salarios y Nivel Educativo
[pic 1]
Contenido
1. INTRODUCCION 3
2. DATOS 3
3. RESULTADOS EMPIRICOS 3
4. CONCLUSION 3
INTRODUCCION
En el siguiente trabajo analizaremos como se ven afectados los salarios en relación al nivel educacional de las personas, considerando también otros coeficientes como la edad y el sexo. Los datos analizados corresponden a 65.000 hogares en EE.UU. tomados al azar, y específicamente a los periodos del año 1992 y 2012. Este set de datos fue entregado por la oficina de Estadísticas Laborales del Departamento de Trabajo, todos estos datos serán procesados a través del software Stata para obtener nuestro modelo de estudio. Se analizaran los distintos coeficientes antes mencionados para determinar cuánto explica el modelo estas variables.
El método que usaremos para la estimación del salario dado el nivel educativo de las personas es el de mínimos cuadrados ordinarios MCO. Y= B0+B1X1+ B2X2+B3X3+…+BkXk+u. El Objetivo de MCO es determinar aproximadamente los valores reales de los coeficientes del modelo de regresión B0 y B1X1+ B2X2+B3X3... a partir de los datos de una muestra de las variables, El estimador MCO se basa en una fórmula que aplicada a los datos de la muestra proporciona estimaciones de los coeficientes del modelo de regresión.
De acuerdo a las variables que tenemos disponibles, hemos definidos cuatro modelos para estudiar el comportamiento de los salarios:
- AHEi = β0+β1*BACHELORi+β2* FEMALEi +β3* AGEi +β4* YEARDUMi +u
- AHEi = β0+ β1*BACHELORi + β3* AGEi + β4* YEARDUMi +u
- AHEi = β0+ β2* FEMALEi +β3* AGEi +β4* YEARDUMi +u
- AHEi = β0+ β1*BACHELORi+β2* FEMALEi +β4* YEARDUMi +u
- AHEi = β0+β1*BACHELORi+β4* YEARDUMi +u
De acuerdo a estos cuatro de modelos de regresión lineal se escogerá para el análisis el que tenga como resultado un mayor coeficiente de determinación, mientras mayor sea el R2, mejor será el ajuste del modelo a los datos. Además se interpretarán todos los coeficientes para entender el comportamiento de todas las variables y por último se realizará un test de hipótesis para comprobar la consistencia del modelo.
DATOS
La información usada para definir y analizar nuestro modelo de Salarios y Nivel Educativo se obtuvieron del archivo CPS92_12 ccontiene los datos de los años 1992 y 2012 (de las encuestas de marzo de 1993 y 2013). Estos datos corresponden a trabajadores de tiempo completo, con más de 35 horas de trabajo por semana durante al menos 48 semanas en el año. Los datos se proporcionan para los trabajadores cuyo nivel de educación más alto es (1) Licenciado Escuela Secundaria, y (2) Licenciatura Nivel Superior.
También se creó una nueva variable YEARDUM que tiene valor (1) si es año 1992 y valor (2) si es año 2012.
Nuestro modelo explicativo está compuesto por:
AHE | ganancias promedio por hora |
YEAR | Periodo correspondiente. |
BACHELOR | Variable dummy, 1 si el trabajador tiene una licenciatura; 0 si el trabajador tiene un título de escuela secundaria |
FEMALE | Variable dummy, 1 si es mujer; 0 si es hombre |
AGE | Edad de la persona. |
YEARDUM | Variable dummy creada para poder explicar el modelo en años diferentes o si es 1992 y 1 si es 2012 |
...