Análise de Dados de Corte Transversal Utilizando Variáveis Instrumentais

Descrição O trabalho consiste em realizar uma análise de dados de corte transversal utilizando variáveis instrumentais O aluno deverá i descrever as variáveis de interesse variável dependente variáveis explicativas exógenas endógenas instrumentos ii apresentar resultados intermediários demonstrando os possíveis problemas endogeneidade variáveis instrumentais que não satisfazem todas as propriedades iii apresentar o modelo final e explicar os efeitos de cada variável No exemplo abaixo vamos estudar a influencia da educação no log salário Como IV vamos utilizar a educação da mãe e do pai Call lmformula logwage education data subsetPSID1976 participation yes Residuals Min 1Q Median 3Q Max 310256 031473 006434 040081 210029 Coefficients Estimate Std Error t value Prt Intercept 01852 01852 1000 0318 education 01086 00144 7545 276e13 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Residual standard error 068 on 426 degrees of freedom Multiple Rsquared 01179 Adjusted Rsquared 01158 Fstatistic 5693 on 1 and 426 DF pvalue 2761e13 Abaixo criamos o primeiro estágio regredindo educação com educ mãe e pai Note os valores dos testes t para cada variável IV1oEstagio lmeducation feducation meducation data subsetPSID1976 participationyes summaryIV1oEstagio Call lmformula education feducation meducation data subsetPSID1976 participation yes Residuals Min 1Q Median 3Q Max 78319 09413 01086 10835 64865 Coefficients Estimate Std Error t value Prt Intercept 948014 032111 29523 2e16 feducation 018810 003363 5593 401e08 meducation 015637 003582 4365 160e05 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Residual standard error 2039 on 425 degrees of freedom Multiple Rsquared 02081 Adjusted Rsquared 02043 Fstatistic 5583 on 2 and 425 DF pvalue 22e16 Performamos agora o segundo estágio com a variável educação reconstruida apenas com variáveís exógenas IV2oEstagio lmlogwage fittedvaluesIV1oEstagio data subsetPSID1976 participationyes summaryIV2oEstagio Call lmformula logwage fittedvaluesIV1oEstagio data subsetPSID1976 participation yes Residuals Min 1Q Median 3Q Max 32293 03801 00531 04138 20675 Coefficients Estimate Std Error t value Prt O teste de Hausman é descrito como WuHausman e o de Restrições Sobreidentificadas como Sargan No caso rejeitamos a hipótese nula no teste de Hausman logo há endogeneidade e não rejeitamos no teste de Sargan ou seja as IV são exógenas No final ao comparar o modelo base com o modelo IV observamos que educação uma vez retirada os efeitos de endogeneidade não é um bom preditor de log salário