TOPICOS DE ECONOMETRIA APLICADA

Sesgo por Variable Omitida

Daniel Lema

Recordar el problema de sesgo por variables omitidas

• Si el modelo es

• Yi = + Xi + Zi + ui

Pero tenemos datos solo para X

(un ejemplo clásico puede ser en ecuaciones de salarios la habilidad como variable omitida)

plim ’ = cov (X, Z)/var (X)

(donde el ‘ representa el estimador)

Recordar el problema de sesgo por variables omitidas

• Yi = + Xi + Zi + ui

• El sentido del sesgo será:

Cov(X,Z) >0 Cov (X, Z)<0

+ -

- +

Algunos Resultados

• Mincer (74)

• lnY = 4.87 + 0.255 s – 0.0029 s2 – 0.0043sX + 0.148X - 0.0018X2

• R2 = 0.309

• Y=earnings