En realidad no. En toda estimación econométrica es posible sospechar endogeneidad, independientemente de una prueba estadística. Pero si se han diseñado pruebas de endogeneidad en el caso de Variables Instrumentales, las que pueden aplicarse para un MPL. Lee el capítulo 15-5 de Wooldridge (2018).
Un punto porcentual se refiere a un incremento en 1 punto de un porcentaje. Por ejemplo, un incremento de 8% a 9% se lee como un aumento de un punto porcentual. Uno por ciento (1%) suele usarse más para incrementos de cantidades que no están medidas en porcentaje. Por ejemplo, de $1000 a $1010 se lee como un incremento de un 1%. Se puede hacer también con porcentajes pero hay que ser cuidadoso. Un aumento de 8% a 10% puede leerse tanto como aumento de 2 puntos porcentuales y como un aumento del 25% (2/10*100). Pero decir que este incremento fue de 2% es equivocado.
hermoso
Muy buen video, le pido por favor que no elimine el canal ni los videos, estoy aprendiendo econometría gracias a usted. Saludos.
Excelente video! Sos un crack!
Justo el video que buscaba. Muchas gracias profe
Buen día, hay manera de probar endogeneidad en estos modelos?
En realidad no. En toda estimación econométrica es posible sospechar endogeneidad, independientemente de una prueba estadística. Pero si se han diseñado pruebas de endogeneidad en el caso de Variables Instrumentales, las que pueden aplicarse para un MPL. Lee el capítulo 15-5 de Wooldridge (2018).
@@adriangarlati muchas gracias
Profesor será que me puede explicar la diferencia entre aumentar 1 punto porcentual y 1 por ciento. Gracias
Un punto porcentual se refiere a un incremento en 1 punto de un porcentaje. Por ejemplo, un incremento de 8% a 9% se lee como un aumento de un punto porcentual. Uno por ciento (1%) suele usarse más para incrementos de cantidades que no están medidas en porcentaje. Por ejemplo, de $1000 a $1010 se lee como un incremento de un 1%. Se puede hacer también con porcentajes pero hay que ser cuidadoso. Un aumento de 8% a 10% puede leerse tanto como aumento de 2 puntos porcentuales y como un aumento del 25% (2/10*100). Pero decir que este incremento fue de 2% es equivocado.
El problema de heteroscedasticidad para el modelo de probabilidad lineal se puede corregir por medio de mínimos cuadrados Ponderados.
Si, aunque se pierden las observaciones para las que se obtengan probabilidades estimadas negativas o mayores a uno.