ECONOMETRIA 2 - ECON 3301 - SEMESTRE II - 08 Profesor: Ramón Rosales; rrosales@uniandes.edu.co Profesor Taller: William Delgado; w-delgad@uniandes.edu.co Profesor Taller: Juan Carlos Vasquez; jvasquez@uniandes.edu.co Profesor Taller: Diego Marino; dmarino@uniandes.edu.co Monitor: Alejandro Urrego; j-urrego@uniandes.edu.co Monitor: Juan Sebastián Sánchez; jua-sanc@uniandes.edu.co Monitor: Francisco Correa; fr-corre@uniandes.edu.co Monitor: Carlos Morales; and-mora@uniandes.edu.co EJC 13: ANALISIS DE POLITICAS CON COMBINACION DE CORTES TRANSVERSALES – ESTIMADOR DE LA DIFERENCIA DE LAS DIFERENCIAS (DE DIFERENCIA EN DIFERENCIAS). (Ejemplo 13.3 Wooldridge. Pag 414. Efecto de la ubicación de un incinerador de basura sobre el precio de la vivienda) Se desea evaluar el efecto de la construcción de un incinerador sobre el precio de las viviendas cercanas a el. Se tienen datos de 1978 y 1981 (antes y después del evento, respectivamente) Descripción de los datos obs: 321 vars: 25 ------------------------------------------------------------------------------storage display value variable name type format label variable label ------------------------------------------------------------------------------year int %9.0g 1978 or 1981 age int %9.0g age of house agesq float %9.0g age^2 nbh byte %9.0g neighborhood, 1-6 cbd float %9.0g dist. to cent. bus. dstrct, ft. intst float %9.0g dist. to interstate, ft. lintst float %9.0g log(intst) price float %9.0g selling price rooms byte %9.0g # rooms in house area int %9.0g square footage of house land float %9.0g square footage lot baths byte %9.0g # bathrooms dist float %9.0g dist. from house to incin., ft. ldist float %9.0g log(dist) wind byte %9.0g prc. time wind incin. to house lprice float %9.0g log(price) y81 byte %9.0g =1 if year == 1981 larea float %9.0g log(area) lland float %9.0g log(land) y81ldist float %9.0g y81*ldist lintstsq float %9.0g lintst^2 nearinc byte %9.0g =1 if dist <= 15840 y81nrinc byte %9.0g y81*nearinc rprice float %9.0g price, 1978 dollars lrprice float %9.0g log(rprice) ------------------------------------------------------------------------------- 1. El modelo simple en niveles y sin otras variables explicativas de control. Estimando la ecuación en cada periodo Para t = 1978 . reg rprice nearinc if year==1978 Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 1.3636e+10 1 1.3636e+10 Residual | 1.5332e+11 177 866239953 -------------+-----------------------------Total | 1.6696e+11 178 937979126 Number of obs F( 1, 177) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 179 15.74 0.0001 0.0817 0.0765 29432 1 -----------------------------------------------------------------------------rprice | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------nearinc | -18824.37 4744.594 -3.97 0.000 -28187.62 -9461.117 _cons | 82517.23 2653.79 31.09 0.000 77280.09 87754.37 -----------------------------------------------------------------------------Para t = 1981 . reg rprice nearinc if year==1981 Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 2.7059e+10 1 2.7059e+10 Residual | 1.3661e+11 140 975815048 -------------+-----------------------------Total | 1.6367e+11 141 1.1608e+09 Number of obs F( 1, 140) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 142 27.73 0.0000 0.1653 0.1594 31238 -----------------------------------------------------------------------------rprice | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------nearinc | -30688.27 5827.709 -5.27 0.000 -42209.97 -19166.58 _cons | 101307.5 3093.027 32.75 0.000 95192.43 107422.6 ------------------------------------------------------------------------------ El estimador de diferencia en diferencias (Pooled OLS) . reg rprice y81 nearinc y81nrinc Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 6.1055e+10 3 2.0352e+10 Residual | 2.8994e+11 317 914632739 -------------+-----------------------------Total | 3.5099e+11 320 1.0969e+09 Number of obs F( 3, 317) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 321 22.25 0.0000 0.1739 0.1661 30243 -----------------------------------------------------------------------------rprice | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------y81 | 18790.29 4050.065 4.64 0.000 10821.88 26758.69 nearinc | -18824.37 4875.322 -3.86 0.000 -28416.45 -9232.293 y81nrinc | -11863.9 7456.646 -1.59 0.113 -26534.67 2806.867 _cons | 82517.23 2726.91 30.26 0.000 77152.1 87882.36 -----------------------------------------------------------------------------Esta estimación es como si se efectuara de manera individual por periodo. Note que el coeficiente de y81nrinc es no significativo al 5 %. 2. El modelo en niveles y con las variables explicativas de control edad y edad^2. El estimador de diferencia en diferencias . reg rprice y81 nearinc y81nrinc age agesq Source | SS df MS Number of obs = 321 -------------+-----------------------------F( 5, 315) = 44.59 Model | 1.4547e+11 5 2.9094e+10 Prob > F = 0.0000 Residual | 2.0552e+11 315 652459451 R-squared = 0.4144 -------------+-----------------------------Adj R-squared = 0.4052 Total | 3.5099e+11 320 1.0969e+09 Root MSE = 25543 -----------------------------------------------------------------------------rprice | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------y81 | 21321.04 3443.631 6.19 0.000 14545.62 28096.47 nearinc | 9397.936 4812.222 1.95 0.052 -70.22385 18866.1 y81nrinc | -21920.27 6359.745 -3.45 0.001 -34433.22 -9407.321 age | -1494.424 131.8603 -11.33 0.000 -1753.862 -1234.986 agesq | 8.691277 .8481268 10.25 0.000 7.022567 10.35999 _cons | 89116.54 2406.051 37.04 0.000 84382.57 93850.5 ------------------------------------------------------------------------------ 2 Se presenta cambio en los estimadores, principalmente en la variable y81nrinc con respecto a los obtenidos anteriormente. El coeficiente de y81nrinc ahora es significativo al 1 %. Compare el R^2 ajustado. 3. El modelo en niveles y con las variables explicativas de control: edad, edad^2, distancia a la carretera interestatal, área del terreno, etc. El estimador de diferencia en diferencias . reg rprice y81 nearinc y81nrinc age agesq intst land area rooms baths Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 2.3167e+11 10 2.3167e+10 Residual | 1.1932e+11 310 384905860 -------------+-----------------------------Total | 3.5099e+11 320 1.0969e+09 Number of obs F( 10, 310) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 321 60.19 0.0000 0.6600 0.6491 19619 -----------------------------------------------------------------------------rprice | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------y81 | 13928.48 2798.747 4.98 0.000 8421.533 19435.42 nearinc | 3780.337 4453.415 0.85 0.397 -4982.408 12543.08 y81nrinc | -14177.93 4987.267 -2.84 0.005 -23991.11 -4364.759 age | -739.451 131.1272 -5.64 0.000 -997.4629 -481.4391 agesq | 3.45274 .8128214 4.25 0.000 1.853395 5.052084 intst | -.5386352 .1963359 -2.74 0.006 -.9249548 -.1523157 land | .1414196 .0310776 4.55 0.000 .0802698 .2025693 area | 18.08621 2.306064 7.84 0.000 13.54869 22.62373 rooms | 3304.227 1661.248 1.99 0.048 35.47904 6572.974 baths | 6977.317 2581.321 2.70 0.007 1898.191 12056.44 _cons | 13807.67 11166.59 1.24 0.217 -8164.239 35779.57 -----------------------------------------------------------------------------El coeficiente de y81nrinc es mucho más significativo. 4. El modelo en logaritmos y sin otras variables explicativas de control (para interpretar el efecto en porcentajes). El estimador de diferencia en diferencias. . reg lrprice y81 nearinc y81nrinc Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 11.8433724 3 3.94779079 Residual | 36.305771 317 .114529246 -------------+-----------------------------Total | 48.1491434 320 .150466073 Number of obs F( 3, 317) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 321 34.47 0.0000 0.2460 0.2388 .33842 -----------------------------------------------------------------------------lrprice | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------y81 | .1930937 .0453207 4.26 0.000 .1039263 .2822611 nearinc | -.339923 .0545555 -6.23 0.000 -.4472595 -.2325865 y81nrinc | -.0626489 .0834408 -0.75 0.453 -.2268166 .1015188 _cons | 11.28542 .0305145 369.84 0.000 11.22539 11.34546 -----------------------------------------------------------------------------El coeficiente de y81nrinc no es significativo. 3 5. El modelo en logaritmos y con otras variables explicativas de control (algunas en logaritmos: distancia a la carretera interestatal, el área del terreno y el área de la casa). El estimador de diferencia en diferencias (con controles adiccionales) . reg lrprice y81 nearinc y81nrinc age agesq lintst lland larea rooms baths Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 35.2722832 10 3.52722832 Residual | 12.8768602 310 .041538259 -------------+-----------------------------Total | 48.1491434 320 .150466073 Number of obs F( 10, 310) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 321 84.92 0.0000 0.7326 0.7239 .20381 -----------------------------------------------------------------------------lrprice | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------y81 | .1620725 .0284999 5.69 0.000 .1059947 .2181502 nearinc | .032232 .0474876 0.68 0.498 -.0612067 .1256707 y81nrinc | -.1315132 .0519712 -2.53 0.012 -.2337742 -.0292523 age | -.0083591 .0014111 -5.92 0.000 -.0111358 -.0055825 agesq | .0000376 8.67e-06 4.34 0.000 .0000206 .0000547 lintst | -.0614482 .0315075 -1.95 0.052 -.1234439 .0005474 lland | .099845 .024491 4.08 0.000 .0516554 .1480347 larea | .3507722 .0514865 6.81 0.000 .2494649 .4520795 rooms | .0473343 .0173274 2.73 0.007 .0132402 .0814285 baths | .0942767 .0277256 3.40 0.001 .0397225 .1488309 _cons | 7.651756 .4158832 18.40 0.000 6.833445 8.470067 ------------------------------------------------------------------------------ Al controlar por otros factores el coeficiente de y81nrinc es significativo al 5%. El coeficiente de y81nrinc es el efecto del evento, por lo tanto el incinerador generó una disminución del 13.2% en el precio de las casas cercanas a él como resultado de su construcción. 4