Econometria Modelos discretos
Modelos para variáveis binárias Probit e logit: distribuições simétricas em torno de zero. Modelo Clog-log: distribuição do y é assimétrica, há uma grande proporção de zero ou um no banco de dados.
Efeitos marginais no Probit O impacto marginal da mudança de uma variável não é constante. No modelo de probabilidade linear: No modelo probit: (depende do valor de todas as outras variáveis na equação)
Efeitos marginais Para calcular o impacto de xi sobre y, temos que escolher os valores de todas as outras variáveis. Valores tipicamente usados: médias, medianas. Fixar os valores e deixar o valor de xi variar do máximo para o mínimo. Computar os valores para cada observação e fazer a média por todas as variáveis.
Exemplo
Cálculo do efeito considerando variáveis na mediana O efeito é de 0,881 – 0,936 = 0,55
Efeito marginal Efeito marginal: tangente a curva de probabilidade. O tamanho da mudança depende do nível das variáveis. Mudança marginal Mudança discreta
Comando para computar efeito marginal Mfx compute, at (WC=1 AGE = 40)
Mudança discreta na probabilidade predita Probabilidade do evento ocorrer dado x, e particularmente o valor de xk Probabilidade do evento ocorrer dado x, e particularmente o valor de xk+σ Mudança discreta:
Mudança discreta e marginal Podem ser similares quando a mudança da variável xk ocorre uma região onde a curva de probabilidade é quase linear.
Probabilidades estimadas