Variables dummy. Parte II

Variables dummy. Parte II

Continuando con esta serie de estudios, es preciso conocer que las variables dummy también son conocidas como variables ficticias:

Utilización de las variables dummy para las categorías múltiples

  1. Definir la pertenencia a cada categoría mediante una variable dummy.
  2. Dejar fuera una categoría (que se convierte en la categoría base).
Log (salario)=0,321 +0,213 [hombre casado] –0,198 [Mujer casada]-0,110 [Mujer soltera] +0,079 [Educación] +0,027 [Experiencia] –0,00054 [Experiencia2] +0,029 [Tenencia] –0,00053 [Tenencia2]
(0,100)(0,055)(0,058)(0,056)(0,007)(0,005)(0,00011)(0,007)(0,00023)

Mujer casada= Manteniendo los demás elementos fijos, las mujeres casadas ganan un 19,8% menos que los hombres solteros (= la categoría base)

Utilización de variables dummy explicativas en las ecuaciones del log (y)

Log (Precio) = – 1,35 +0,168 log (tamaño del lote) +0,707 log (metros cuadrados) +0,027 (bdrms) + 0,054 (colonial)
(0,65)(0,038)(0,093)(0,029)(0,045)

(Colonial)= Variable dummy que indica si la casa es de estilo colonial.

n = 88,R2 =0,649

➟ (∂ log precio) / (∂ Colonial) = (% precio) / (∂ Colonial) = 5,4%

Cuando la variable ficticia del estilo colonial pasa de 0 a 1, el precio de la vivienda aumenta en 5,4 puntos porcentuales.

Interacciones con variables dummy

1- Permitir diferentes pendientes

Log (Salario) = β0+ ð0 Mujer + β1 Educación + ð1 Educación femenina + u

β0 = Hombres.Intercepción β1 = Pendiente.Hombres
β0 + ð0 = Mujeres.Intercepción β1 + ð1 = Pendiente.Mujeres

2- Hipótesis interesantes

H0 : ð1 = 0H0 : ð0 = 0, ð1 = 0
La rentabilidad de la educación es la misma para hombres y mujeresToda la ecuación salarial es igual para hombres y mujeres.

Incorporación de información ordinal mediante variables dummy

Ejemplo: calificación crediticia de las ciudades y tipos de interés de los bonos municipales

MBR = β0 + β1 CR + Otros factores

  • MBR = Tipo de interés de los bonos municipales
  • CR = Calificación crediticia de 0 a 4 (0=peor, 4=mejor)

Esta especificación probablemente no sería adecuada, ya que la calificación crediticia sólo contiene información ordinal. Una mejor manera de incorporar esta información es definir dummies:

MBR = β0 + ð1 CR1 + ð2 CR2 + ð3 CR3 + ð4 CR4 + Otros factores

Dummies que indican si se aplica la calificación concreta, por ejemplo, CR1 si CR=1 y CR1=0 en caso contrario. Todos los efectos se miden en comparación con la peor calificación (= categoría base).

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