El contraste Reset en el ámbito de los modelos probit y logit. Un estudio de Monte Carlo

Pérez Mínguez, José Antonio
Villanúa Martín, Inmaculada (dir.)

Universidad de Zaragoza, ECON, 2021

Graduado en Economía

Resumen: Este trabajo trata de estudiar un contraste general sobre errores de especificación en el marco de los modelos binarios logit y probit: el contraste Reset. Este es un contraste muy utilizado en el marco de los modelos lineales clásicos, y tratamos ahora de ver la forma de implementarlo, y sus propiedades, en los modelos binarios. Estos modelos econométricos, tratan de explicar la decisión del agente económico entre dos alternativas posibles, que son cuantificadas con valores 1 y 0, en función de un conjunto de variables explicativas. A su vez, estos modelos parten de un modelo latente subyacente; desconocido para nosotros, cuya variable endógena latente podría interpretarse como un nivel de satisfacción o de utilidad. A priori no sabemos si los supuestos considerados para el modelo latente, y por tanto para el binario, son o no correctos. En este trabajo estudiamos si el contraste Reset permite identificar errores de especificación como la omisión de variable relevante, la presencia de heterocedasticidad en el modelo latente o distribución incorrecta de la perturbación del modelo latente. Para ello realizamos un estudio de Monte Carlo, que nos permita estudiar el comportamiento del contraste en muestras pequeñas, así como las diferentes versiones del contraste que existen, con el objetivo de intentar decidir cuál de ellas es la que permite captar mejor los errores de especificación, y qué errores son captados o no por este contraste.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado