Los modelos de datos de conteo cuentan

La evaluación cuantitativa de políticas puede beneficiarse de un amplio conjunto de métodos econométricos para analizar los datos de conteo

University of Zurich, Switzerland, and IZA, Germany

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Discurso de ascensor

Con frecuencia, las políticas económicas se dirigen a resultados que se miden como conteos. Algunos ejemplos de variables económicas que usan una escala de conteo básica son el número de hijos como indicador de la fecundidad, el número de visitas al médico como indicador de la demanda sanitaria, y el número de días de absentismo laboral como indicador de conductas elusivas de los empleados. Existen varios métodos econométricos para analizar estos datos, como el modelo binomial negativo y el modelo de Poisson. Estos modelos pueden proporcionar información práctica que no puede obtenerse con los modelos de regresión lineal estándar. La estimación y la interpretación se ilustran en dos ejemplos empíricos.

Los modelos de conteo pueden usarse para predecir la movilidad laboral

Hallazgos clave

Pros

Las regresiones de los datos de conteo ofrecen un modelo adecuado, valioso y flexible para las integrales no negativas 0, 1, 2, etc.

La regresión de Poisson es el modelo maestro para calcular los efectos constantes relativos de las políticas.

Los modelos de vallas y aquellos relacionados permiten distinguir entre los efectos del margen extensivo (probabilidad de resultados de un cero) y los efectos del margen intensivo (probabilidad de uno o más conteos).

Con los datos de conteo, las evaluaciones de las políticas pueden ir más allá de la consideración de los efectos medios y determinar el efecto en la distribución completa de los resultados.

Contras

Los modelos de datos de conteo imponen presunciones paramétricas que, de no ser válidas, pueden conducir a conclusiones políticas incorrectas.

Aunque muchos paquetes de software implementan modelos de conteo estándar, como el modelo de Poisson y el binomial negativo, los modelos más elaborados pueden requerir cierta programación por parte del investigador.

Un método de datos de conteo no soluciona el problema de la evaluación fundamental: sin un experimento comparativo aleatorizado, identificar los efectos de las políticas a partir de datos observacionales puede verse empañado por los sesgos de selección, lo que requerirá una variación exógena plausible en forma de experimento cuasinatural.

Mensaje principal de los autores

Los análisis empíricos se encuentran a menudo con variables en una escala de 0, 1, 2, etc., como las horas de trabajo o el número de visitas al médico que hace una persona al año. A los políticos les podrían interesar los efectos distribucionales de una reforma en dichos resultados, no solo los efectos medios. Por ejemplo, ¿afecta una política a los usuarios habituales de un servicio más que a los usuarios ocasionales? El modelo de Poisson y el binomial negativo y sus extensiones responden a esta pregunta y no son más complicados que el de regresión lineal. Los modelos de valla son útiles para predecir el efecto de una política en la probabilidad de un conteo de cero frente a un conteo de uno o más.

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