Universidad Carlos III de Madrid

Economıa Aplicada

Mayo 2017

Duracion del Examen: 2 horas

Tipo: 1

NID

Nombre

Grupo

NO SEPARE LAS HOJAS DEL EXAMEN.

NO ABRA EL EXAMEN ANTES DE QUE SE LE INDIQUE QUE LO PUEDE HACER.

Por favor, lea atentamente las siguientes instrucciones.

(A) El examen se compone de dos secciones de preguntas de respuestas cortas. El puntaje

de cada pregunta se indica al comienzo de cada enunciado.

(B) El espacio esta limitado. Utilice unicamente los recuadros asignados especıficamente para la

respuesta de cada pregunta. Puede utilizar el reverso de las hojas de examen para anotaciones. No

se corregiran las respuestas fuera del espacio asignado. Responda de una manera clara y concisa.

Preguntas Puntos Nota

Seccion I (12 preguntas) 6 × 7 = 42

Seccion II (10 preguntas) 8 × 6 + 2 × 5 = 58

Total 100

1

SECCION I.- OFERTA MONETARIA

Queremos estudiar el impacto de una polıtica monetaria sobre el numero de bancos activos en el

mercado (bib). A finales de 1930, una serie de acontecimientos provocaron una crisis de confianza

y panicos bancarios. Frente a esta crisis de confianza, las Reservas Federales de Atlanta y St Louis

decidieron actuar de forma diferente. La Reserva Federal de Atlanta, a cargo del distrito 6, planteo

una polıtica monetaria expansiva facilitando el credito a los bancos. La Reserva Federal de St

Louis a cargo del distrito 8, en tanto, no altero su polıtica monetaria. Tenemos datos de distintos

municipios para ambos distritos para los anos 1930 y 1931 (antes y despues de los acontecimientos

que queremos analizar).

La informacion que tenemos para cada distrito es la siguiente:

- bibi: numero de bancos activos en el municipio i.

- D6: una variable binaria que toma el valor uno si el banco pertenece al distrito 6, y cero si no.

- y31: una variable binaria que toma el valor uno para las observaciones de 1931 y cero para las

de 1930.

Consideramos los siguientes modelos:

bibi = γ0 + γ1D6i + vi, solamente para el ano 1931 (1)

bibi = β0 + β1D6i + ui, solamente para el ano 1930 (2)

bibit = α0 + α1y31it + wit, solamente para el distrito 6 (3)

bibit = θ0 + θ1y31it + eit, solamente para el distrito 8 (4)

bibit = δ0 + δ1D6it + δ2y31it + δ3D6it × y31it + εit para los dos anos y distritos

(5)

2

1. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ2? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (3) y/o (4). Utilizando los resultados

de la Tabla I, calcule e interprete el valor numerico de δ2

2. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ3? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (3) y/o (4). De forma equivalente,

exprese tambien δ3 en funcion de los parametros de los modelos (1) y/o (2). Utilizando los

resultados de la Tabla I, calcule el valor numerico de δ3.

3

3. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ0? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (1) y/o (2). Utilizando los resultados

de la Tabla I, calcule e interprete el valor numerico de δ0.

4

4. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ1? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (1) y/o (2). Utilizando los resultados

de la Tabla I, calcule e interprete el valor numerico de δ1.

5. [7 puntos] ¿Cuantos bancos hubıeramos observado en el distrito 6 en caso de no haber imple-

mentado una polıtica monetaria expansiva? ¿Que supuesto esta detras de su respuesta?.

6. [7 puntos] ¿Ha sido efectiva la polıtica monetaria expansiva del distrito 6? Justifique la re-

spuesta, e indique en caso afirmativo cuantos bancos, aproximadamente, se salvaron gracias a

5

dicha polıtica.

6

SECCION II.- ACCIDENTES DE TRAFICO

Estamos interesados en estudiar el impacto del consumo de alcohol en la mortalidad en accidentes

de transito. Tenemos un panel de datos para 48 estados de EEUU para el perıodo 1970-1996. mrateit

corresponde al numero de muertes por cada 100 mil individuos entre 18 y 20 anos de edad en el

estado i en el ano t; y beerpc corresponde al consumo anual per capita de cerveza medido en litros.

Especıficamente, el modelo que queremos estimar es:

mrateit = γ0 + γ1beerpcit + δt + ai + εit (6)

7. [6 puntos] Al contar con datos de panel podrıamos utilizar un estimador de efectos fijos o un es-

timador de efectos aleatorios. ¿Cual de estos modelos es preferible a partir de las estimaciones?

Indique precisamente la informacion de la Tabla II en la que basa su respuesta.

8. [6 puntos] Tenemos informacion sobre la extension de las carreteras dentro de cada estado, la

cual no ha cambiado durante los ultimos 20 anos. ¿Tiene alguna consecuencia la inclusion de

esta variable para la estimacion del modelo de efectos fijos? Justifique su respuesta.

7

9. [6 puntos] Escriba el comando de gretl para estimar el modelo (6) haciendo uso de un estimador

de efectos fijos.

10. [6 puntos] Dar un ejemplo, en el contexto de este problema, de factores no observados que no

cambian en el tiempo para cada estado (ai), y un ejemplo de factores no observados especıficos

a cada estado que varıan en el tiempo (εit).

8

11. [5 puntos] Mencione uno de los artıculos discutidos en clase que utilice un estimador de efectos

fijos. Explique brevemente la pregunta que plantea el artıculo y las razones por las que MCO

no serıa consistente en ese contexto.

Tenemos ahora solo acceso a una seccion cruzada para estimar la ecuacion (6). Para abordar

el potencial problema de factores no observados correlacionados con beerpc decidimos utilizar dos

variables como instrumentos. El primer instrumento, legal, corresponde a la fraccion de individuos

entre 18 y 20 anos de edad que legalmente pueden beber cerveza en cada estado. El segundo,

beertax, corresponde al impuesto por caja de cerveza en dolares.

12. [6 puntos] ¿Cuales son las condiciones que aseguran que las variables legal y beertax sean

instrumentos validos? Sea explıcito en el contexto de este problema. [En ESTA pregunta no

se pide contrastar sino mencionar las condiciones contextualizadas a este problema.]

9

13. [6 puntos] Contraste la validez de los dos instrumentos mencionados en el enunciado. Indique

expresamente que informacion de la Tabla II utiliza para ello. [Pista: Los valores crıticos para

χ2 con uno y dos grados de libertad son 3.8 y 5.9, respectivamente.]

14. [6 puntos] ¿Se confirma nuestra duda sobre la exogeneidad de la variable beerpc? Explique y

sea explıcito sobre la informacion que utiliza.

10

15. [6 puntos] Utilizando las mejores estimaciones disponibles, ¿cuanto tiene que caer el consumo

per capita de cerveza para obtener una reduccion de 70 muertes por cada 100 mil? Sea explıcito

en sus calculos.

16. [5 puntos] Mencione uno de los artıculos discutidos en clase que utilice un estimador de variables

instrumentales. Explique brevemente la pregunta que plantea el artıculo, las razones por las

11

que MCO no serıa consistente y los instrumentos utilizados para solucionar el problema de

inconsistencia.

12

Universidad Carlos III de Madrid

Economıa Aplicada

Mayo 2017

Duracion del Examen: 2 horas

Tipo: 1

NID

Nombre

Grupo

NO SEPARE LAS HOJAS DEL EXAMEN.

NO ABRA EL EXAMEN ANTES DE QUE SE LE INDIQUE QUE LO PUEDE HACER.

Por favor, lea atentamente las siguientes instrucciones.

(A) El examen se compone de dos secciones de preguntas de respuestas cortas. El puntaje

de cada pregunta se indica al comienzo de cada enunciado.

(B) El espacio esta limitado. Utilice unicamente los recuadros asignados especıficamente para la

respuesta de cada pregunta. Puede utilizar el reverso de las hojas de examen para anotaciones. No

se corregiran las respuestas fuera del espacio asignado. Responda de una manera clara y concisa.

Preguntas Puntos Nota

Seccion I (12 preguntas) 6 × 7 = 42

Seccion II (10 preguntas) 8 × 6 + 2 × 5 = 58

Total 100

1

Respuesta Tipo: 1

2

SECCION I.- OFERTA MONETARIA

Queremos estudiar el impacto de una polıtica monetaria sobre el numero de bancos activos en el

mercado (bib). A finales de 1930, una serie de acontecimientos provocaron una crisis de confianza

y panicos bancarios. Frente a esta crisis de confianza, las Reservas Federales de Atlanta y St Louis

decidieron actuar de forma diferente. La Reserva Federal de Atlanta, a cargo del distrito 6, planteo

una polıtica monetaria expansiva facilitando el credito a los bancos. La Reserva Federal de St

Louis a cargo del distrito 8, en tanto, no altero su polıtica monetaria. Tenemos datos de distintos

municipios para ambos distritos para los anos 1930 y 1931 (antes y despues de los acontecimientos

que queremos analizar).

La informacion que tenemos para cada distrito es la siguiente:

- bibi: numero de bancos activos en el municipio i.

- D6: una variable binaria que toma el valor uno si el banco pertenece al distrito 6, y cero si no.

- y31: una variable binaria que toma el valor uno para las observaciones de 1931 y cero para las

de 1930.

Consideramos los siguientes modelos:

bibi = γ0 + γ1D6i + vi, solamente para el ano 1931 (1)

bibi = β0 + β1D6i + ui, solamente para el ano 1930 (2)

bibit = α0 + α1y31it + wit, solamente para el distrito 6 (3)

bibit = θ0 + θ1y31it + eit, solamente para el distrito 8 (4)

bibit = δ0 + δ1D6it + δ2y31it + δ3D6it × y31it + εit para los dos anos y distritos

(5)

3

1. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ2? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (3) y/o (4). Utilizando los resultados

de la Tabla I, calcule e interprete el valor numerico de δ2

El parametro δ2 corresponde al cambio promedio en el numero de bancos entre el ano

1931 y el ano 1930 observado en el distrito 8 [3 puntos].

En terminos de la esperanza condicional, δ2 = E(bib|y31 = 1, D6 = 0) − E(bib|y31 =

0, D6 = 0). Utilizando el modelo (4) con solo datos para el distrito 8 para ambos anos

podemos ver que E(bib|y31 = 1, D6 = 0) = θ0+θ1 y E(bib|y31 = 0, D6 = 0) = θ0. De esta

forma, el parametro δ2 = θ1. Finalmente a partir de la tabla I, el coeficiente estimado, θ1,

es aproximadamente -33.14, lo cual quiere decir que entre estos dos anos el distrito 8 ha

visto una reduccion de aproximadamente 33 bancos por municipio. Finalmente, podemos

ver que el estadıstico t asociado a este coeficiente (−33/0.24) es mayor en valor absoluto

que 1.96 por lo que podemos decir que este cambio es significativo [4 puntos].

2. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ3? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (3) y/o (4). De forma equivalente,

exprese tambien δ3 en funcion de los parametros de los modelos (1) y/o (2). Utilizando los

resultados de la Tabla I, calcule el valor numerico de δ3.

4

El parametro δ3 es el estimador de diferencias en diferencias (DD), que bajo el supuesto

de caminos paralelos corresponde a la estimacion consistente del efecto de la polıtica.

Una primera forma de entender/calcular el estimador de DD, es como la diferencia entre

tratados (distrito 6) y no tratados (distrito 8), en el cambio observado entre los dos anos.

A partir de los modelos (3) y (4) vemos que el cambio entre los dos anos para el distrito

6 es E(bib|y31 = 1, D6 = 1)−E(bib|y31 = 0, D6 = 1) = α1, mientras que para el distrito

8 es E(bib|y31 = 1, D6 = 0)−E(bib|y31 = 0, D6 = 0) = θ1. De este modo, δ3 = α1−θ1 [3

puntos]. Una segunda forma es ver al estimador DD como el cambio entre ambos perıodos

de las diferencias entre tratados y no tratados. Las diferencias entre tratados (distrito 6) y

no tratados (distrito 8) en el segundo perıodo (1931) pueden observarse en el modelo (1),

y corresponden a E(bib|y31 = 1, D6 = 1)− E(bib|y31 = 1, D6 = 0) = γ1. Las diferencias

entre tratados (distrito 6) y no tratados (distrito 8) en el primer perıodo (1930) pueden

observarse en el modelo (2), y corresponden a E(bib|y31 = 0, D6 = 1) − E(bib|y31 =

0, D6 = 0) = β1. De este modo, δ3 = γ1 − β1 [3 puntos]. De la tabla I, podemos calcular

por cualquiera de los caminos δ3 = γ1 − β1 = α1 − θ1 = 17.46 [1 punto].

3. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ0? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (1) y/o (2). Utilizando los resultados

de la Tabla I, calcule e interprete el valor numerico de δ0.

El parametro δ0 nos dice el promedio de bancos activos en el ano 1930 (y31 = 0), en el

distrito 8 (D6 = 0) [3 puntos].

En terminos de la esperanza condicional δ0 corresponde a E(bib|y31 = 0, D6 = 0). Uti-

lizando el modelo (2) (con solo datos para el ano 1930), podemos ver que E(bib|y31 =

0, D6 = 0) = β0.

A partir de la tabla I, vemos que el coeficiente correspondiente es 164.64 el cual es es-

tadısticamente diferente de cero [4 puntos].

5

4. [7 puntos] ¿Cual es la interpretacion del parametro δ1? Muestre claramente como este parametro

puede obtenerse a partir de los coeficientes de los modelos (1) y/o (2). Utilizando los resultados

de la Tabla I, calcule e interprete el valor numerico de δ1.

El parametro δ1 corresponde a la diferencia promedio en el numero de bancos en el ano

1930 entre el distrito 6 (E(bib|y31 = 0, D6 = 1)) y el distrito 8 (E(bib|y31 = 0, D6 = 0))

[3 puntos].

Utilizando el modelo (2) con solo datos para el ano 1930 podemos ver que E(bib|y31 =

0, D6 = 0) = β0 y E(bib|y31 = 0, D6 = 1) = β0+β1. De esta forma, el parametro δ1 = β1.

A partir de la tabla I, el coeficiente estimado, β1, es aproximadamente -28.71, lo cual

quiere decir que en el distrito 6 en el ano 1930 se observaban aproximadamente 29 bancos

menos por municipio que en el mismo ano en el distrito 8. Finalmente, podemos ver que

el estadıstico t asociado a este coeficiente (−28.71/0.30) es mayor en valor absoluto que

1.96 por lo que podemos decir que esta diferencia es significativa [4 puntos].

5. [7 puntos] ¿Cuantos bancos hubıeramos observado en el distrito 6 en caso de no haber imple-

mentado una polıtica monetaria expansiva? ¿Que supuesto esta detras de su respuesta?.

El numero de bancos que hubieramos observado en el distrito 6 en caso de no haber

implementado una polıtica monetaria expansiva corresponde al numero de bancos obser-

vados en el distrito 6 el ano 1930 (δ0 + δ1), mas el cambio que se hubiera observado entre

los dos perıodos en caso no haber implementado la polıtica. Este ultimo elemento no es

observado y es necesario estimarlo. Bajo el supuesto de caminos paralelos decimos que en

caso de no haber implementado una polıtica monetaria expansiva, el numero de bancos

que habrıan salido del mercado entre los dos perıodos en el distrito 6 hubiera sido igual

al numero de bancos que salieron del mercado en el distrito 8 (δ2) [4 puntos]. De esta

forma, y utilizando la informacion de la tabla I, podemos decir que el distrito 6 hubiera

tenido aproximadamente δ0 + δ1 + δ2 = 164.64− 28.71− 33.14 = 102.8, aproximadamente

103 bancos [3 puntos].

6. [7 puntos] ¿Ha sido efectiva la polıtica monetaria expansiva del distrito 6? Justifique la re-

spuesta, e indique en caso afirmativo cuantos bancos, aproximadamente, se salvaron gracias a

6

dicha polıtica.

El parametro δ3 es el estimador de diferencias en diferencias (DD), el cual bajo el supuesto

de caminos paralelos corresponde a la estimacion consistente del efecto de la polıtica

[2 puntos]. De esta forma el numero estimado de bancos salvados por la reforma (δ3)

es de aproximadamente 17 [3 puntos]. Finalmente, al contrastar la significacion del

parametro(H0 : δ3 = 0 v/s H1 : δ3 6= 0) y obtener un estadıstico t mayor que 1.96

podemos rechazar la hipotesis nula. Ası afirmamos que la polıtica fue significativa en la

reduccion de bancos que salieron del mercado o lo que es lo mismo, que produjo un au-

mento relativo en el numero de bancos en el distrito 6 entre los dos anos, en comparacion

a lo observado en el distrito 8.

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SECCION II.- ACCIDENTES DE TRAFICO

Estamos interesados en estudiar el impacto del consumo de alcohol en la mortalidad en accidentes

de transito. Tenemos un panel de datos para 48 estados de EEUU para el perıodo 1970-1996. mrateit

corresponde al numero de muertes por cada 100 mil individuos entre 18 y 20 anos de edad en el

estado i en el ano t; y beerpc corresponde al consumo anual per capita de cerveza medido en litros.

Especıficamente, el modelo que queremos estimar es:

mrateit = γ0 + γ1beerpcit + δt + ai + εit (6)

7. [6 puntos] Al contar con datos de panel podrıamos utilizar un estimador de efectos fijos o un es-

timador de efectos aleatorios. ¿Cual de estos modelos es preferible a partir de las estimaciones?

Indique precisamente la informacion de la Tabla II en la que basa su respuesta.

El modelo de efectos aleatorios asume simultaneamente que C(ai, X) = C(εit, X) = 0. El

modelo de efectos fijos asume solo C(εit, X) = 0. De esta forma ambos seran consistentes

cuando C(ai, X) = 0, pero solo efectos fijos cuando C(ai, X) 6= 0. El contraste de Hausman

establece bajo H0 que ambos estimadores son consistentes (H0 : C(ai, X) = 0) y bajo la

alternativa que solo el estimador de efectos fijos lo es (H1 : C(aiX) 6= 0). De la salida

de efectos aleatorios (columna 2, tabla 2) podemos observar que el p-valor asociado al

contraste de Hausman es mayor que 5% por lo que NO podemos rechazar el estimador de

efectos aleatorios a favor del de efectos fijos.

8. [6 puntos] Tenemos informacion sobre la extension de las carreteras dentro de cada estado, la

cual no ha cambiado durante los ultimos 20 anos. ¿Tiene alguna consecuencia la inclusion de

esta variable para la estimacion del modelo de efectos fijos? Justifique su respuesta.

8

El modelo de efectos fijos es equivalente a aplicar MCO transformando todas las vari-

ables en desviaciones con respecto a la media de cada estado, lo que elimina los efectos

especıficos de estado que sean invariantes en el tiempo. Eso supone que no es posible

estimar el efecto de toda variable observada que sea especıfica de estado e invariante en

el tiempo, como la extension de las carreteras.

9. [6 puntos] Escriba el comando de gretl para estimar el modelo (6) haciendo uso de un estimador

de efectos fijos.

panel mrate const beerpc −−fixed-effects −−time-dummies −−robust

10. [6 puntos] Dar un ejemplo, en el contexto de este problema, de factores no observados que no

cambian en el tiempo para cada estado (ai), y un ejemplo de factores no observados especıficos

a cada estado que varıan en el tiempo (εit).

Un factor no observado constante en el tiempo para cada estado pero distinto entre los

estados (ai), que esta potencialmente correlacionado con el consumo de cerveza, puede ser

la cultura general de la poblacion sobre conducir bajo la influencia del alcohol o drogas.

Dentro de los factores no observados que cambian en el tiempo (εit) podemos mencionar

las condiciones meteorologicas en cada estado en cada uno de los anos.

9

11. [5 puntos] Mencione uno de los artıculos discutidos en clase que utilice un estimador de efectos

fijos. Explique brevemente la pregunta que plantea el artıculo y las razones por las que MCO

no serıa consistente en ese contexto.

Un artıculo que se vio en clase es “THE EFFECTS OF MANDATORY SEAT BELT

LAWS ON DRIVING BEHAVIOR AND TRAFFIC FATALITIES” de los autores Cohen

& Einav. La pregunta que se aborda es el efecto del cinturon de seguridad sobre muertes

en accidentes de trafico. Al igual que en esta pregunta existe la preocupacion de que

factores no observados constantes en el tiempo pero diferentes entre estados esten cor-

relacionado con el uso del cinturon de seguridad. Si ese es el caso, el estimador MCO no

sera consistente.

Tenemos ahora solo acceso a una seccion cruzada para estimar la ecuacion (6). Para abordar

el potencial problema de factores no observados correlacionados con beerpc decidimos utilizar dos

variables como instrumentos. El primer instrumento, legal, corresponde a la fraccion de individuos

entre 18 y 20 anos de edad que legalmente pueden beber cerveza en cada estado. El segundo,

beertax, corresponde al impuesto por caja de cerveza en dolares.

12. [6 puntos] ¿Cuales son las condiciones que aseguran que las variables legal y beertax sean

instrumentos validos? Sea explıcito en el contexto de este problema. [En ESTA pregunta no

se pide contrastar sino mencionar las condiciones contextualizadas a este problema.]

10

Dos son las condiciones que deben satisfacer los instrumentos para ser validos. Primero

los instrumentos deben ser relevantes, es decir, debe existir una correlacion distinta de

cero entre legal y beertax (los instrumentos) y beerpc (la variable que sospechamos que

es endogena)[3 puntos]. La segunda condicion hace referencia a la exogeneidad de los

instrumentos, es decir, tanto legal como beertax no pueden estar correlacionados con

factores contenidos en el termino de error [3 puntos].

13. [6 puntos] Contraste la validez de los dos instrumentos mencionados en el enunciado. Indique

expresamente que informacion de la Tabla II utiliza para ello. [Pista: Los valores crıticos para

χ2 con uno y dos grados de libertad son 3.8 y 5.9, respectivamente.]

Para contrastar la relevancia de los instrumentos tenemos que estimar la primera etapa.

Especıficamente esta puede escribirse como beerpci = π0 + π1beertaxi + π2legali + vi.

En esta ecuacion la hipotesis nula bajo la cual los instrumentos no son relevantes es

H0 : π1 = π2 = 0, contra la alternativa H1 : π1 6= 0 o π2 6= 0. De la tabla II, columna

3, podemos ver que el p-valor asociado a esta hipotesis es cero, por lo que rechazamos la

nula, es decir, concluimos que tenemos instrumentos relevantes [3 puntos].

La exogeneidad de los instrumentos, dado que el modelo esta sobreidentificado, se puede

contrastar por medio del contraste de Sargan. Este contraste se realiza al regresar los resid-

uos del modelo estimado por variables instrumentales sobre todas las variables exogenas

(excluidas e incluidas). El estadıstico n ∗R2 = 48× 0.0001 = 0.0048, es menor que valor

crıtico para una χ2 con un grado de libertad (3.8). De esta forma la informacion apoya

que legal y beertax son instrumentos validos.

14. [6 puntos] ¿Se confirma nuestra duda sobre la exogeneidad de la variable beerpc? Explique y

sea explıcito sobre la informacion que utiliza.

11

Para determinar si la variable beerpc es o no endogena es necesario realizar el contraste

de Hausman, cuya hipotesis nula en este caso corresponde a la exogeneidad de beerpc.

[2 puntos]. Este contraste lo implementamos al incluir los residuos de la primera etapa

(v, resid3 en la tabla II) en la ecuacion original [1 punto]. Esta regresion se presenta

en la columna 4 de la tabla II [1 punto]. En esta tabla podemos ver que el estadıstico

asociado a la hipotesis nula H0 : αv = 0 es mayor que 1.96 (en valor absoluto). Por lo

tanto, podemos rechazar la nula de exogeneidad, lo cual es evidencia de que beerpc es una

variable endogena [2 puntos].

15. [6 puntos] Utilizando las mejores estimaciones disponibles, ¿cuanto tiene que caer el consumo

per capita de cerveza para obtener una reduccion de 70 muertes por cada 100 mil? Sea explıcito

en sus calculos.

Dado que hemos encontrado evidencia de que los instrumentos son validos, y hemos

rechazado la exogeneidad de beerpc, nuestras estimaciones preferidas son las que corre-

sponden a MC2E, presentadas en la columna 5 de la tabla II [3 puntos]. De acuerdo a esta

estimacion, cada litro adicional de cerveza tiene asociadas 36 muertes por cada 100 mil

personas. De este modo, para reducir 70 muertes por cada 100 mil es necesario reducir el

consumo en 70/36 = 1.9 litros por persona por ano [3 puntos].

16. [5 puntos] Mencione uno de los artıculos discutidos en clase que utilice un estimador de variables

instrumentales. Explique brevemente la pregunta que plantea el artıculo, las razones por las

12

que MCO no serıa consistente y los instrumentos utilizados para solucionar el problema de

inconsistencia.

Un artıculo que se vio en clase donde se utilizan variables instrumentales es Angrist

(1990). En este artıculo se quiere evaluar el impacto de ser veterano de guerra (Vietnam)

sobre los ingresos laborales. El problema de utilizar MCO es el hecho de que factores

no observados en el termino de error pueden estar correlacionados con la decision de

formar parte del ejercito. En particular, peores expectativas laborales pueden llevar a

ciertos grupos a formar parte del ejercito. Angrist utiliza como instrumento la asignacion

aleatoria por medio de una loterıa. Al ser aleatoria, ser llamado al ejercito no debiera

estar correlacionado con factores en el termino de error (exogeneidad), pero sı afectar a

la probabilidad de formar parte del ejercito (relevancia). Los resultados muestran que ser

veterano tiene asociado un efecto negativo sobre los ingresos laborales.

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