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Analítika, Revista de análisis estadístico, (2016), Vol. 12
La eficiencia del capital de las empresas ecuatorianas desde un enfoque de centralidad
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datos de panel con efectos fijos
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, con la finalidad de observar el efecto que tienen los ´ındices
de centralidad sobre el ratio de valor agregado respecto del activo, variable que puede ser
interpretada como una medida del
desempe˜no
o eficiencia de la empresa. Los modelos log-
log son ampliamente aplicados debido a que facilitan la interpretaci´on de
α
i
, puesto que son
elasticidades (Wooldridge, 2009, p´ag 46).
Definici´on 6:
modelo log-log aplicado a datos de panel: elasticidades de
y
i
respecto de
X
n
log
(
y
it
) =
α
0
+
α
1
log
(
x
1
t
) +
...
+
α
n
log
(
X
nt
) +
ε
it
D´onde
i
define a la empresa y
t
la dimensi´on en el tiempo. Y el t´ermino de error se
encuentra definido como
ε
it
=
ϕ
i
+
τ
t
+
θ
it
; d´onde:
ϕ
i
representan los efectos idiosincr´aticos
de las empresas constantes en el tiempo y
τ
t
representa los efectos que var´ıan en el tiempo
pero no entre las firmas; y
θ
it
es el error aleatorio.
Una de las razones para utilizar datos de panel es la combinaci´on de un grupo de ob-
servaciones entre serie temporal y corte transversal. Al aplicar los datos de panel se busca
capturar la heterogeneidad no observable de las empresas originada en: i) los efectos in-
dividuales espec´ıficos que son invariables en el tiempo e inciden de manera directa en las
empresas (capacidad empresarial); y ii) los efectos temporales, que afectan por igual a todas
las firmas.
En este estudio, se considera que el uso de modelos din´amicos no es adecuado, puesto que
T
= 4 y, por tanto, a m´as de ser escaso el n´umero de observaciones temporales, cualquier
m´etodo de estimaci´on consistente reducir´a a´un m´as este n´umero. Concretamente, la aplica-
ci´on de los m´etodos Anderson-Hsiao o Arellano-Bond (que se basan en la primera diferencia)
reduce el n´umero de observaciones temporales a tres y, si se usan variables instrumentales
basadas en rezagos, la p´erdida puede ser mayor. M´as a´un, ha sido documentado que para
valores muy peque˜nos de T, un modelo din´amico de datos de panel sufre el riesgo del sesgo
de Nickell (v´ease Judson y Owen (1996); Roodman (2006) y Chamorro y Berm´udez (2016)).
En este sentido, la metodolog´ıa aplicada ser´a de datos de panel. No obstante, es impor-
tante diferenciar a trav´es de la prueba de Hausman si se trata de efectos fijos o aleatorios;
bajo la especificaci´on actual, la hip´otesis inicial de que los efectos a nivel individual se mo-
delan adecuadamente mediante un modelo de efectos aleatorios es rechazada con un chi2 de
5,432.59 y una Prob
>
chi2 menor a una diezmil´esima (v´ease Anexo: A). Es decir, se mode-
lar´a mediante datos de panel con efectos fijos. Adem´as, el modelo de efectos fijos controla
las diferencias individuales invariantes en el tiempo, por lo que los coeficientes estimados no
ser´ıan sesgados debido a las caracter´ısticas invariantes en el tiempo que han sido omitidas.
A continuaci´on se muestra el modelo aplicado en este estudio.
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Para decidir entre efectos fijos o aleatorios se aplica la prueba de Hausman donde la hip´otesis nula es
que el modelo preferido es el de efectos aleatorios frente a la alternativa de los efectos fijos. (Ver: Greene
(2003)).
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