Resolviendo endogeneidad sin instrumentos. Una aplicación desde Lewbel

Contenido principal del artículo

Uvenny Quirama Estrada
Paula Andrea Forero Delgadillo
Diego Fernando Montañez Herrera
Diana Marcela Mena Serna
Henner Andrés Solarte

Resumen

Hasta el día de hoy, se ha venido presentando una motivación académica importante por comprender las relaciones causales para hacer inferencia estadística robusta. No obstante, es muy común enfrentarse a problemas de endogeneidad y en la práctica encontrar instrumentos suele ser complejo. Aunque la endogeneidad puede deberse a diferentes mecanismos de interacción y relaciones entre los regresores y las variables respuesta con el error, el efecto que causa es la inconsistencia en la estimación, lo que significa que los resultados no están respondiendo de forma adecuada a resolver el problema propuesto. Parte de allí entonces, la motivación de investigaciones y metodologías que buscan corregir la endogeneidad sin recurrir al uso de instrumentos externos. En este documento de trabajo, se parte por considerar que la inconsistencia se debe a un error de medida en la variable endógena, y se exploran mecanismos de solución para corregir el sesgo. Dada la naturaleza de los datos la metodología elegida es la propuesta por Lewbel (1997). Finalmente, se realiza una aplicación a un ejercicio empírico empleando las bases de datos provistas por Stock and Watson (2007), concluyendo con la solución a los problemas de endogeneidad y la diferencia existente entre la solución encontrada en la investigación y otros estudios econométricos.

Detalles del artículo

Cómo citar
Quirama Estrada, U., Forero Delgadillo, P. A., Montañez Herrera, D. F., Mena Serna, D. M., & Solarte, H. A. (2020). Resolviendo endogeneidad sin instrumentos. Una aplicación desde Lewbel. Unaciencia Revista De Estudios E Investigaciones, 13(24), 71–83. Recuperado a partir de https://revistas.unac.edu.co/ojs/index.php/unaciencia/article/view/232
Sección
Artículo de revisión
Biografía del autor/a

Uvenny Quirama Estrada, Corporación Universitaria Americana

Magister en Administración, Corporación Universitaria Americana, Docente/ Business Intelligence   /Ciencias Económicas y Administrativas, Medellín, Colombia.

Paula Andrea Forero Delgadillo, Universidad EAFIT

Economista y Estudiante de la Maestría en Economía, Universidad EAFIT, Asistente de investigación/Escuela de economía y finanzas, Medellín, Colombia.

Diego Fernando Montañez Herrera, Universidad EAFIT

Economista, Universidad EAFIT, Integrante/ Grupo de Estudios en Economía y Empresa/Escuela de Economía y Finanzas, Medellín, Colombia.

Diana Marcela Mena Serna, Universidad EAFIT

Economista, Universidad Antioquia, Asistente de Investigación Centro de Investigaciones Económicas y Financieras / Escuela de Economía y Finanzas, Medellín, Colombia.

Henner Andrés Solarte, Universidad EAFIT

Economista, Universidad EAFIT, Asistente de Investigación/Escuela de Administración, Medellín, Colombia.

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