Essays on detecting and modelling heterogeneity in microeconometrics

Abstract

A presente dissertação compreende quatro ensaios em Microeconometria, nos quais se aborda o tema da heterogeneidade não observada sob diversas metodologias de modelização e estimação. Parte das especificações propostas é apresentada como modelos de probabilidade de incumprimento, em contexto de credit scoring; pode, naturalmente, estender-se a sua aplicação a outras áreas da Microeconomia. O primeiro ensaio apresenta um teste de heteroscedasticidade no contexto do modelo clássico de regressão. A abordagem proposta baseia-se na diferença entre estatísticas de Wald para restrições paramétricas, nas formas robusta e não robusta à heteroscedasticidade, e corresponde a uma modificação do teste de White (1980), potencialmente mais potente do que este em diversas situações. No capítulo seguinte apresentam-se vários modelos para dados fraccionários. Entre estes, os estimadores QML propostos por Papke e Wooldridge (1996) assumem posição de relevo, com vantagens sobre vários procedimentos usuais. Compara-se a eficiência de ambos estimadores quando a variável dependente resulta do quociente de inteiros observáveis e avalia-se a performance de ambos estimadores em presença de heterogeneidade individual não observada. Verifica-se que o modelo beta-binomial se revela vantajoso para a distribuição da variável dependente, dada a flexibilidade da densidade beta, acomodando diferentes formas de dispersão extra-binomial. A dependência entre observações e/ou a presença de heterogeneidade não observada pode desaconselhar a adopção do modelo binomial. Dada a impossibilidade de identificar ambos factores com dados seccionais, abordam-se, no capítulo quarto, diversos modelos de escolha binária para dados de painel. Sob certas restrições, estes podem encarar-se como extensões dos modelos anteriores para dados de painel. O capítulo quinto visa superar algumas das limitações das abordagens de escolha binária, mediante especificação de um modelo hurdle para dados de contagem de painel. Compara-se o modelo proposto com outras especificações para dados seccionais sob diversos processos geradores de dados, com respeito à sua performance enquanto modelos de classificação de clientes de crédito bancário como incumpridores ou não.