Análise de Regressão Múltipla com Variáveis Dummy

Análise de Regressão Múltipla com Informações Qualitativas Variáveis Binárias ou Dummy Bibliografia WOOLDRIDGE JM Introdução à Econometria uma abordagem moderna 4ª ed São Paulo Pioneira Thomson Learning 2015 capítulo 7 Informação qualitativa Exemplos gênero raça região grau de avaliação Uma maneira de incorporar informações qualitativas é usar variáveis dummy Eles podem aparecer como variáveis dependentes ou independentes Uma única variável dummy independente Variável dummy 1 se a pessoa for mulher 0 se a pessoa for homem o ganhoperda salarial se a pessoa for uma mulher em vez de um homem mantendo outras coisas fixas Variáveis Binárias Ilustração Gráfica Interpretação alternativa do coeficiente ou seja a diferença de salário médio entre homens e mulheres com o mesmo nível de escolaridade mudança de intercepto Variáveis Binárias A armadilha da variável dummy Este modelo não pode ser estimado colinearidade perfeita Ao usar variáveis dummy uma categoria sempre deve ser omitida Alternativamente podese omitir o intercepto A categoria de base são os homens A categoria de base são as mulheres Variáveis Binárias Equação de salário estimada com mudança de intercepto Isso significa que as mulheres são discriminadas Não necessariamente Ser mulher pode estar correlacionado com outras características de produtividade que não foram controladas Mantendo educação experiência e estabilidade fixas as mulheres ganham US 181 a menos por hora do que os homens Variáveis Binárias Discussão A diferença salarial entre homens e mulheres é maior se nenhuma outra característica for controlada ou seja parte da diferença se deve a diferenças em educação experiência e estabilidade entre homens e mulheres Não mantendo outros fatores constantes as mulheres ganham 251 a menos por hora que os homens ou seja a diferença média entre o salário médio dos homens e o das mulheres é de 251 Variáveis Binárias Usando variáveis dummy explicativas em equações paralogy Dummy indicando se a casa é de estilo colonial Como a dummy do estilo colonial muda de 0 para 1 o preço da casa aumenta em 54 pontos percentuais Variáveis Binárias Usando variáveis dummy para múltiplas 1 Defina a associação em cada categoria por uma variável dummy 2 Deixe de fora uma categoria que se torna a categoria base Mantendo outras características constantes mulheres casadas ganham 198 menos que homens solteiros categoria base Variáveis Binárias Ircorporando informações ordinais usando variáveis dummy Exemplo classificação de crédito da cidade e taxas de juros de títulos municipais Taxa de títulos municipais Classificação de créditos de 04 0pior 4melhor Essa especificação provavelmente não seria apropriada pois a classificação de crédito contém apenas informações ordinais Uma maneira melhor de incorporar essas informações é definir dummies Dummies se a classificação específica se aplica por exemplo CR11 if CR1 and CR10 otherwise Todos os efeitos são medidos em comparação com a pior classificação categoria base Variáveis Binárias Interações envolvendo variáveis dummy Permitindo diferentes interações Hipóteses de interesse intercepto de homem intercepto de mulher inclinação de homem inclinação de mulher Termo de interação O retorno para a educação é o mesmo para homens e mulheres Toda a equação salarial é a mesma para homens e mulheres Variáveis Binárias Ilustração Gráfica Interagindo o intercepto e a inclinação para mulheres é possível modelar equações salariais completamente independentes para homens e mulheres Variáveis Binárias Equação de salários estimada com o termo de interação Não há evidência contra a hipótese de que o retorno à educação é o mesmo para homens e mulheres Variáveis Binárias Uma variável dependente binária o modelo de probabilidade linear Regressão linear quando a variável dependente é binária Modelo de probabilidade linear Se a variável dependente assumir apenas os valores 1 ou 0 No modelo de probabilidade linear os coeficientes descrevem o efeito das variáveis explicativas na probabilidade de que y1 Variáveis Binárias Exemplo participação de mulheres casadas no mercado de trabalho Se o número de filhos menores de seis anos aumentar em um a probabilidade da mulher trabalhas cai em 262 Não é significativo 1 se trabalha 0 caso contrário Renda de não casadas em milhares de dólares por ano Variáveis Binárias Exemplo Participação de mulheres casadas no mercado de trabalho Gráfico para nwifeinc50 exper5 age30 kindslt61 and kidsge60 Probabilidade predita negativa mas não há problema porque nenhuma mulher na amostra estudou menos que 5 anos educ 5 O nível máximo de escolaridade na amostra é educ17 Para o caso dado isso leva a uma probabilidade prevista de estar na força de trabalho em cerca de 50 Variáveis Binárias Desvantagens do modelo de probabilidade linear Probabilidades preditas podem ser maiores que um ou menores que zero O modelo de probabilidade linear é necessariamente heterocedástica Erros padrão consistentes para heteroscedasticidade precisam ser calculados Vantagens do modelo de probabilidade linear Fácil estimação e interpretação Efeitos estimados e previsões são razoavelmente bons na prática Variável Bernoulli Variáveis Binárias Análise de políticas e avaliação de programas Exemplo Efeito de subsídios de treinamento profissional sobre a taxa de rejeição de produtos de uma empresa Taxa de rejeição 1 se a empresa recebeu subsídio 0 caso contrário Sem efeito aparente do subsídio sobre a taxa de rejeição Grupo de tratamento recebedores de subsídio grupo de controle firmas que não receberam subsídio Os subsídios foram concedidos por ordem de chegada Isso não é o mesmo que distribuílos aleatoriamente Pode ser que as empresas com trabalhadores menos produtivos tenham visto uma oportunidade de melhorar a produtividade e aplicado primeiro Variáveis Binárias Autoseleção no tratamento como fonte de endogeneidade No exemplo o status do tratamento provavelmente está relacionado a outras características que também influenciam o resultado A razão é que a autoseleção para o tratamento ocorre a depender de características e perspectivas individuais Avaliação experimental Em experimentos a atribuição de tratamento é aleatória Neste caso os efeitos causais podem ser inferidos usando uma regressão simples A dummy que indica se houve ou não tratamento não tem relação com outros fatores que interferem no resultado Variáveis Binárias Mais um exemplo de uma dummy endógena Os clientes não brancos são discriminados É importante controlar outras características que podem ser importantes para a aprovação do empréstimopor exemplo profissão desemprego Omitir características importantes que estão correlacionadas com a dummy não branco produzirá evidências espúrias para discriminação Dummy indicando se o empréstimo foi aprovado Dummy de raça Avaliação de crédito Variáveis Binárias