MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA APLICADA

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ

INSTITUTO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS

FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS

MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA APLICADA

MSC. JOÃO LUCAS CORRÊA SANTOS

Resumo

Modelo Logit

O modelo logit usa função logística acumulada. Ideias básicas que fundamentam o modelo logit:

[pic 1]

MPL – para explicar relação à renda.

X é a renda e                                                  indica que tem casa própria.[pic 2]

[pic 3]

Exemplo1:                15.5.2

[pic 4]

Exemplo2:               facilitação a exposição

                                       

Conhecida como função de distribuição logística acumulada) em que:[pic 5]

Obs.: modelo logístico para analisar fenômenos de crescimento como população, PIB.

Probabilidade de não ter casa própria:

 15.5.4[pic 6]

Portanto:

  15.5.5[pic 7]

Agora, Pi /(1 - Pi ) é apenas a razão de chances

Casa própria menos a razão da probabilidade de que uma família possua a casa contra a probabilidade de que não a possua.

De acordo com nível de renda, Ex. X1 para calcular própria probabilidade de ser dono da casa, usar a equação (15.5.3) uma vez que as estimativas de β1 e β2 estão disponíveis.

Estimação do modelo logit:

[pic 8]

15.5.6

 [pic 9]        15.5.6.1

Além de Xi , valores de regressores ou logit, Li é necessário para calcular a equação 15.5.6.1, há dois tipos de dados para ser distinguido, são eles:

. Dados em nível individual de micro (1)

. Dados agrupados ou replicados (2)

Dados Individuais

A estimativa por meio dos MQO da equação (15.5.6.1) é inviável.

Pi = 1 – se uma família tem saca própria.

Pi = 0 – se não tem casa própria .

• Valores ligados diretamente em logit Li:

[pic 10]

Recorre-se ao método da máxima verossimilhança (MV) para estimar os parâmetros. Programas especializados como Microsoft, Eviews, LIMDEP, SHAZAM, PC-GIVE, STATA e MINITAB, estimulam logit no nível individual.

Dados Agrupados ou Replicados

Correspondendo a cada nível de renda Xi , há Ni famílias, ni entre as quais são proprietários de imóveis (ni ≤ Ni ). Portanto, se calculamos:

[pic 11]

15.6.2[pic 12]

Dados hipotéticos sobre Xi (renda), Ni (número de famílias com renda Xi ), e ni (número de famílias que possuem casa própria).

Para resolver a heterocedasticidade, transforme a equação (15.6.1):

[pic 13][pic 14]

[pic 15]

O modelo probit

        Para explicar o comportamento de uma variável dependente dicotômica teremos

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