Three essays on applied microeconometrics with spatial effects
Autor: | André, Diego de Maria |
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Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2016 |
Předmět: | |
Zdroj: | Repositório Institucional da UFCUniversidade Federal do CearáUFC. |
Druh dokumentu: | Doctoral Thesis |
Popis: | ANDRÉ, Diego de Maria. Three essays on applied microeconometrics with spatial effects / Diego de Maria André. - 2016. Tese (doutorado) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Fortaleza, 2016. 95f. Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2016-09-01T19:04:56Z No. of bitstreams: 1 2016_tese_dmandré.pdf: 4840701 bytes, checksum: efb991cff6cb98f625a67878b4cf7975 (MD5) Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2016-09-01T19:05:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_tese_dmandré.pdf: 4840701 bytes, checksum: efb991cff6cb98f625a67878b4cf7975 (MD5) Made available in DSpace on 2016-09-01T19:05:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_tese_dmandré.pdf: 4840701 bytes, checksum: efb991cff6cb98f625a67878b4cf7975 (MD5) Previous issue date: 2016 This Thesis consists of three independent essays on applied microeconometrics. The first chapter applies theoretical and empirical tools of spatial econometrics to analyze the determinants of residential water demand function for the city of Fortaleza (Brazil).We estimated three econometric models, which have as explanatory variables the average/marginal price, the difference, income, number of male and female residents and the number of bathrooms, under different spatial specifications: the Spatial Error Model (SEM), the Spatial Autoregressive model (SAR), and finally, the Spatial Autoregressive Moving Average model (SARMA), which is the model that best fitted the data. Results suggest that not controlling for spatial effects is a key specification error, underestimating the effect of almost all variables in the model. Sometimes, these differences can be as high as 24.66 % and 13.32 % for price elasticity in the Average Price and the McFadden models, respectively. In the second chapter we estimated willingness to pay (WTP) for a first order stochastic reduction on the risk of robbery, for the city of Fortaleza (Brazil). Inspired by Cameron and DeShazo (2013), we develop a simple choice model that nests a process of contingent valuation (CV) among lotteries and estimate it by both parametric maximum likelihood and geographically weighted regression (GWR). For the global model (i.e., without spatial effects), we estimated an average WTP of R$ 23.35 per month/household, and an implicit value of a statistical robbery approximately equal to R$ 11,969 per crime avoided. For the local model (GWR), we implement a protocol to calculate a surface of WTP using Kriging techniques. The results suggests that although peripheries present lower willingness to pay, as long as we go inwards there is plenty of heterogeneity on its spatial distribution for risk reductions. In the third chapter we analyzed how undergraduate students’ academic performance is affected by theirs classmates, by means of a “discontinuity design”. With data from Ceará Federal University (UFC), we employed regression discontinuity design (RDD) to estimate the difference between entering in the first semester class or second semester class. Due to the great courses availability, we assign each course into one of four categories depending on its admitted students’ results at the entrance exam. Then, we proceed the estimation exercise using a multi-treatment effect model. Results show that students who were ranked just above the cutoff (first semester class) had an academic performance 2% smaller (-0.19) than students who were ranked just below the cutoff (second semester class). Moreover, we found non-linearities in this effect, as well as Sacerdote (2001) and Zimmerman (2003), with intervals between 0.5 to -0.18. A presente tese é composta por três capítulos, independentes entre si, em microeconometria aplicada. O primeiro capítulo aplica o instrumental teórico e empírico da econometria espacial para analisar os determinantes da demanda residencial de água para a cidade de Fortaleza (Brasil). Estimamos três modelos econométricos, que tem como variáveis explicativas o preço médio/marginal, a diferença, renda, número de homens e mulheres residentes, número de banheiros, sob diferentes especificações espaciais: O modelo de erro espacial (SEM), o modelo espacial autorregressivo (SAR) e o modelo espacial autorregressivo de médias móveis (SARMA), sendo o modelo SARMA o que melhor se ajusta aos dados. Os resultados indicaram que não controlar pelos efeitos espaciais é uma fonte de erro de especificação, subestimando o efeito de quase todas as variáveis. Algumas vezes, essas diferenças podem chegar a 24.66% e 13.32% para a elasticidade-preço no modelo de preço médio e no modelo de McFadden, respectivamente. No segundo capítulo estima-se a disposição a pagar (WTP) pela redução estocástica de primeira ordem no risco de ser roubado, para a cidade de Fortaleza (Brasil). Inspirado por Cameron e DeShazo (2013), desenvolveu-se um modelo simples de escolha que aninha o processo de avaliação contingente (CV) entre loterias e estimou-se por máxima verossimilhança paramétrica e pelo modelo de regressão geograficamente ponderada (GWR). Para o modelo global, isto é, sem efeitos espaciais, estimou-se uma disposição a pagar média de R$ 23.35 por mês/por residência, e um valor implícito de um roubo estatístico de R$ 11,969 por crime evitado. Para o modelo local (GWR), implementou-se o protocolo da krigagem para calcular uma superfície de disposição a pagar. Os resultados sugerem que embora na periferia a disposição a pagar seja menor, à medida que vamos para o centro da cidade existe muita heterogeneidade na distribuição espacial da disposição a pagar para a redução do risco de roubo. No terceiro capítulo analisou-se como o rendimento acadêmico de alunos universitários é afetado pelos seus colegas de sala, através de um desenho descontínuo. Utilizando dados da Universidade Federal do Ceará (UFC), empregamos o modelo de regressão descontínua (RDD) para estimar a diferença entre entrar na turma do primeiro ou do segundo semestre. Devido à quantidade de cursos disponível na nossa base de dados, classificamos os cursos em quatro categorias, de acordo com as notas de entrada no vestibular. Então, procedemos com a estimação de um modelo multi-tratamento. Os resultados mostram que os alunos que foram classificados um pouco acima do limite de vagas (turma do primeiro semestre) têm rendimento acadêmico 2% menor (-0.19) do que alunos que tiveram classificação um pouco abaixo desse limite (turma do segundo semestre). Ademais, encontramos não linearidades nesses efeitos, assim como Sacerdote (2001) e Zimmerman (2003), com intervalos entre 2.5 e -0.18. |
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