¿Cómo pueden afectar los valores faltantes la robustez de las estimaciones? Una aplicación práctica a partir de la Encuesta de Condiciones de Vida (EUROSTAT)

Autores

  • Mauro Mediavilla Universitat de València - IEB

DOI:

https://doi.org/10.22409/reuff.v19i2.35016

Resumo

Habitualmente, la literatura empírica en el campo de la economía aplicada basa sus estimaciones en bases de datos que sólo contienen las observaciones con información válida para todas las variables implicadas en el análisis. En la gran mayoría de los casos, esta práctica tiene como consecuencia una pérdida de información que, a su vez,puede originar dos problemas: una menor efectividad de la estimación y un incremento en la probabilidad de llegar a una mala especificación del modelo. El objetivo del trabajo es comprobar la importancia de la imputación de datos faltantes en la minimización de ambas problemáticas. Para ello se aplica la imputación múltiplecomo alternativa para obtener estimaciones más robustas que la generada por la simple no imputación.Los resultadosmuestran que la imputación mejora la efectividad de la estimación en términos de errores estándar más reducidos y; en relación con la especificidad del modelo, se constatan sensibles cambios en la significatividad de algunas variables según la muestra empleada para la estimación.

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Publicado

2018-06-20

Edição

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Artigos