Econometria endogeneidade

GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ
SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GESTÃO - SEPLAG
INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ - IPECE

NOTA TÉCNICA
Nº 37

UMA BREVE DISCUSSÃO SOBRE OS MODELOS
COM DADOS EM PAINEL

André Oliveira Ferreira Loureiro1
Leandro Oliveira Costa2

Fortaleza – CE

Março – 2009

Mestre em Economia – CAEN/UFC. Analista de Políticas Públicas do IPECE.
1

Doutorando em Economia – CAEN/UFC. Analista de Políticas Públicas do IPECE.
2

Notas Técnicas do Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE)

GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ
Cid Ferreira Gomes – Governador
SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GESTÃO (SEPLAN)
Silvana Maria Parente Neiva Santos– Secretária
INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ (IPECE)
Marcos Costa Holanda – Diretor-Geral
Marcelo Ponte Barbosa – Diretor de Estudos Econômicos
Eveline Barbosa Silva Carvalho – Diretora de Estudos Sociais

A Série Notas Técnicas do Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do

Ceará (IPECE) tem como objetivo a divulgação de metodologias e trabalhos

elaborados pelos servidores do órgão, que possam contribuir para a

discussão de diversos temas de interesse do Estado do Ceará.

Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE)
End.: Centro Administrativo do Estado Governador Virgílio Távora
Av. General Afonso Albuquerque Lima, S/N – Edifício SEPLAN – 2º andar
60830-120 – Fortaleza-CE
Telefones: (85) 3101-3521 / 3101-3496
Fax: (85) 3101-3500

www.ipece.ce.gov.br
ipece@ipece.ce.gov.br

SUMÁRIO

Apresentação 1
1. Pressupostos relacionados à metodologia de Dados em Painel 2
2. Heterogeneidade Não-observada 4
3. Efeitos Fixos 5
4. Efeitos Aleatórios 6
5. Exogeneidade Estrita e Variáveis Instrumentais 7
Anexo: Testes frequentemente utilizados em modelos com dados em
painel 9
Referências Bibliográficas 11

IPECE – Nota Técnica N° 37

Apresentação

Em função de vários trabalhos do IPECE utilizarem a metodologia de dados
em painel na realização de avaliações sobre diversos aspectos socioeconômicos
cearenses1, o presente trabalho busca ampliar a acessibilidade dos nossos
trabalhos a essa metodologia amplamente utilizada nos artigos científicos das
ciências sociais aplicadas e, principalmente, na economia. Dessa forma, a
presente nota técnica apresenta um breve resumo sobre a metodologia
econométrica utilizada no contexto de Dados em Painel, bem como um breve
guia de como aplicá-la utilizando o software Stata2.

Dados em Painel ou dados longitudinais são caracterizados por possuírem
observações em duas dimensões que em geral são o tempo e o espaço. Este
tipo de dados contém informações que possibilitam uma melhor investigação
sobre a dinâmica das mudanças nas variáveis, tornando possível considerar o
efeito das variáveis não-observadas. Outra vantagem é a melhoria na inferência
dos parâmetros estudados, pois eles propiciam mais graus de liberdade e maior
variabilidade na amostra em comparação com dados em cross-section ou em
séries temporais, o que refina a eficiência dos estimadores econométricos. Hsiao
(2006) expõe um maior detalhamento das vantagens propiciadas pela análise
de Dados em Painel.

Após uma introdução que discute o modelo de dados em painel, é
apresentado o conceito de heterogeneidade não-observada. São discutidos os
principais modelos utilizados neste contexto: Efeitos Fixos, Primeiras Diferenças e
Efeitos Aleatórios. Finalmente, é discutido o caso em que a hipótese de
Exogeneidade Estrita não é valida e a utilização de variáveis instrumentais.

1
Entre os trabalhos do IPECE que se utilizam da metodologia de dados em painel, podemos citar os artigos de Irffi,
Oliveira & Barbosa (2008), Irffi et al. (2008) e Loureiro (2008).
2
A escolha do software STATA 10.0 se deve a sua ampla utilização nas ciências sociais aplicadas.

1


1. Pressupostos relacionados à metodologia de Dados em Painel

Um modelo de regressão com dados em painel, com n observações em T
períodos e K variáveis, pode ser representado da seguinte forma:

yit = xit β + ε it , i = 1, 2, ... , n; t = 1, 2, ... , T (1)

onde yit é a variável dependente, xit é um vetor 1 × K contendo as variáveis

explicativas, β é um vetor K × 1 de parâmetros a serem estimados e ε it são os erros

aleatórios. Os sub-índices i e t denotam a unidade observacional e o período de cada
variável, respectivamente. Desta forma, em uma base de dados com dados em painel,
o número total de observações corresponde a n × T.

Se o modelo seguir todas as hipóteses clássicas de regressão3, pode-se estimá-lo
por Mínimos Quadrados Ordinários – MQO, obtendo as estimativas desejadas. As
principais se referem ao erro ε , que se supõe homoscedástico e não-correlacionado no
tempo e no espaço. Neste caso, ter-se-ia uma matriz de variância V da seguinte forma:

V = (σ 2 I n ) ⊗ I T , onde σ 2 é a variância da regressão, ⊗ denota o produto de kronecker

e I n e I T denotam matrizes identidade de ordem n e T, respectivamente. Assim, V é

uma matriz de ordem nT × nT. No caso de dados em painel, os problemas de
heteroscedasticidade e autocorrelação podem ocorrer tanto dentro dos grupos,
quanto entre os grupos, ou as duas situações simultaneamente.

O problema de heteroscedasticidade, se detectado, torna necessária a
utilização do método de Mínimos Quadrados Generalizados – MQG. Segundo Greene
(2003), se fosse utilizado o estimador de Mínimos Quadrados Ordinários – MQO, não
levando em consideração a não-homoscedasticidade dos distúrbios, as estimativas
ainda seriam não-viesadas e consistentes, mas não seriam mais eficientes. Desta forma,
os testes de significância das estimativas seriam enviesados se MQO fosse utilizado. O
mesmo argumento é válido na presença de autocorrelação dos erros.

3
Para maiores detalhes dessas hipóteses, ver Greene (2003) e Davidson & MacKinnon (2004).

2


Se algum desses dois problemas, ou ambos, estiverem presentes no modelo, a
matriz de variância do modelo deixa de ser diagonal e passa a ser da seguinte forma:

V = (σ 2 Σ) ⊗ Ω , onde Σe Ω representam matrizes cujos elementos podem assumir

quaisquer valores.

Em função de não se conhecer a matriz de variância V do modelo, não é
possível realizar estimativas dos parâmetros por MQG diretamente, sendo então
necessário estimar Σ e Ω. Mas a estimação de todos os parâmetros dessas matrizes
sem estabelecer qualquer padrão para as mesmas também é inviável, visto que neste
caso teremos mais parâmetros a serem estimados do que observações disponíveis. Mais
precisamente, em um modelo com nT observações, teremos mais nT(nT+1)/2 parâmetros
na matriz de variância V para serem estimados, além dos parâmetros usuais, tornando
qualquer estimativa impossível. Assim, para que se possa obter as estimativas, faz-se
necessária a estimação por Mínimos Quadrados Generalizados Factíveis – MQGF, onde
o padrão dessa matriz é predeterminado.4

Outro problema que pode surgir em dados em painel, e que inviabilizaria a
utilização de MQO, é a endogeneidade. Esta ocorre quando a correlação entre

alguma variável explicativa xj e o erro é diferente de zero, isto é: Cov ( x j , ε it ) ≠ 0 .
Wooldridge (2002) destaca as três principais fontes de endogeneidade: omissão de
variáveis do modelo (heterogeneidade não-observada), erros de medição das variáveis
e simultaneidade entre as variáveis.

4
Para maiores detalhes sobre esse método, ver Greene (2003) e Wooldridge (2002).

3


2. Heterogeneidade Não-observada

O problema mais frequente em dados em painel é a questão da
heterogeneidade não-observada. Neste caso, haveria fatores que determinam a
variável dependente, mas não estão sendo considerados na equação dentro do
conjunto de variáveis explicativas, por não serem diretamente observáveis ou
mensuráveis. Levando em consideração a heterogeneidade não-observada, o modelo
acima pode ser reescrito da seguinte forma:

yit = xit β + ci + ε it , i = 1, 2, ... , n; t = 1, 2, ... , T (2)

onde ci representa a heterogeneidade não-observada em cada unidade observacional

(no presente caso, estado) constante ao longo do tempo.

Segundo Wooldridge (2002), se ci for correlacionado com qualquer variável em

xit e tentarmos aplicar MQO neste caso, as estimativas serão não só viesadas como

inconsistentes.5 As mesmas consequências ocorrem no modelo no caso em que a

hipótese clássica que não haja correlação entre alguma variável explicativa xj e o erro,

Cov ( x j , ε it ) = 0 , não seja válida. Assim, neste caso, somente podemos utilizar MQO se

tivermos justificativas para assumir que Cov (ci , x j ) = 0 . Se essa hipótese for válida

podemos considerar um novo termo composto, vit ≡ ci + ε it , e estimar o modelo por

MQO, visto que teríamos Cov(vit , x j ) = 0 . Esse método com dados em painel é

conhecido como Mínimos Quadrados Ordinários Agrupados.

5
Para uma discussão mais detalhada das implicações da existência da heterogeneidade não-observada nos modelos
econométricos, ver Worrall & Pratt (2004).

4


3. Efeitos Fixos

No caso em que Cov (ci , x j ) ≠ 0 , para que possamos estimar essa equação

consistentemente, a abordagem mais usual no contexto de dados longitudinais é a de
Efeitos Fixos. Neste método de estimação, mesmo permitindo que Cov (ci , x j ) ≠ 0 , a idéia

é eliminar o efeito não-observado ci , baseado na seguinte suposição: E (ε it x i , ci ) = 0 ,
onde xi ≡ ( xi1 , xi 2 , ..., xiT ) , conhecida como condição de exogeneidade estrita. A

transformação de efeitos fixos (ou transformação within) é obtida em dois passos.
Tirando-se a média da equação (2) no tempo obtemos:

y i = x i β + ci + ε i (3)

e subtraindo (3) de (2) para cada t, obtemos a equação transformada de efeitos fixos:

yit − yi = ( x it − x i )β + ε it − ε i (4)

ou
&&it = &&it β + ε&it ,
y x & i = 1, 2, ... , n; t = 1, 2, ... , T (5)

removendo assim a heterogeneidade não-observada ci .

O estimador de Efeitos Fixos é obtido ao se aplicar MQO agrupados na equação
(5) e sob a hipótese de exogeneidade estrita, esse estimador é consistente. Este
estimador também é conhecido como estimador within, por usar a variação do tempo
dentro de cada unidade observacional. Outro estimador bastante utilizado a partir das
transformações anteriores é o estimador between, que é obtido ao se aplicar MQO
agrupados na equação (3), e leva em consideração somente a variação entre as
unidades observacionais.

5


4. Efeitos Aleatórios

Outro método de estimação bastante utilizado com dados em painel é o de
Efeitos Aleatórios. Assim como nos MQO agrupados, em uma análise de efeitos

aleatórios, o efeito não-observado ci é colocado junto com o termo aleatório ε it .
Entretanto, impõe três suposições adicionais6: a) E (ε it x i , ci ) = 0 , b) E (ci x i ) = E (ci ) = 0
e c) Var (ci2 x i ) = σ c2 . A primeira é a mesma do modelo de efeitos fixos, a de

exogeneidade estrita. A segunda diz respeito à ortogonalidade entre ci e cada xi e

média de ci ser nula. A terceira se refere à homoscedasticidade de ci .

O modelo de efeitos fixos permite a existência de correlação entre os efeitos
individuais não-observados com as variáveis incluídas. Entretanto, se esses efeitos forem
estritamente não-correlacionados com as variáveis explicativas, pode ser mais
apropriado modelar esses efeitos como aleatoriamente distribuídos entre as unidades
observacionais, utilizando o modelo de efeitos aleatórios. Em função das especificidades
desse modelo, o problema de autocorrelação é uma constante, fazendo com que seja
necessária a utilização de MQG factíveis.

Assim, o ponto crucial na decisão de que modelo deve ser utilizado, se efeitos

fixos ou aleatórios, reside na questão se ci e xi são correlacionados ou não. Esse

questionamento deve ser feito de acordo com os dados que se está trabalhando,
examinando suas especificidades. Um teste mais formal pode ser realizado, o Teste de
Hausman, baseado nas diferenças das estimativas de efeitos fixos e aleatórios. Este teste
é descrito na última seção.

Haveria ainda a possibilidade de simplesmente não haver heterogeneidade não-
observada no modelo que estamos estimando. Se isso for verdade a estimativa por
MQO agrupado é eficiente e válida. A ausência de efeitos não-observados é
equivalente a testar a hipótese de a variância de ci ser nula. Um teste para verificar a

existência de efeitos não-observados é o de Breusch e Pagan, baseado no multiplicador
de Lagrange, que é descrito em Greene (2003) e Wooldridge (2002).

6
Além das suposições usuais de posto e dos erros.

6


5. Exogeneidade Estrita e Variáveis Instrumentais

Um ponto importante a se destacar dos três modelos discutidos acima que tratam
da heterogeneidade não-observada é a hipótese comum a todos eles: a de
exogeneidade estrita. Embora essa suposição seja crucial para a consistência de todos
esses estimadores, é também uma das mais prováveis de não ser válida. Assim,
precisamos saber que procedimento deve-se utilizar se a suposição de exogeneidade
estrita não for válida. Wooldridge (2002) sugere algumas soluções para esse problema,
destacando a utilização de variáveis instrumentais e eliminação do efeito não-
observado para que os estimadores sejam consistentes mesmo quanto à hipótese de
exogeneidade estrita não for válida.

Para que possamos utilizar variáveis instrumentais, é necessária a utilização de
métodos específicos para quando estas precisam ser utilizadas no modelo. O método
mais utilizado nesse contexto é o método de Mínimos Quadrados em Dois Estágios –
MQ2E. O objetivo principal de se utilizar esse tipo de estimação com variáveis
instrumentais é resolver o problema de endogeneidade.

Uma discussão mais detalhada do método de M2QE fugiria do escopo do
presente trabalho.7 Entretanto, faz-se necessário definir o que caracteriza uma variável
instrumental. Reescrevendo um modelo de regressão como o descrito na equação (1)

destacando uma das variáveis contidas em xit que seja endógena (isto é,

Cov ( wit , ε it ) ≠ 0 ), e a denotando por wit , teremos:

yit = x it β + γ wit + ε it , i = 1, 2, ... , n; t = 1, 2, ... , T (7)

Sabemos que a estimação de (7) por MQO resultará em estimativas inconsistentes
não só para γ, como para todos os parâmetros contidos no vetor β. O método de

variáveis instrumentais – IV possibilita uma solução geral pra o caso em que existe
alguma variável endógena no modelo. Para utilizar essa abordagem, é necessária uma

7
Para maiores detalhes sobre estimadores com variáveis instrumentais, ver Greene (2003), Davidson & MacKinnon
(2004) e Wooldridge (2002).

7


variável observável zit que sirva como instrumento (variável instrumental) e não esteja

na equação (7).

Esta variável precisa satisfazer duas condições. Primeiro, zit deve ser não

correlacionada com o erro ε it , isto é: Cov ( zit , ε it ) = 0 . Desta forma, assim como as

demais variáveis em xit , z it é exógena na equação (7). A segunda condição diz

respeito à relação entre z it e a variável endógena wit . Em uma projeção linear de wit
em todas as variáveis exógenas:

wit = xit δ + θ zit + η it (8)

o coeficiente de z it deve ser não-nulo, isto é: θ ≠ 0 . Essa condição pode ser entendida
de uma forma não tão rigorosa como: Cov( wit , zit ) ≠ 0 . Ou seja, a variável instrumental
deve ser correlacionada com a variável endógena.

Como já foi mencionado e será discutido com mais detalhes mais a frente, no
presente trabalho, a variável no modelo a ser estimado que se acredita que seja
endógena, é a variável de gastos em segurança pública. Assim, devemos utilizar pelo
menos uma variável instrumental não somente para corrigir esse problema, como na
própria determinação se a variável de gastos públicos em segurança é endógena no
modelo que iremos estimar.8

Assim, com uma variável instrumental que satisfaça essas condições, podemos
implementar o método apropriado para corrigir o problema de endogeneidade no
modelo que queremos estimar, seja este problema causado pela hipótese de
exogeneidade estrita não ser válida, ou haver simultaneidade entre alguma variável
explicativa e a variável independente. Isto é, alguma variável explicativa, além de
determinar a variável dependente, ao mesmo tempo, ser influenciada pela variável
dependente.

8
Somente com a variável instrumental em mãos, podemos testar se uma variável é endógena ou não em um modelo. O
teste mais difundido para este fim é o teste de Hausman de endogeneidade.

8


Anexo: Testes frequentemente utilizados em modelos com dados em painel

A - Teste F para Heterogeneidade Não-Observada

H 0 : ci = c

( RLDSV − RMQOA ) /(n − 1)
2 2

F (n − 1, nT − n − K ) = (A.1)
(1 − RLSDV ) /(nT − n − K )
2

onde LSDV indica o estimador com variável dummy onde ci é levado em consideração.

Se esta estatística exceder o valor tabelado, a hipótese de heterogeneidade não-
observada é válida.

B - Teste de Breusch e Pagan

H 0 :σ c2i = 0

[ ] ( )
2 2
⎡ n ⎤ ⎡ ⎤
nT ⎢ ∑i =1 ∑t =1 ε it nT ⎢ ∑i =1 Tε i
T 2 n 2
ˆ ˆ
LM = −1⎥ = − 1⎥ (A.2)
2(T − 1) ⎢ ∑n ∑T ε it ˆ2 ⎥ 2(T − 1) ⎢ ∑n ∑T ε itˆ2 ⎥
⎢
⎣ i =1 t =1 ⎥
⎦ ⎢ i =1 t =1
⎣ ⎥
⎦

onde é ε it
ˆ resíduo da regressão de MQO agrupados e sob a hipótese nula, LM ~ χ 2

com 1 grau de liberdade. Se esta estatística exceder o valor tabelado, a hipótese de
heterogeneidade não-observada é válida.

9


C - Teste de Hausman para testar Efeitos Fixos contra Efeitos Aleatórios

Seja β EF o vetor de estimativas de efeitos fixos e β EA o vetor de estimativas de
ˆ ˆ

efeitos aleatórios, sob a hipótese nula de:

H 0 : βˆ EF − βˆ EA = 0 (i.e. efeitos aleatórios é válido), a estatística:

[ ˆ ' ][ ˆ ][
ˆ −1 ˆ
H = β EF − β EA V ( β EF ) − V ( β EA ) β EF − β EA
ˆ ˆ ] (A.3)

possui distribuição χ 2 com K-1 graus de liberdade. Se esta estatística exceder o valor

tabelado, devemos utilizar efeitos fixos.

10


Referências Bibliográficas

DAVIDSON, R. and MACKINNON, J. G., Econometric Theory and Methods, Oxford
University Press, 2004.

GREENE, William H. Econometric Analysis 5th ed. Prentice-hall. 2003.

IRFFI, G. D.; OLIVEIRA, J.; BARBOSA, E. Análise dos Determinantes Socioeconômicos da
Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) no Ceará. Texto para Discussão IPECE Nº 48, 2008.

IRFFI, G. D.; TROMPIERI, N.; OLIVEIRA, J.; NOGUEIRA, C. A.; BARBOSA, M.; HOLANDA, M.
Determinantes do Crescimento Econômico dos Municípios Cearenses. Texto para
Discussão IPECE Nº 39, 2008.

HSIAO, Cheng, Analysis of panel data: Second Edition, Cambridge University Press, 2003.

HSIAO, Cheng, Panel Data Analysis - Advantages and Challenges, IEPR Working Papers,
Institute of Economic Policy Research (IEPR), 2006.

LOUREIRO, A. O. F. Avaliando o Impacto do Policiamento sobre a Criminalidade no
Ceará. Texto para Discussão IPECE Nº 53, 2008.

NERLOVE, M. Essays in Panel Data Econometrics. Cambridge University Press, 2002.

WOOLDRIDGE, Jeffrey M., Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The MIT
Press, Cambridge, MA, 2002.

11


WORRALL J. L.; PRATT T. C., On the Consequences of Ignoring Unobserved Heterogeneity
when Estimating Macro-Level Models of Crime. Social Science Research, v. 33, p. 79-105,
2004.

12

Econometria endogeneidade

Mais conteúdo relacionado

Destaque (8)

Semelhante a Econometria endogeneidade (20)

Mais de Lauro Cesar Nogueira (7)

Econometria endogeneidade