ECONOMETRÍA. Coeficientes de regresión cuantitativa en diferentes cuantiles

EJEMPLO

• Nos gustaría estudiar los factores que influyen en los gastos médicos totales para las personas con bajos, medianos y altos gastos.

• Los datos provienen de la Encuesta del Panel de Gastos Médicos (MEPS)

• Variable dependiente: gasto médico total

• Variables independientes: tiene seguro complementario, número total de afecciones crónicas, edad, mujeres y blancos

• Estimamos una regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS), y las regresiones cuantiles en el 25vo, 50vo y 75vo cuantil.

Variable dependiente por cuantiles

[pic 1]

Coeficientes de regresión cuantitativa en diferentes cuantiles

*: Coeficiente de regresión cuantil significativamente diferente de cero en el nivel de significación del 5%.

+: Coeficientes de regresión de cuantos significativamente diferentes de los coeficientes OLS al 5% Nivel de significación, cuando el coeficiente OLS está fuera del coeficiente de regresión cuantil intervalo de confianza.

• Interpretación de los coeficientes: los individuos que tienen otro problema crónico gastan $ 782 más en los gastos médicos totales para aquellos con un gasto total bajo (en el cuantil del 25%), y $ 2,855 más en gastos médicos totales para aquellos con un gasto total alto (en el 75% de cuantil). En otras palabras, el efecto del número de condiciones crónicas aumenta individuos con mayores gastos (quantiles más altos).
• Hay dos tipos de coeficientes significativos: los que son significativamente diferentes de cero, y los coeficientes cuantitativos que son significativamente diferentes de los coeficientes OLS (fuera del intervalo de confianza OLS). Por ejemplo, el coeficiente sobre el número de problemas en el cuantil del 75% es significativamente diferente de cero, pero no significativamente diferente Del coeficiente OLS.
• Es posible que desee probar diferencias significativas en los coeficientes entre los diferentes cuantiles.
• Necesitamos realizar una prueba de heterocedasticidad para justificar el uso de la regresión cuantil.

Encontramos:

Que el estadístico de prueba de Breusch-Pagan es significativamente diferente de cero, por lo tanto, tenemos Heterocedasticidad y se justifican en el uso de la regresión cuantil

Los coeficientes de regresión cuantitativa (R)

[pic 2]

• Los cuantiles de la variable dependiente están en el eje horizontal, y las magnitudes del coeficiente en el eje vertical.

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