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MODELO MICROECONOMÉTRICO PARA EL ANÁLISIS DE LA DIFERENCIACIÓN DE PRODUCTOS

Julio César Ceniceros Angulo



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CAPÍTULO 2. ESPECIFICACIÓN DEL PROTOTIPO PARA DIFERENCIACIÓN DE PRODUCTOS

¿Por qué introducir más variables? Permita que ui represente todas las demás variables. Por supuesto, no se deben excluir variables relevantes e importantes solo para mantener simple la forma del modelo de regresión.

Gujarati, Damodar, Econometría.

2.1. Preliminar.

Al abordar el presente capítulo se pretende presentar la identificación de los principales componentes o atributos tangibles e intangibles, que de acuerdo con el estado del arte existen para la diferenciación de los productos, para ello se retoman y tamizan las aportaciones de los principales autores ya analizados en el capítulo 2. Esta tarea es imprescindible en una segunda etapa para la especificación teórica o matemática en un primer momento para, posteriormente, mostrar la especificación econométrica del modelo propuesto considerando los factores diferenciadores en el prototipo inicial. Para tal cometido, se inicia el capítulo explicando en forma breve pero concisa la parte central en la especificación abordada desde la perspectiva de la metodología econométrica clásica o tradicional.

Al final, se muestra al lector el análisis exploratorio y descriptivo de los factores teóricos seleccionados que se sugieren inicialmente en el proceso en la investigación transversal de diferenciación de productos y que a la postre serán sometidos a distintas pruebas para su correcta especificación y posterior estimación en el modelo aplicado.

2.2. Especificación del modelo teórico para la diferenciación de productos.

Antes de tratar propiamente la identificación y clasificación de los factores diferenciadores de productos, debemos precisar sobre la especificación de un modelo que se abordará desde la perspectiva de la metodología econométrica tradicional o clásica en dos tiempos; primero, desde la representación estructural o matemática, segundo, sobre la especificación propiamente empírica o econométrica. Para Gujarati (2000), una vez planteada la pregunta de interés o la hipótesis a probar, enseguida es preciso especificar el modelo matemático de la teoría y después especificar el modelo econométrico de la teoría.

Especificación del modelo matemático y econométrico de la teoría.

Así, en lo que corresponde al primer caso, en la diferenciación de productos el modelo matemático de la teoría, de una sola variable explicativa, tenemos; , según Pyndyck y Rubinfeld (2001), alternativamente se puede presentar también como: , Hosmer y Lemeshow (1989) y, en el caso de un modelo de regresión logística múltiple, recogemos la expresión de Álvarez (1995).

De la misma manera, el modelo puede ser expresado a través de la linealización de en la forma siguiente:

Si; es la probabilidad de ocurrencia de un evento, por tanto lo es de no ocurrencia del evento, por consiguiente si se expresa la variable respuesta en términos de odds ratios:

= = , ahora se aplica el Ln, de este modo se obtiene que;

Ln ( ) = , si consideramos adicionalmente que:

Se tiene finalmente linealizada la función. Gujarati (2000).

En síntesis en el modelo matemático para la diferenciación de productos se distinguen:

A) La variable respuesta.(expresada en odds ratio)

B) Las variables explicativas ( )

C) Los parámetros del modelo α y β

Nótese que en el paradigma anterior no aparece el término error o residual (ε).

Con relación al modelo econométrico de la teoría (diferenciación de productos), mantiene las mismas propiedades que el anterior pero ahora la función se vuelve probabilística, con lo cual se incorpora en el modelo la influencia de variables no consideradas inicialmente en la explicación del problema y que son englobadas dentro de un término de error en el modelo, llamado tradicionalmente, error, perturbación, residual (ε), entre otros términos y que se manifiestan en el modelo como una variable aleatoria de tipo estocástica.

Finalmente, las pruebas para detectar omisión de variables significativas o relevantes, variables irrelevantes en el modelo, errores de medición, así como revisión de la forma funcional en cómo se relacionan las variables de interés, se abordarán una vez que se inicie y durante el proceso de estimación del modelo.


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