Econometría

Econometría I. Hoja 1

Grado UC3M

Hoja de Ejercicios 1 Datos económicos y modelización econométrica

La siguiente hoja ilustra ejemplos relativos a la identi…cación del efecto causal.

1. La importancia del tamaño de las clases (número de alumnos por profesor) en el rendimiento de la educación es un aspecto controvertido, en la medida en que reducir el tamaño de las clases es una medidamuy costosa. En este sentido, una política de reducción del tamaño de las clases estaría justi…cado sólo si entrañara una mejora sustancial en el rendimiento académico de los alumnos. Para evaluar el efecto del tamaño de la clase, el Estado de Tennessee implementó un ambicioso programa experimental en la escuela primaria pública, conocido como programa STAR (Student Teacher Achievement Ratio). Endicho programa, más de 7000 alumnos de 79 escuelas públicas de enseñanza primaria fueron asignados de forma aleatoria a 3 tipos de clase: pequeña (entre 13 y 17 alumnos por profesor), estándar (entre 22 y 25 alumnos por profesor) y estándar con ayudante (entre 22 y 25 alumnos por profesor, pero con un ayudante a tiempo completo para apoyo a la docencia). Los profesores fueron asignados a lasclases, igualmente, de forma aleatoria. El experimento comenzó en el curso 1985-1986, aplicándose durante un periodo continuado de 4 años, en el periodo transcurrido desde su estancia en la escuela infantil hasta su tercer año de primaria. En este ejercicio vamos a centrarnos en el efecto del tamaño de la clase, ignorando las clases estándar con ayudante de apoyo. El archivo DSTAR.GDT contiene datos de5743 alumnos que participaron en el experimento durante los 4 años consecutivos, siendo asignados de forma aleatoria desde el primer año a una clase de un determinado tamaño. Las variables incluidas en el archivo son schidkn, classid (identi…cadores de alumno y clase, respectivamente) pscore (cali…cación obtenida en una prueba objetiva denominada SAT) size (tamaño de la clase) small (que toma elvalor 1 si la clase es pequeña -entre 13 y 17 alumnos- y 0 si es estándar -entre 22 y 25 alumnos-) female (que toma el valor 1 si el alumno es una niña y 0 en caso contrario) nonwhite (que toma el valor 0 si el alumno es de raza blanca y 0 en caso contrario). Debe destacarse que por diversas razones, hay clases cuyo tamaño di…ere de las cali…cadas como pequeñas o estándar, y en tal caso lavariable small no tiene un valor disponible para dichas observaciones. a) Utilizando el programa Gretl, realice un análisis de varianza para la cali…cación pscore en función de la variable small, que indica si la clase es pequeña o estándar. Para ello, entre en Gretl, abra el archivo DSTAR.GDT (File – Open Data – User File, y seleccione el > > directorio y el archivo correspondiente); después, vaya aModel – Other linear models > – ANOVA y seleccione pscore como “response variable” y small como “treatment > variable” . b) Contraste que la cali…cación media es independiente del tamaño de la clase, medida de acuerdo con la variable small. (Pista: haga un contraste de la t de igualdad de medias). c) Realice una regresión mínimo cuadrática de la cali…cación pscore sobre el tamaño size. Para ello, unavez en Gretl y con el archivo DSTAR.GDT abierto, vaya a Model – Ordinary > 1

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Least Squares, seleccione pscore como “response variable”y añada size como “treatment variable” . d ) ¿Cuál es su conclusión acerca del efecto del tamaño de la clase en el rendimiento académico? e) ¿Cómo cambiaría su conclusión si a lo largo del experimento algunos alumnoshubieran cambiado a clases de diferente tamaño? (por ejemplo, a causa de presiones de los padres cuyos hijos fueron asignados inicialmente a clases estándar) f ) Suponga que dispongamos de una muestra no experimental con las mismas variables en la que los alumnos van a clases de distinto tamaño, y cada clase tiene obviamente un profesor diferente. Si tratamos de cuanti…car la relación entre el tamaño...