DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO SEGÚN GÉNERO UN ENFOQUE SEMIPARAMÉTRICO
En este trabajo se aplican técnicas semiparamétricas para el análisis de la distribución del Ingreso Laboral según género. En un trabajo anterior (Brufman et al, 2006), se relacionaban en forma separada el ingreso con los años de escolaridad y la experiencia laboral, usando una regresión no paramét...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Buenos Aires - Facultad de Ciencias Económicas
2012-11-01
|
| Series: | Cuadernos del CIMBAGE |
| Online Access: | https://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/339 |
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| author | JUANA BRUFMAN HERIBERTO URBISAIA LUIS TRAJTENBERG |
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| description | En este trabajo se aplican técnicas semiparamétricas para el análisis de la distribución del Ingreso Laboral según género. En un trabajo anterior (Brufman et al, 2006), se relacionaban
en forma separada el ingreso con los años de escolaridad y la experiencia laboral, usando una regresión no paramétrica Una limitación seria en esta técnica es que no se extiende bien
en el caso de más de dos variables: esta es la conocida “maldición de la dimensionalidad”. En este artículo, se incorporan simultánemaente ambas variables como regresores, por lo que se impone la regresión semiparamétrica.
El modelo lineal parcial y = Xβ + m(z)+ε es un ejemplo de un análisis semiparamétrico. La estimación se realiza ajustando y y X no paramétricamente como función de z. Los residuos
de la primera estimación se regresan en los de la segunda para obtener OLS β )
. Finalmente se obtiene ( ) z m ajustando no paramétricamente OLS X y β ) − con z.
Palabras Clave: superficie de regresión, maldición de la dimensionalidad, modelo lineal parcial, modelo índice.
Abstract
In this paper, we apply semi-parametric techniques in order to analise the distribution of the income labor by gender. In a preceding analysis (Brufman et al, 2006), in a bivariate
dimension, we have related separately Labor income, years of schooling and labor experience, using a nonparametric regression. A serious limitation of this technique is that it does not extend well to more than two variables: this is the well-known course of dimensionality. Now, we include simultaneously both variables as regressors. So, we turn to a semiparametric regression.
A partial linear model y = Xβ + m(z)+ε is an example of a semi-parametric analysis.
Estimation proceeds by fitting y and X non-parametrically as a function of z. The resulting residualized y is regressed on residualized X to get OLS β ) ; finally m(z) is obtained by
fitting OLS X y β ) − non- parametrically with z.
Keywords: regression surface, course of dimensionality, partial linear model, index model. |
| first_indexed | 2024-03-08T17:48:42Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1666-5112 1669-1830 |
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