Interpretación de estimaciones de modelos de datos de panel (pool de datos y efectos fijos)

Debatimos y resolvemos dos problemas del tema de modelos de datos de panel: Los datos de la Tabla 16.1 de Gujarati y Porter (2010) recogen los costes de seis líneas de aviación comercial de 1970 a 1984, para un total de 90 observaciones de datos de panel. Las variables se definen de la siguiente forma: I: identificación de la aerolínea T: identificación del año Q: producción, medida como pasajero-milla, número índice C: coste total, en miles de dólares PF: precio del combustible LF: factor de carga (utilización promedio de la capacidad de la flota) La siguiente tabla muestra el resultado de una regresión de un modelo con datos de panel. a) ¿Qué modelo estamos utilizando? b) ¿Qué significa Balanced Panel? c) Interpreta la estimación de los coeficientes. ¿Tienen el sentido esperado? d) ¿Qué significan los asteriscos que aparecen en los coeficientes? e) ¿Qué significa que el p-value de F-statistic tome un valor menor de 2.22e-16? A continuación se presenta otra estimación para los datos del problema anterior. a) ¿Qué modelo estamos utilizando? b) ¿Qué significa la salida del comando fixef? c) Escribe la ecuación que estima los costes de la primera aerolínea. d) ¿Cuánto cabe esperar que varíen los costes de una aerolínea si aumenta su factor de carga en un punto porcentual (es decir, LF aumenta 0.01)? e) ¿Cuál sería el coste estimado para la aerolínea 2 si tiene una producción Q=0.80, un factor de carga de LF=0.51 y un coste de combustible de PF=115000? f) El contraste de homogeneidad proporciona los siguientes resultados. ¿Qué conclusiones podemos sacar? Vídeo grabado en la clase online de Economía Digital (Grado en Ciencia de Datos) del curso 2020/21. Profesor: Josep Domenech. Universitat Politècnica de València