Objetivos da aula - Prof. Hedibert Freitas Lopes, PhD...

Essa aula objetiva fornecer algumas ferramentas descritivas úteis para

escolha de uma forma funcional adequada.

Por exemplo, qual seria a forma funcional adequada para estudar a

relação entre salario-hora e tempo de escolaridade?

Além disso, após a adoção da forma funcional, esse grupo de slides

objetiva auxiliar o leitor na interpretação correta das estimativas dos

parâmetros do modelo proposto.

Aqui, cabe ressaltar que não existem regras rígidas e rápidas que

funcionem para todas as situações.

Objetivos da aula

Análise de Regressão Linear Simples II

Aula 02

Gujarati e Porter – Seções 6.4 a 6.8

Wooldridge, 2011 – Seção 2.4

Como dito na primeira aula da disciplina, as relações lineares

não são, em geral, suficientes para todas as aplicações em

Administração e Economia. Assim sendo, nessa aula

estudaremos maneiras de incorporar algumas não-

linearidades na análise de regressão simples. Para tanto,

será muito importante sabermos definir apropriadamente as

variáveis dependente e independente. Ainda, após tais

transformações buscaremos fazer as interpretações dos

parâmetros em termos do problema de interesse.

Introdução

3

O senhor Nusdeo tem interesse em modelar a relação entre a

quantidade demandada de um bem (variável resposta, y) e o

seu preço unitário (variável explicativa, x).

Ainda, em posse de tal modelo, e com base numa amostra

coletada ao acaso, o senhor Nusdeo gostaria de encontrar

uma estimativa para a elasticidade preço da demanda por tal

bem.

Exemplo 1

4

Via construção de um diagrama de dispersão, o senhor

Nusdeo observa o seguinte comportamento entre as

variáveis de interesse:

Exemplo 1

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

10,00 15,00 20,00 25,00 30,00

Qu

an

tid

ad

e D

em

an

dad

a

(em

ce

nte

na

s d

e u

nid

ad

es

)

Preço Unitário (em reais) 5

O modelo de regressão

Modelo Log-Log

xββy lnln 10

6

é conhecido na prática como modelo log-log.

Observação

Nas figuras a seguir são apresentados alguns possíveis comportamentos

entre as variáveis y e x, dado por um modelo conhecido como log-log

11

xββy lnln 10 xββy lnln 10

1

1

1

1

Após aplicar a transformação ln(·) em ambas as variáveis de

interesse, o senhor Nusdeo observou, via diagrama de

dispersão, a seguinte relação entre as variáveis de interesse:

Voltando ao Exemplo 1

2,20

2,40

2,60

2,80

3,00

3,20

3,40

2,25 2,75 3,25 3,75

ln(q

ua

nti

da

de

)

ln(preço) 8


Com base na amostra coletada, o senhor Nusdeo obteve os

seguintes resultados:


Com base no quadro anterior, a equação estimada fica dada

por

)ln(25,161,6ln preçoquantidade

Finalmente, qual interpretação deve ser dada para a

estimativa do parâmetro associado ao regressor, em termos

do problema?

d) Para pequenas variações em x,

a) Variação absoluta:

e) Para x 0,

Alguns Resultados Úteis

xx )1ln(

0

100%x

xx

01 xxx

xx %ln100

b) Variação relativa:

0x

x

c) Variação relativa percentual:

Modelo Log-Log

xββy lnln 10

12

1

%

|%β

x

xyE

(elasticidade)

Usando os resultados do slide anterior, não é difícil ver que,

para o modelo

a interpretação associada ao parâmetro 1 pode ser expressa

como


Voltando à equação estimada

)ln(25,161,6ln preçoquantidade

não é difícil observar, após utilizar os resultados do slide

anterior, que a estimativa associada ao parâmetro β1 reflete a

elasticidade preço da demanda.

Elasticidade

O coeficiente de elasticidade, , da variável y em relação à

variável x, que mede a variação percentual de y

correspondente a uma dada variação percentual em x, pode

ser calculado pela seguinte expressão:

y

x

dx

dyη

14

Exercício: Prove que o parâmetro β1, no modelo log-log, é a

elasticidade da variável y em relação à variável x.

Na primeira aula da disciplina

tratamos de um exemplo

ligado à modelagem do efeito

do tempo de escolaridade no

salário-hora dos norte-

americanos. Para tanto, uma

amostra aleatória de 1217

indivíduos foi investigada e o

diagrama de dispersão

encontra-se ao lado:

Exemplo 2

Após uma análise descritiva bastante detalhada, chegamos à

seguinte equação estimada:

Exemplo 2

educ salario 091,0178,1)ln(

Pergunta: é estimado que cada ano a mais de escolaridade

aumente quanto, em média, o salário-hora dos

norte-americanos?

O modelo de regressão

Modelo Log-Nível

xββy 10ln

é conhecido na prática como modelo log-nível.

18

Na figura a seguir são apresentados dois possíveis comportamentos

entre as variáveis y e x, dada pelo modelo log-nível, dependendo do sinal

do parâmetro 1.

Observação

xββy 10ln

1β

1β

d) Para pequenas variações em x,

a) Variação absoluta:

e) Para x 0,

Voltando aos Resultados Úteis

xx )1ln(

0

100%x

xx

01 xxx

xx %ln100

b) Variação relativa:

0x

x

c) Variação relativa percentual:

20

1100

|%β

x

xyE

Modelo Log-Nível

Usando os resultados do slide anterior, não é difícil ver que,

para o modelo


como

(semi-elasticidade)

xββy 10ln

21

Caso seja um parâmetro associado a uma variável

explicativa numérica no nível, num modelo em que a variável

resposta se encontra no ln( ), é interessante se fazer uma

correção para se ter uma interpretação mais adequada dos

resultados, caso as mudanças em ln(y) sejam grandes

demais, já que a aproximação

% y 100 ln(y)

pode se mostrar muito imprecisa.

Observação

22

O uso de algumas propriedades algébricas das funções

exponenciais e logarítmicas produzem resultados mais

adequados para a porcentagem de mudança no valor de y,

que é dado por

Nota: Tal ajuste não é tão crucial para pequenas mudanças

percentuais.

.1exp100 x(lembre-se que o mais usual é adotar x = 1)

Observação (cont.)

Após uma análise descritiva bastante detalhada, chegamos

ao seguinte modelo estimado:


educ salario 091,0178,1)ln(

Pergunta: é estimado que cada ano a mais de escolaridade

aumente quanto, em média, o salário-hora dos

norte-americanos?

Rose Jolie, médica de um grande hospital universitário tem

interesse em estimar o valor médio da variação absoluta no

peso dos recém-nascidos dada uma variação percentual na

renda mensal familiar. Para responder a esse objetivo, a

médica construiu uma base de dados (bwght.wf1) contendo

informações como, por exemplo,

pesonasc – peso do recém-nascido, em gramas;

cigs – número de cigarros fumados, ao dia, pela mãe, durante a gravidez;

rendafam – renda familiar mensal, em milhares de reais;

para uma amostra aleatória de 1388 famílias.

Exemplo 3

Dentre os modelos,

rendafamββpesonasc 10

qual seria o mais indicado para fornecer diretamente a

estimativa de interesse para a médica? Ainda, baseando-se

no modelo escolhido, quanto vale a estimativa de interesse?

rendafamββpesonasc lnln 10

rendafamββpesonasc ln10

rendafamββpesonasc 10ln

Exemplo 3 (cont.)

O modelo nível-log, assim como o modelo log-nível, também

é conhecido na literatura como modelo semilogarítmico.

Ainda, usando os resultados apresentados no slide 19, não é

difícil ver que, para o modelo

Modelo Nível-Log

100%

| 1

x

xyE


como

xββy ln10

26

27


entre as variáveis y e x, dada pelo modelo nível-log, dependendo do sinal

do parâmetro 1.

Observação

xββy ln10

01

01

Adotando o modelo

quanto vale a estimativa de interesse da médica?

rendafamββpesonasc ln10


29

Formas Funcionais Mais Usuais

Tipo de Relação Modelo Estatístico Interpretação de 1

Nivel-Nível

Log-Log (potência)

Log-Nível (exponencial)

Nível-Log (semi-Log)

iii )(xβ) (y lnln 10

iii εβxββ) (y 10ln

iii ε)(xββ y ln10

1

|β

Δx

xyΔE

1

|β

x%

xyE%

1100

|β

x

xyE%

100

| 1β

x%

xyE

iii xβy 10

Leituras Complementares

31

Leitura Complementar I

(O Modelo Recíproco)

MUKHERJEE, WHITE e WHYTE (1998), coletaram

informações sobre mortalidade infantil (MI – número anual de

óbitos de crianças menores de 5 anos por 1000 nascidos

vivos), PNB per capita (PNB per capita em 1980) e algumas

outras variáveis de 64 países.

Exemplo

32

“O Produto Interno Bruto (PIB) difere do Produto Nacional Bruto (PNB) basicamente

pela Renda Líquida Enviada ao Exterior (RLEE). A RLEE é desconsiderada no cálculo

do PIB e considerada no cálculo do PNB, inclusive porque o PNB é gerado a partir da

soma do PIB mais entradas e saídas de capital. A RLEE representa a diferença entre

recursos enviados ao exterior (pagamento de fatores de produção internacionais

alocados no país) e os recursos recebidos do exterior a partir de fatores de produção

que, sendo do país considerado, encontram-se em atividade em outros países. Assim (e

simplificadamente), caso um país possua empresas atuando em outros países, mas

proíba a instalação de transnacionais no seu território, terá uma renda líquida enviada

ao exterior negativa. Ainda, o país exemplificado terá um PNB maior que o PIB. No

caso brasileiro, o PNB é menor que o PIB, uma vez que a RLEE é positiva (ou seja,

envia-se mais recursos ao exterior do que se recebe).”

NOTA*

33

Como parte do estudo, os autores buscaram encontrar

alguma relação entre MI e PNB, cujo diagrama de dispersão

encontra-se disponível a seguir:

Voltando ao Exemplo

0

50

100

150

200

250

300

350

0 5000 10000 15000 20000 25000

Mo

rta

lid

ad

e In

fan

til (M

I)

PNB per capita 34

Do gráfico anterior, podemos observar que à medida que o

PNB per capita aumenta, a mortalidade infantil reduz.

Tal comportamento já era esperado, uma vez que, mantendo

tudo o mais constante, as pessoas podem elevar seus gastos

com saúde à medida que o PNB per capita aumenta.

Todavia, a relação entre as variáveis parece ser não linear.

Assim, os autores anteriormente citados resolveram propor

um modelo recíproco para analisar o comportamento entre

essas duas variáveis. 35

Voltando ao Exemplo

O modelo

O Modelo Recíproco

é conhecido na literatura como modelo recíproco.

Este modelo apresenta os seguintes aspectos: quando o

valor do regressor aumenta indefinidamente, o termo 2(1/x)

tende a zero e a variável resposta, portanto, aproxima-se de

um valor limite ou assintótico 1.

x

ββy1

21

36

37


entre as variáveis y e x, dada pelo modelo recíproco, dependendo do

sinal do parâmetro 2.

O Modelo Recíproco

Para o modelo recíproco, dado por:

O Modelo Recíproco

não é difícil mostrar que:

x

ββy1

21

22

1

x-β

dx

dy

xy-β

y

x

x-β

y

x

dx

dyη

11222 (elasticidade)

38

Resultados obtidos após a estimação, por MQO:

Voltando ao Exemplo

PNB

ββMI1

21

39

Na medida em que o PNB per capita aumenta

indefinidamente, a MI aproxima-se de seu valor assintótico

de 82 óbitos anuais de crianças menores de 5 anos por 1000

nascidos vivos, em média.

Ainda, como a estimativa para o parâmetro 2 deu positiva,

isso implica que a taxa de variação da MI em relação ao PNB

seja negativa.

Voltando ao Exemplo

40

41

Leitura Complementar II

(O Modelo Log-Inverso)

A forma funcional para o modelo log-inverso é dada por:

O Modelo Log-Inverso

x

ββy1

ln 21

Ainda, não é difícil verificar que:

22x

yβ

dx

dy

xβ

y

x

dx

dyη

12 (elasticidade)

42

Apenas para fins ilustrativos, a

figura ao lado apresenta o

comportamento entre as variáveis

y e x, dada pelo modelo log-

inverso, para 2 > 0.

43

O Modelo Log-Inverso

Observação

44

Resumo dos Resultados

Quadro Resumo (Alguns Resultados Úteis)

Tipo Modelo Estatístico Elasticidade

Linear yi = a+ xi+ei

Recíproco

Log-Log

Log-Nível

Nível-Log

Log-Inverso

i

i

i ex

1β y

iii e)βln(x )ln(y

iii eβx )ln(y

iii e)βln(x y

ii

i ex

1β )ln(y

i

i

y

xβ

iiyx

1β-

iβx

ix

1β

iy

1β

i

i

x

yβ

2

ix

1β-

iβy

ix

1β

2

i

i

x

yβ

β

dx

dy

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