Browsing by Autor "Ugarte Ontiveros, Darwin"

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    El impacto de la formalidad sobre las ganancias de las microempresas en Bolivia: análisis de la heterogeneidad
    (rlde, 2012) Ugarte Ontiveros, Darwin
    Evidencia reciente sugiere que las ganancias de las microempresas en Bolivia mejoran si éstas son formales. Esto ocurre sólo cuando se trata de empresas que tienen entre 2 y 5 trabajadores, mientras que en el caso de las pequeñas y grandes microempresas ocurre lo contrario (McKenzie y Sakho, 2010). Sin embargo, como la mayor parte de la literatura empírica sobre este tema, las estimaciones están basadas en fuertes supuestos sobre las características no observadas. Si los beneficios de la formalidad varían entre firmas, y estas variaciones influyen la decisión de ser formal, los estimadores tradicionales están sesgados (Heckman y Vytlacil, 2007). En este artículo se consideran estos elementos para estimar los efectos heterogéneos de la formalidad sobre las ganancias de las microempresas en Bolivia. Se encuentra remarcable heterogeneidad en las ganancias de la formalidad, desde -3% a 6%. El grupo de empresas con positivos efectos marginales corresponde a aquellas microempresas con alta probabilidad de registrarse. También se caracteriza a las empresas que probablemente se benefician por obtener el carácter de formales. Éstas corresponderían a grandes empresas que trabajan a grandes escalas.
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    TÉCNICAS ROBUSTAS Y NO ROBUSTAS PARA IDENTIFICAR OUTLIERS EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
    (Inv. y Des., 2020) Ugarte Ontiveros, Darwin; Aparicio de Guzman, Ruth Marcela
    Verificar si los resultados de un modelo de regresión reflejan el patrón de los datos, o si los mismos se deben a unas cuantas observaciones atípicas (outliers) es un paso importante en el proceso de investigación empírica. Para este propósito resulta aún común apoyarse en procedimientos (estándares) que no son eficaces para este propósito, al sufrir del denominado "masking effect", algunos de ellos sugeridos incluso en los libros tradicionales de econometría. El presente trabajo pretende alertar a la comunidad académica sobre el peligro de implementar estas técnicas estándares, mostrando el pésimo desempeño de las mismas. Asimismo, se sugiere aplicar otras técnicas más idóneas sugeridas en la literatura sobre "estadística robusta" para identificar outliers en el análisis multivariado. Para facilitar la aplicación de las mismas, el trabajo pone a disposición de la comunidad académica un programa en Stata del tipo do-file para identificar y categorizar outliers basado en el trabajo de [1]. Simulaciones de Monte Carlo dan evidencia de la aplicabilidad de la misma.