Nallely Esther Villa Ruiz

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realizan diversas pruebas, como la prueba F del modelo efectos fijos (ecuación 4), cuyo valor, si es significativo, nos indica que el modelo EF es mejor que el MCO, y posteriormente comparamos el modelo MCO vs. EA. En ese sentido, Breusch Pagan en su modelo proponen como hipótesis nula que

(

2

)=0, y si el supuesto se cumple entonces la prueba se rechaza, pudiendo sugerir que sí existe

diferencia entre (1) y (3), y es preferible usar el método de EA. El test de Hausman demostró que la

diferencia entre los coeficientes de efectos fijos y aleatorios ( β ef −

β ea

) puede ser usada para probar la

hipótesis nula de que 𝜇 𝑖

y las variables X ’s (independientes) no están correlacionadas. Así pues, la

hipótesis de la prueba de Hausman considera que los estimadores de EA y EF no difieren sustancialmente. Si se rechaza la Ho, y los estimadores estadísticamente exhiben una diferencia, en tal caso se considera más conveniente utilizar EF en comparación con EA.

En línea con lo anterior, el modelo lineal de regresión múltiple tanto para estados como para ayuntamientos queda establecido de la siguiente forma:

𝐷 𝐸 𝑈 𝐷_ 𝐶 𝑃 𝑖 𝑡 = ɑ + 1 𝐺 𝐼 𝑖 𝑡 + 2 𝑇𝑅 𝐴 𝑁 𝐹_ 𝐶 𝐴 𝑃 𝑖 𝑡 + 4 𝑃 𝑂 𝐵_ 𝐼 𝑁 𝐶 𝑖 𝑡 + 5 𝑃 𝐼 𝐵_ 𝐶 𝐴 𝐿 𝑖 𝑡 +

6 𝐴 𝐻 𝑂_ 𝐵 𝑅 𝑈 𝑇 𝑖 𝑡

+ 7 𝐴 𝑈 𝑇_ 𝐹 𝐼 𝑁 𝑖 𝑡

+ 8 𝐸 𝐿 𝐸 𝐶 1

+ 𝜺 𝑖

[6.1]

𝐷 𝐸 𝑈𝐷_ 𝐿 𝑃 𝑖 𝑡

= ɑ + 1 𝐺 𝐼_ 𝐴 𝑖 𝑡

+ 2 𝑇 𝑅 𝐴 𝑁 𝐹_ 𝐶 𝐴 𝑃 𝑖 𝑡

+ 4 𝑃 𝑂 𝐵_ 𝐼 𝑁 𝐶 𝑖 𝑡

+ 5 𝑃 𝐼 𝐵_ 𝐶 𝐴 𝐿 𝑖 𝑡

+

6 𝐴 𝐻 𝑂_ 𝐵 𝑅 𝑈 𝑇 𝑖 𝑡

+ 7 𝐴 𝑈 𝑇_ 𝐹 𝐼 𝑁 𝑖 𝑡

+ 8 𝐸 𝐿 𝐸 𝐶 1

+ 𝜺 𝑖

; [6.2]

Para i = 1 …,76 y t = 2007 …, 2016 para ayuntamientos.

Auto correlación y Heterocedasticidad

Las pruebas de Wooldridge y de Wald Modificada, son pruebas que se utilizan para detectar y controlar una posible correlación y heterocedasticidad en nuestros modelos estadísticos, aun cuando hemos moldeado la heterogeneidad temporal y espacial de la ecuación [5].