import excel *convertir variables para modelo log-log generate lnotroimp = ln( otroimp ) generate lningre = ln( ingre ) generate lnPIBbog = ln( PIBbog ) generate lnpredial = ln( predial ) generate lnPIBnac = ln( PIBnac ) *se usa el CodMun y el Año como variables para el modelo between/within xtset CodMun Ano *gráficos bysort CodMun: egen lnpredial_mean=mean( lnpredial) twoway scatter lnpredial CodMun, msymbol(circle_hollow) || connected lnpredial_mean CodMun,msymbol(diamond) || bysort Ano: egen lnpredial_mean1=mean(lnpredial) twoway scatter lnpredial Ano, msymbol(circle_hollow) || connected lnpredial_mean1 Ano, msymbol(diamond) *regresión del modelo base sin variable instrumental reg lnpredial lnPIBnac lnotroimp depen actualiz ciclo1 ciclo2 lningre categ lnPIBbog *regresión del modelo con variable isntrumental y diferenciado por codigo municipal y Año xi: reg lnpredial lnPIBnac lnotroimp depen actualiz ciclo1 ciclo2 lningre categ lnPIBbog i.CodMun xi: reg lnpredial lnPIBnac lnotroimp depen actualiz ciclo1 ciclo2 lningre categ lnPIBbog i.Ano *test de normalidad regla de decicion 0.05 sktest lnpredial lnPIBnac lnotroimp depen actualiz ciclo1 lningre categ lnPIBbog *regreción de efecto fijo xtreg lnpredial lnPIBnac lnotroimp depen actualiz ciclo1 ciclo2 lningre categ lnPIBbog,fe estimates store fixed *regreción de efecto aleatoreo xtreg lnpredial lnPIBnac lnotroimp depen actualiz ciclo1 ciclo2 lningre categ lnPIBbog,re estimates store random *test de hausman hausman fixed random *test de variable instrumental con efecto aleatoreo/ meta: exogeneidad y relevancia xtivreg lnpredial depen actualiz ciclo1 ciclo2 lningre categ lnPIBbog ( lnotroimp = lnPIBnac ), re *prueba simple basada en correlaciones altas, positivas y estadisticamente significativas, por lo que el lnPIBnac podría ser un isntrumento fuerte pwcorr lnpredial lnPIBnac lnotroimp depen actualiz ciclo1 ciclo2 lningre categ lnPIBbog *prueba formal de reelevancia *Hipotesis Ho: Los instrumentos son debiles vs H1: Instrumentos fuertes xtivreg lnpredial ( lnotroimp = lnPIBnac ), first fe reg lnpredial lnPIBnac lnotroimp ,r test lnPIBnac *se verifica los R2 de la primera etapa. Todos los R2 son altos within (0.64), between (0.82) y overall(0.76) *lo que indica que el instrumento lnPIBnac aporta poder explicativo a la variable de lnpredial con el estadistivco F(11.28) > 10 y demostrando ser significativo *test de hausman, se escoge el modelo de random efects quietly xtivreg lnpredial ( lnotroimp = lnPIBnac ), re quietly estimates store re quietly xtivreg lnpredial ( lnotroimp = lnPIBnac ), fe quietly estimates store fe hausman fe re