Economemetría II: Economic and policy factors driving adoption of institutional woody biomass heating systems in the U.S.

Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C.

Maestría en economía

Econometría II

Economic and policy factors driving adoption of institutional woody biomass heating systems in the U.S.

Rafael Martínez Martínez

Septiembre 2020

2. Metodología empleada

Método y datos

ZINB es usado para estimar la cantidad de eventos en todos los condados EUA,

Evento: Una institución usa calentamiento a base de biomasa

Instituciones: instituciones educativas (publicas y privadas), hospitales, instalaciones gubernamentales, prisiones, bases militares, entre otras.

El conteo teórico de datos sigue una distribución de Poisson, normalmente hay sobredispersión $\sigma^2>>\mu$ .

Numéricamente la sobredispersión se puede manifestar con un número excesivo de ceros

Si los ceros vienen de un proceso de generación simple y representa conteos verdaderos de ceros, los modelos de ceros alterados son apropiados

Si los ceros se generan en un proceso de generación compuesto y el exceso de ceros es debido a barreras estructurales (por ejemplo leyes), se recomiendan los modelos inflado a cero (ZI), donde los ceros estructurales son modelados independientemente de los ceros muestreados (errores sesgados)

Ceros estructurales (ZI) condados que no necesitan de calentadores

Ceros muestreados (NB) condados que son adecuadas pero no tienen la tecnología adoptada

Y_i\equiv

Y_i\equiv

Cantidad de instituciones que usan biomasa

\operatorname{Pr}\left(Y_{i}=y_{i}\right)=\left\{\begin{array}{ll} p_{i}+\left(1-p_{i}\right)\left(\frac{\phi}{\mu_{i}+\phi}\right)^{\phi}, & \text { si } y_{i}=0 \\ \left(1-p_{i}\right) \frac{\Gamma\left(\phi+y_{i}\right)}{\Gamma\left(y_{i}+1\right) \Gamma(\phi)}\left(\frac{\mu_{i}}{\mu_{i}+\phi}\right)^{y_{i}}\left(\frac{\phi}{\mu_{i}+\phi}\right)^{\phi}, & \text { si } y_{i}=1, \ldots, k \end{array}\right.

\operatorname{Pr}\left(Y_{i}=y_{i}\right)=\left\{\begin{array}{ll} p_{i}+\left(1-p_{i}\right)\left(\frac{\phi}{\mu_{i}+\phi}\right)^{\phi}, & \text { si } y_{i}=0 \\ \left(1-p_{i}\right) \frac{\Gamma\left(\phi+y_{i}\right)}{\Gamma\left(y_{i}+1\right) \Gamma(\phi)}\left(\frac{\mu_{i}}{\mu_{i}+\phi}\right)^{y_{i}}\left(\frac{\phi}{\mu_{i}+\phi}\right)^{\phi}, & \text { si } y_{i}=1, \ldots, k \end{array}\right.

0\leq p_i\leq 1

0\leq p_i\leq 1

\phi^{-1}

\phi^{-1}

E(Y_i)=(1-p_i)\mu_i

E(Y_i)=(1-p_i)\mu_i

Var(Y_i)=(1-p_i)\mu_i(1+\mu_i\phi^{-1}+p_i\mu_i)

Var(Y_i)=(1-p_i)\mu_i(1+\mu_i\phi^{-1}+p_i\mu_i)

\text{Si }p_i=0,\;\;Y\sim BN(\mu_i,\phi)

\text{Si }p_i=0,\;\;Y\sim BN(\mu_i,\phi)

\log \left(\frac{p_{i}}{1-p_{i}}\right)=z_{i}^{T} \gamma\quad\log \left(\mu_{i}\right)=x_{i}^{T} \beta, \quad i=1, \ldots, n

\log \left(\frac{p_{i}}{1-p_{i}}\right)=z_{i}^{T} \gamma\quad\log \left(\mu_{i}\right)=x_{i}^{T} \beta, \quad i=1, \ldots, n

Modelo ZI

Modelo BN

Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. Maestría en economía Econometría II Economic and policy factors driving adoption of institutional woody biomass heating systems in the U.S. Rafael Martínez Martínez Septiembre 2020

Econometría II

Contenido

1. Problema a investigar

2. Metodología empleada

Método y datos

3. Principales resultados

4. Conclusiones del estudio