Estimación de modelos dinámicos de elección discreta y aplicaciones a decisiones de fecundidad y de participación en el mercado de trabajo

Resumen

Esta tesis trata sobre la estimación de modelos económicos en los que individuos heterogéneos toman decisiones discretas en un contexto dinámico. En concreto se estudian las decisiones de fecundidad y las decisiones de participación de la mujer en el mercado de trabajo. En el primer capítulo se estudia las decisiones de fecundidad a través de un modelo estocástico dinámico de esterilización y uso de anticonceptivos con una muestra de parejas españolas casadas. Se estiman los parámetros estructurales del modelo por máxima verosimilitud con información completa, iterando entre la solución del programa dinámico, que implica resolver el modelo económico, y la optimización de la verosimilitud. Permitir formas sencillas de heterogeneidad inobservable permanente entre parejas en su probabilidad de concepción tiene implicaciones importantes para las estimaciones de los parámetros de utilidad y costes. El modelo estructural estimado mejora los estudios previos en términos de su habilidad para racionalizar el comportamiento observado y explicar las principales características de los datos. Las estimaciones de las valoraciones de los hijos implican que la mayoría de las parejas españolas quieren tener dos hijos, pero desviaciones significativas de ese objetivo se producen por el control de la fecundidad imperfecto y costoso. En el segundo capítulo se considera la estimación de modelos dinámicos de elección discreta con efectos fijos para datos de panel. Un problema en la estimación de esos modelos es que el Estimador de Máxima Verosimilitud (EMV) está seriamente sesgado en muestras finitas si el número de periodos no es grande (que es el caso en la mayoría de los micro-paneles). Aquí se usa el Estimador de Máxima Verosimilitud Modificado (EMVM) que reduce el orden del sesgo del EMV, sin aumentar su varianza asintótica. Se evalúa su comportamiento en muestras finitas en la que el número de periodos no es grand