MODELO LOGIT Y PROBIT

MODELO LOGIT Y PROBIT

1. MODELO LOGIT

   • El investigador pretende utilizar un modelo econométrico para explicar la decisión tomada por un agente económico mediante la probabilidad, utilizando para ello un vector con características de dicho individuo
     • Características del modelo
       • En la medida que el modelo va de 1 a 0 Logit va de menos infinito a más infinito
       • Aunque L es lineal en X las probabilidades no los son
       • B2 la pendiente mide el cambio en L ocasionando un cambio unitario en X
       • Dado un nivel de ingreso, este puede hacerse directamente una vez que se disponga de la estimación de B1 y B2
       • Mientras que MLP supone que Pi esta linealmente relacionado con Xi, Logit supone que el algoritmo de la razón de posibilidades esta relacionado linealmente con Xi
       • Utiliza la función logística acumulativa
   • Fórmula

2. MODELO PROBIT

   • Surge del modelo de una FDA normal
     • Es conocido también como el modelo NORMIT
       • Procedimiento
         • A partir de la información agrupada, se estima Pi como en el modelo LOGIT
         • Dado Pi, se obtiene "d" de la FDA normal estándar
         • Se utiliza la Ii estimada como la varable dependiente en la regresión

3. Para explicar el comportamiento de una variable dependiente dicótoma es preciso utilizar una FDA seleccionada apropiadamente

   • Representación gráfica de los modelos

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