Modelos de coeficientes variables de datos de panel : estimación directa semi-paramétrica y su aplicación en la modelización del comportamiento de los individuos. Panel data varying coefficient models : direct semi-parametric estimation and its application in modeling the individuals behavior

espanolEn esta tesis doctoral se presentan nuevas tecnicas para estimar modelos de coeficientes variables de datos de panel donde los efectos individuales estan arbitrariamente correlacionados con las variables explicativas de un modo desconocido. Para evitar el problema de dependencia estadistica entre la heterogeneidad no observada y las covariables, se recurre a transformaciones estandar de datos de panel. Sin embargo, estas transformaciones proporcionan un modelo de regresion que puede ser considerado como una funcion aditiva con la misma forma funcional pero evaluada en distintos periodos de tiempo. En este contexto, presentamos estimadores en diferencias (primeras diferencias y efectos fijos) totalmente novedosos basados en una aproximacion local lineal y en el uso de una ponderacion de kernel de mayor dimension. Desafortunadamente, este procedimiento no permite eliminar el sesgo asintotico no negligible pero al precio de aumentar la varianza. Por lo tanto, los estimadores resultante alcanzan una tasa suboptima de convergencia, especialmente lenta para el estimador de efectos fijos. Con el objetivo de alcanzar optimalidad, se proponen estimadores de algoritmo de backfitting de una etapa. Las propiedades asintoticas de estos estimadores son establecidas bajo el supuesto de que N? 8 y T es fijo. Para determinar el comportamiento en muestras finitas de los estimadores propuestos se realiza un analisis comparativo basado en resultados de Monte Carlo. Finalmente, con el objetivo de demostrar la viabilidad empirica que reportan estos nuevos procedimientos para el analisis empirico, se considera la estimacion no parametrica de un modelo estructural sobre los ahorros preventivos de los hogares espanoles y motivado por el modelo del ciclo vital de Modigliani y Brumbert (1954). Proponemos una nueva tecnica de estimacion que, comparada con la existente en la literatura, permite combatir simultaneamente distintos problemas de especificacion como la presencia de heterogeneidad de seccion cruzada no observable, parametros cambiantes de forma desconocida en la ecuacion de Euler y covariables endogenas. EnglishIn this doctoral dissertation we develop new estimation strategies to estimate varying coefficient panel data models where the individual effects are arbitrarily correlated with the explanatory variables in an unknown way. In order to avoid the statistical dependence problem between the unobserved heterogeneity and the covariates, these transformations provide a regression model that can be considered as an additive function with the same functional form but evaluated in different periods. In this context, we present new differencing estimators (first-differences and fixed effects) based on a local linear approximation and on the use of a higher-dimensional kernel weight. Unfortunately, this procedure enables us to remove the non-negligible asymptotic bias but at the price of increasing the variance term. Therefore, the resulting estimators achieve a suboptimal rate of convergence, especially slow for the fixed effects estimator. With the aim of achieving optimality, we propose one-step backfitting algorithm estimators. The asymptotic properties of these estimators are established for N? 8 and T is fixed. With the aim of establishing the behavior of the proposed estimators in finite samples, we perform a comparative analysis based on some Monte Carlo results. Finally, to show the empirical feasibility that these new procedures report for empirical analysis, we consider the nonparametric estimator of a structural model on Spanish household�s precautionary savings, motivated by the life-cycle hypothesis model of Modigliani and Brumberg (1954). We propose a new estimation technique that, compared to those already proposed in the literature, it enables us to deal simultaneously with different specification problems such as unobserved cross-sectional heterogeneity, varying parameters of unknown form in the Euler equation and endogenous covariates.