Una clasificación de modelos de regresión binaria asimétrica: el uso del BAYES-PUCP en una aplicación sobre la decisión del cultivo ilícito de hoja de coca

• Autores: Bazan Guzman, Jorge Luis, Millones, Oscar
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2008
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/118039
• Enlace del recurso: http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/economia/article/view/1176/1135; https://doi.org/10.18800/economia.200802.001
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Economía; Enlaces Asimétricos; Regresión Binaria; Inferencia Bayesiana; Modelos Econométricos de Elección Discreta; Winbugs; Economy; Scarcity; Necessity; Exchange; Happiness; Freedom; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

En modelos econométricos clásicos de regresión binaria tradicionalmente se emplea la regresión logística, que se basa en el enlace simétrico logito. El propósito de este trabajo es presentar modelos de regresión binaria que, más bien, tengan enlaces asimétricos —aún no disponibles en software comercial—, cuando esta asimetría es más conveniente al investigador. Además, haciendo uso de un enfoque bayesiano con el programa WinBUGS, se implementa el programa BAYESPUCP, que facilitará la escritura de la sintaxis necesaria para implementar los modelos revisados. El BAYES-PUCP genera tanto las sintaxis de los modelos revisados así como de la estructura de los datos. El método es ilustrado con el caso de una muestra de agricultores que consideran la decisión de erradicar cultivos ilícitos de hoja de coca y, al mismo tiempo, se exploran factores asociados a esta decisión.