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This research analyzes the impact of tax over gasoline on a household consumption budget in Mexico. We estimate an Almost Ideal Demand System (AIDS) econometric model, including demographic and socioeconomic variables, using data at the household level from the National Survey of Income and Expenditure (ENIGH 2006). The analysis shows a differentiated effect of the gasoline consumption tax over families with different income levels and a redistribution of the expenditure to goods that are substitutes for automobiles, showing possible redistributive effects of these types of environmental policies that are aimed to reduce the consumption of polluting goods.

Impacto del Impuesto al Precio de las Gasolinas sobre la Distribución del Presupuesto de Consumo en las Familias de México

En esta investigación se analiza el impacto del impuesto sobre el precio de las gasolinas sobre la distribución del gasto familiar en bienes de consumo en México. Se estima un modelo AIDS ("Almost Ideal Demand System") que incorpora variables demográficas y socioeconómicas de las familias, así como también información de consumo desagregado a nivel de hogar. Para esto se utiliza información de gasto del hogar de la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos del Hogar (ENIGH, 2006) en México. El análisis del impacto de un incremento en el impuesto en las gasolinas sobre el presupuesto de consumo familiar muestra un efecto diferenciado en grupos de distintos ingresos y una redistribución del gasto hacia bienes sustitutos del uso del automóvil, mostrando los posibles efectos redistributivos de este tipo de políticas ambientales basadas en impuestos para reducir el consumo de bienes contaminantes.

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Quantitative information gathered using a circular scale as a reference is a common ocurrence in diverse fields of human activities. As with the linear scales, the distribution is a characteristic that needs to be understood to properly interpretate the data message. One of the more important tools for analyzing data distribution is kernel-density estimation, which solves the origin effect and discontinuity drawbacks of traditional histograms, has guides for choosing the interval (window) width, and can be implemented with variable interval width to adjust for too many or too few observations. In this talk, which is based on previous works by Fisher (1989, 1993) and Cox (1997, 2001, 2004) for circular estimation and Salgado-Ugarte et al. (1993, 1995, 2009), and Mosqueda-Romo and Salgado-Ugarte (2011) for linear data, we present a package of user-written commands to perform circular density estimations: circbw calculates a series of practical rules adapted from linear methods considering circular dispersion and a rule based on the von Mises distribution dispersion parameter; circkden allows one to estimate density with several weight (kernel) functions, including uniform, triangular, Epanechnikov, quartic (biweight), triweight, Gaussian, and cosine. It displays results in linear or circular form, counts and gives estimates of modes and antimodes, and allows one to generate density and estimation points (in degrees) variables for later use; cirkdevm is similar to circkden but estimates density with the von Mises weigth function; circgph draws customized circular density displays. We present their application on several datasets (ours and some from the literature). In our experience, these programs provide a very powerful toolset that leads to a deep knowledge of important circular data-distribution features such as symmetry, skewness, and modality.

Estimación de densidad por núcleo (kernel) para datos circulares

La información cuantitativa recabada tomando como referencia a una escala circular ocurre comúnmente en campos diversos de la actividad humana. Como con las escalas lineales, la distribución es una característica que debe entenderse para interpretar adecuadamente el mensaje que transmiten los datos. Una de las herramientas más importantes para analizar la distribución de los datos es la estimación de densidad por núcleo (kernel) la cual resuelve los problemas del efecto del origen y la discontinuidad de los histogramas tradicionales, poseen guías para escoger la amplitud de intervalo (ventana) y pueden estructurarse con amplitud variable de ventana para ajustar por abundancia o escases de observaciones. En esta contribución y basados sobre trabajos previos de Fisher 1989; 1993) y Cox (1997; 2001; 2004) para estimación circular y Salgado-Ugarte et al. (1993; 1995; 2010), Mosqueda-Romo y Salgado-Ugarte (2011) para datos lineales, presentamos una serie de programas (archivos ado) para llevar a cabo estimaciones de densidad circular; circbw calcula una serie de reglas prácticas adaptadas de métodos lineales que consideran la dispersión circular y un procedimiento basado en el parámetro de dispersión de la distribución de von Mises; circkden permite estimar la densidad con varias funciones ponderales (kernel o núcleo) como la uniforme, triangular, Epanechnikov, cuártica (biponderada), triponderada, Gaussiana y coseno. Despliega los resultados en forma linear o circular, cuenta y estima modas, antimodas y hace posible generar variables de densidad y puntos de cáculo (en grados) para uso posterior; cirkdevm es similar a circkden, pero esima densidades usando las funciones de von Mises; circgph dibuja gráficos circulares de densidad personalizados. Presentamos su aplicación sobre varios conjuntos de datos (propios o provenientes de la literatura). En nuestra experiencia, estos programas proporcionan una herramienta muy poderosa que lleva a un conocimiento profundo de características importantes de distribución circular tales como simetría, sesto y modalidad.

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Structural equation modeling is attracting a large interest among researchers in different areas because of the diverse variety of models that can be accommodated within this theoretical framework. I will briefly comment on some of the models that can be fit using the sem command, and I will show the use of the SEM Builder (the graphical user interface for drawing path diagrams) for one of the models included in the presentation.

Introducció al ajuste de modelos de ecuaciones estructurales usando el comando sem

El interés en los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) ha ido aumentando de manera significativa debido a la diversa variedad de modelos que pueden ser representados dentro de este marco teórico. Comentaremos brevemente acerca de los modelos que pueden ser ajustados por el comando sem. Adicionalmente, presentaremos un ejemplo donde mostraremos el uso de la herramienta gráfica implementada en Stata par la construcción (y estimación) de los diagramas para este tipo de modelos (SEM Builder).

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El principal requisito para unir dos bases de datos es un identificador único que se encuentre en ambas, por lo que la combinación, manipulación y generación de bases de datos está sujeta a la existencia y calidad del identificador. Pero ¿Qué pasa si no se tiene un identificador en común? Actualmente Stata cuenta con una rutina llamada "reclink" que permite unir bases de datos sin identificador a partir de información adicional contenida en las bases de datos. En ese sentido el objetivo de este trabajo es presentar el uso de Stata para la unión de bases de datos sin identificador, que es el caso de un padrón de beneficiarios de la Sagarpa y el Censo Agropecuario 2007. La conformación de estas fuentes de información ha permitido un diseño riguroso de evaluación de impacto de programas sociales de la Sagarpa.

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Using the first wave of the UK Household Longitudinal Survey, we investigate how deficiency at English as measured by English as Additional Language (EAL), contributes to the first-generation immigrant-native wage gap for female employees in the UK (we first control for age, region of residence, educational attainment, and ethnicity). To deal with the endogeneity of EAL and a substantial problem of self-selection into employment, we suggest a three-step estimation (TSE) procedure and use the interaction of language of country of birth and a late age-at-arrival indicator as instruments for EAL, exploiting variations in the female-to-male ratios of labor force participation and educational attainment by country of birth to gauge employment status. The properties of the TSE estimator are investigated in a Monte Carlo simulation study, and we show evidence that suggests our procedure delivers a consistent and asymptotically normal estimator. We find a large and statistically significant causal effect of EAL on the immigrant-native wage gap.

El efecto causal de las deficiencias en el dominio de la lengua Inglesa en los resultados de mercado laboral de las mujeres migrantes en el Reino Unido

Usando la primera ola de la Encuesta Longitudinal de Hogares del Reino Unido investigamos como las deficiencias en el dominio de la lengua Inglesa, medida como un indicador de dominio del Inglés como lengua adicional (EAL por sus siglas en Inglés), contribuye a la brecha salarial entre nativos y migrantes en el Reino Unido una vez que se controla por edad, región de residencia, educación y grupo étnico. Para corregir por endogeneidad de EAL y un problema substancial de auto selección al empleo sugerimos un método de estimación en tres etapas (TSE por sus siglas Inglés) y usamos la interacción entre la lengua del país de nacimiento y un indicador de llegada tardía como instrumento para EAL. Explotamos variaciones en la razón de tasas de participación entre hombres y mujeres la educación promedio en el país de origen como instrumento para modelar participación en el mercado laboral. Las propiedades del estimador de tres etapas son investigadas en un estudio de simulación de Monte Carlo mostramos evidencia de que nuestro procedimiento define un estimador consistente y asintóticamente normal. Encontramos un efecto causa económicamente relevante y estadísticamente significativo de EAL en la brecha salarial entre nativos y migrantes.

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As described by Poi (2012), the command quaids allows the estimation of linear demand systems such as the AIDS model of Deaton and Muellbauer (1980) and of quadratic versions such as the model of Banks, Blundell, and Lewbel (1997). quaids also allows the inclusion of demographic variables. So far the command allows the computation of expenditure and compensated and uncompensated price elasticities. Analysts of demand systems use these estimations extensively, but they are also usually interested in a battery of additional diagnostics such as linearity tests, Engle plots, and welfare analysis of direct and indirect tax reforms. Here we explore some basic tools for welfare analysis that can potentially be part of the postestimation commands in quaids, analyzing the effects of the tax on sodas and junk food in Mexico in place since January 2014. We also extend the elasticities to nutritional versions, which is useful to examine health outcomes of fiscal policy.

Análisis de Bienestar del Impuesto a Refrescos y Comida Chatarra usando quaids

Como lo describe Poi (2012) el comando quaids permite la estimación de sistemas de demanda lineales como el modelo AIDS de Deaton and Muellbauer (1980) así como versiones cuadráticas como el modelo de Banks, Blundell y Lewbell (1997). quaids también permite incluir variable demográficas. Hasta ahora el commando estima elasticidades precio Hicksianas y Marshallianas. Los analistas de sistemas de demanda usan estas estimaciones de manera extensiva pero a menudo se interesan en pruebas de diagnóstico adicionales como pruebas de linealidad, curvas de Engle y análisis de bienestar de reformas fiscales directas e indirectas Aquí exploramos algunas herramientas básicas para el análisis de bienestar que pueden verse como parte de los comandos de post estimación in quaids que permiten analizar los efectos de los impuestos. También extendemos los resultados para el cálculo de elasticidades nutricionales, útiles para examinar el impacto en la salud. Esto lo ilustramos con el impuesto a las bebidas y la comida chatarra en México en efecto desde enero de 2014.

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Statisticians and economists often need to fit models that have not been implemented in statistical packages; for example, bivariate response models where one variable is continuous and the other is discrete or ordinal-response models with endogenous regressors. The usual way to estimate the parameters for those models would be by writing customized programs. Fortunately, generalized structural equation models, implemented in the Stata gsem command, allow us to build many customized models without the need of programming. I will first introduce the different aspects of generalized structural equation models: family and link, latent variables, and random effects. Then I will demonstrate how to use these building blocks to perform customized estimations.

Modelos de ecuaciones estructurales generalizados: Una manera de ajustar modelos a la medida sin necesidad de programación

A menudo, los estadísticos y los economistas necesitan ajustar modelos que no han sido implementados en los paquetes estadísticos; por ejemplo, un modelo de respuesta bivariante donde una variable es continua y la otra es discreta, o un modelo de respuesta ordinal con regresores endógenos. La manera habitual de ajustar estos modelos consiste en escribir programas especializados. Afortunadamente, los modelos de ecuaciones estructurales, implementados en el comando gsem de Stata, nos permiten ajustar una variedad de modelos a la medida sin necesidad de programació. En primer lugar, presentaré los diferentes aspectos de lo modelos de ecuaciones estructurales generalizados: familia y funció de enlace, variables latentes, y efectos aleatorios. Luego, mostraré cómo usar estos bloques para llevar a cabo estimaciones a medida.

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With a view toward lessening the analytic and computational burden faced by researchers in empirical health economics who seek an alternative to bootstrapping for the standard errors of two-stage estimators, we offer currently unexploited simplifications of the typical, but somewhat daunting, textbook approach. For the most commonly encountered cases in empirical health economics — two-stage estimators that, in either stage, involve maximum likelihood estimation or the nonlinear least squares method — we show that 1) the usual textbook formulation of the relevant asymptotic covariance can be substantially reduced in complexity; and 2) nearly all components of our simplified formulation can be retrieved as outputs from packaged regression routines (for example, in Stata). With the applied researcher in mind, we illustrate these points with two examples in empirical health economics that involve the estimation of causal effects in the presence of endogeneity — a sampling problem that can often be solved via two-stage estimation. As a by-product of this illustrative discussion, we detail four very useful two-stage estimators (and their asymptotic standard errors) that are consistent for the model parameters in such settings, along with their corresponding multistage causal-effect estimators (and their asymptotic standard errors).

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Some reports emphasize the risk of zoonotic diseases and the high degree of prevalence of asymptomatic animals with Leptospira interrogans. This report sought to evaluate the prevalence of antibodies to certain serovars of L. interrogans and to describe the association between seropositivity and risk factors associated with within-flock transmission in a mountainous region of Mexico. The study was conducted in a 845.2 km2 area in the southern region of the Estado de Mexico, Mexico, which was composed of three geographical regions: valley, inter-mountain, and mountain (19°05'-19°15' N, 99°20´- 99°35´ W). A cross-sectional study was carried out to enroll a random sample of unvaccinated ewes from November 2008 until March 2010, and flocks of sheep were the primary sampling unit (PSU). Stratified random sampling with proportional allocation was the sampling scheme utilized. Flock size was the variable upon which stratification was based, and the flock-size strata were (A) to be <50 animals; (B) to be 51-140 animals; and (C) to be >141 animals. Thirty-five flocks included in the sample were distributed uniformly throughout the area being studied, and blood samples were collected from 367 animals in selected flocks. Mixed-effects logistic regression is used to analyze the data.

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We introduce a new command called dprogress. Our goal with this ado.file is to analyze the progressivity for any source of tax or transfer in the fiscal system and demonstrate how the different sources contribute to the total effect in redistribution using Stata. We propose an analytical method to decompose the total progressivity measured by the contributions of different taxes or benefits. Kakwani (1977) and Reynolds-Smolensky (1977) indices are used to decompose progressivity by sources. Our Stata module can be applied to compute the effects, so it can be demonstrated how these fiscal figures contribute to the total redistribution effect. The proposed Stata command will be applied in a practical way and carry out an empirical exercise using the tax-benefit system in Mexico with the most current available microdata of income and expenditure household survey (ENIGH 2012) by means of personal income tax, indirect taxes paid, social security contributions, pensions, and social benefits at the household level.

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StataCorp staff will be happy to receive wishes for developments in Stata and almost as happy to receive grumbles about the software.