摘要：El presente trabajo parte del método de ortogonalización propuesto por Cox y Reid para aplicarlo al modelo Tobit con datos de panel y efectos fijos. Neyman y Scott mostraron que, en general, el estimador máximo verosímil es inconsistente (el problema de los parámetros incidentales). La metodología aquí expuesta recupera el uso de la función de log-verosimilitud para resolver este problema explotando, para ello, la dimensión temporal de los datos de panel. Para el modelo Tobit se muestra cuándo es posible recuperar los parámetros ortogonales y se estudian las características de los estimadores obtenidos mediante métodos de simulación. Asimismo, se ha realizado una aplicación con ecuaciones de salarios.
其他摘要：This paper starts from the orthogonalization method proposed by Cox and Reid which is applied to the Tobit model panel for data with fixed eects. Neyman and Scott showed that, generally, the maximum likelihood estimator is inconsistent (the incidental parameter problem). The methodology explained here recovers the use of the log-likelihood function to solve this problem taking advantage of the time-series dimension of panel data. For the Tobit model we show when is it possible to recover the orthogonal parameters, and study the characteristics of the estimators obtained with simulation methods. Also, an illustration for earnings equations has been performed.
关键词：Parámetros ortogonales; verosimilitud modificada; datos de panel; modelo Tobit.
