Author: Smith Ramírez, R.

Measuring the effects of working-land conservation programs on adoption of soil-erosion reducing practices and permanent vegetative cover

Smith Ramírez, R. (2006)

We use Maryland farm-level data to study the overall effect of voluntary conservation programs on permanent vegetative cover and the level of adoption of three soil-erosion reducing practices. In order to control for self-selectivity in participation we use a multivariate switching regression model where censored response equations correspond to the levels of adoption of the different practices under analysis. Full information maximum likelihood estimation is made feasible by a Monte Carlo Expectation Maximization algorithm. We find that participation increases the levels of adoption of the three erosion-reducing practices but it reduces permanent vegetative cover. Additionally, the magnitudes of program effects change with farm size; reduction in vegetative cover is more intense among smaller participant farms, while the greatest increase in adoption of minimum or no tillage is observed on large farms.

Este artículo usa información de granjas en Maryland para estudiar el efecto de participar en programas voluntarios de conservación sobre la cobertura vegetal permanente y sobre el nivel de adopción de tres prácticas para reducir la erosión del suelo. Un modelo multivariado de regresiones “switching” es empleado para controlar por auto selección en la decisión de participar. Los niveles de adopción de las distintas prácticas son modelados mediante variables con respuestas censuradas. El modelo es estimado mediante máxima verosimilitud usando un algoritmo “Monte Carlo Expectation Maximization”. Los resultados indican que la participación en estos programas aumenta los niveles de adopción de prácticas que controlan erosión pero también reduce la cobertura vegetal permanente. La magnitud de los efectos cambia con el tamaño de las granjas. La reducción de la cobertura vegetal es más intensa entre las granjas participantes más pequeñas, mientras que el impacto más fuerte sobre la adopción de mínima y cero labranza es observado entre las granjas más grandes.

Working paper

Soil conservation -- United States -- Maryland -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES

FIML estimation of treatment effect models with endogenous selection and multiple censored responses via a Monte Carlo EM algorithm

Smith Ramírez, R. (2007)

We formulate a Monte Carlo EM algorithm to estimate treatment effect models involving multiple censored responses. The algorithm has at least three advantages with respect to traditional methods. First, it does not require integrating the unobserved information out from the likelihood function, which reduces the estimation time dramatically and permits to solve problems involving a high number of latent variables. Second, it reduces the estimation of the vector of slopes to the calculation of a GLS estimator, and numerical techniques are required only to estimate the elements in the disturbance covariance matrix. Third, it has low sensitivity to the selection of starting values and fragile identification. We illustrate the method by estimating a 3-equation treatment model; then we compare the performance of our algorithm against a quasi-Newton optimization that uses numerical integration.

Este artículo presenta un algoritmo Monte Carlo EM para estimar modelos de tratamientos con respuestas censuradas múltiples. El algoritmo tiene al menos tres ventajas respecto a métodos tradicionales. Primero, no requiere integración numérica, lo cual reduce dramáticamente el tiempo de estimación. Segundo, la estimación del vector de pendientes se reduce al cálculo de un estimador GLS, y métodos numéricos son requeridos solamente para estimar los elementos en la matriz de covarianzas de los errores. Tercero, el método tiene una baja sensibilidad a la selección de valores iniciales y a identificación frágil. Como ilustración, el algoritmo es aplicado a la estimación de un modelo de tratamiento de tres ecuaciones. Luego, las propiedades del algoritmo son comparadas contra técnicas que combinan integración numérica y métodos de optimización tradicionales.

Working paper

Monte Carlo method. CIENCIAS SOCIALES

Testing for information asymmetries in voluntary conservation contracts

Smith Ramírez, R. (2007)

We use data from a Maryland farm survey and a multivariate switching regression model with endogenous switching to investigate the effects of information asymmetries on conservation cost sharing contracts. Our estimations indicate that the role that asymmetries of information play in the impact that cost-sharing programs have on conservation effort depends on the type of practice under analysis. After controlling for observables (including history of cost-share awarding), we found no evidence of detrimental effects from information asymmetries neither on the acreage under permanent vegetative cover nor on the level of use of conservation cropping practices. As a matter of fact, information asymmetries have no statistically significant impact on permanent vegetative cover, while their impact on conservation cropping is both positive and significant.

Es creencia común que los agricultores aprovechan las asimetrías de información que tienen a su favor para no cumplir cabalmente con compromisos adquiridos en contratos de conservación. Este artículo usa datos de granjas en Maryland y un modelo multivariado con “switching” endógeno para examinar empíricamente los efectos que las asimetrías de información tienen sobre el nivel de implementación de prácticas conservacionistas. Nuestros resultados muestran que, al menos para la población estudiada, el rol de las asimetrías de información cambia con el tipo de práctica bajo análisis. Después de controlar por las características observadas por los administradores de los programas y contrario a la creencia habitual, no se encontró evidencia de efecto sobre la proporción de tierra destinada a cubierta vegetal permanente, pero sí se observó un efecto positivo sobre el uso de prácticas conservacionistas de cultivo. Paralelamente, no se encontró evidencia que indicara que los administradores de los programas de conservación en Maryland asignaran sus fondos de acuerdo a criterios ambientales. La distribución de los fondos parece más bien estar determinada por los costos de transacción de los agricultores, lo cual sugiere que los efectos de información observados son más bien el resultado de autoselección de los agricultores que de un proceso riguroso de selección por parte de los administradores de los programas.

Working paper

Information asymmetry -- Econometric models. Agricultural Conservation Program -- Maryland. CIENCIAS SOCIALES

A Monte Carlo EM algorithm for FIML estimation of multivariate endogenous switching models with censored and discrete responses

Smith Ramírez, R. (2008)

This article presents a Monte Carlo EM algorithm to estimate multivariate endogenous switching regression models with censored and/or discrete responses and heteroscedastic errors. Advantages of the algorithm include: (1) it does not require numerical integration; (2) it reduces the estimation of the vector of slopes to the calculation of a GLS estimator and (3) numerical techniques are required only to estimate the parameters in the disturbance covariance matrix. Extensions to panel data are discussed. The algorithm is illustrated on both simulated data and on real data from an agricultural conservation program.

Este artículo presenta un algoritmo Monte Carlo EM para estimar modelos de regresión cambiante con respuestas múltiples. El algoritmo permite el análisis de modelos que contengan respuestas censuradas y/o discretas, y permite controlar por heteroscedasticidad. La estimación se realiza por máxima verosimilitud con información completa. Algunas ventajas del algoritmo son: (1) no requiere integración numérica, (2) la estimación del vector de pendientes se reduce al cálculo de un estimador de mínimos cuadrado generalizados, y (3) la optimización numérica es requerida sólo para estimar los elementos de la matriz de covarianza de las perturbaciones. El uso del algoritmo es ilustrado sobre datos simulados y sobre datos reales tomados desde un programa de conservación de suelos.

Working paper

Regression analysis -- Mathematical models Monte Carlo method Simulation methods CIENCIAS SOCIALES

Rating sub - national government debt in LDCs: does size matter?

Smith Ramírez, R. Hernández Trillo, F. (2006)

In this paper we study the determinants of both the decision to be rated and the ratings for sub-national governments in a prominent LDC, Mexico. One of the main findings is that entity size does matter; as a matter of fact, population size is one of the two rating determinants common to all the raters under analysis. In a country with a long bailing-out history, these results support our too-big-to-fail hypothesis. Namely, large entities select themselves to be rated (and so to obtain new debt) because they know they have political power; and secondly, raters know that the probability that federal government bail out large entities is high. Under these circumstances requiring the services of a rating firm has little sense since market may assess the risk of these entities as that of the sovereign instruments. If so, sub-national governments may save the cost of the grading. Besides, the assessment of sovereign debt risk is normally free of charge. Methodologically, we extend and modify Moon and Stostsky (1993) seminal work in several ways. First, our model considers six latent dependent variables (instead of four). Second, we formulate a Monte Carlo Expectation Maximization (MCEM) algorithm to circumvent the estimation of multidimensional integrals in lieu of using the probability simulator of Borsch-Supan and Hajivassiliou (1993). Finally, our discussion is based on marginal effects rather on parameter estimates.

En este trabajo se estudian los determinantes tanto de la decisión a someterse a una calificación como de la misma para gobiernos municipales en México. El principal factor que encontramos para ambos casos es el de tamaño del municipio; éste lo aproximamos con la población. Es interesante observar que es el único factor común a las tres calificadoras de riesgo. En general, este resultado es consistente con la hipótesis de muy-grande-para-quebrar, la que sugiere que en este caso cuando la entidad esté en problemas, el gobierno federal la rescata. En este sentido las entidades grandes se auto-seleccionan para ser calificadas. Esto puede ser interpretado, a su vez, como un elemento con contenido político, es decir, población en este sentido es sinónimo de voto electoral, por lo que es rentable rescatar a la entidad y esto se refleja en la calificación crediticia. Bajo esta circunstancia el requerimiento de la calificación puede ser redundante, sobre todo porque las agencias cobran por el servicio. En otras palabras, las entidades grandes pueden ahorrarse el costo de este producto, pues el riesgo debiera ser el soberano, mismo que ya tiene una calificación sin costo alguno para gobierno federal. Metodológicamente extendemos y modificamos el trabajo de Moon and Stostsky (1993) de varias maneras. Primero, nuestro modelo cualitativo de variable dependiente considera seis variables latentes, en lugar de cuatro. Segundo, formulamos un algoritmo de maximización esperada de Monte Carlo para resolver la estimación de los integrales multidimensionales en lugar de usar el simulador de probabilidad de Borsch-Supan and Hajivassiliou (1993). Finalmente, nuestra discusión se basa en los efectos marginales en lugar de los parámetros estimados.

Working paper

Credit ratings -- Mexico -- Econometric models. Credit bureaus -- Mexico -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES

Análisis empírico simultáneo de los beneficios y el tamaño óptimo de las microempresas informales: evidencia para México

Ramírez Abarca, G. R. Smith Ramírez, R. A. Di Giannatale Menegalli, S. B. (2008)

In this article we use a joint framework to investigate the effects on profit

and size of Mexican microfirms from moving from the informal to the formal

sector of the economy. Our analysis uses a multivariate Roy model, which

allows us to study simultaneously the interaction between the different

decisions a microfirm owner must take. Since our model contains several

latent variables, we use a Monte Carlo EM algorithm to circumvent multiple

integration Our results indicate: (i) owner’s education level is the key

determinant of the sector in which the microfirm operates; (ii) for

microfirms currently in the informal sector, optimal levels of labor and

capital if working in the formal sector would be higher than those used in

the informal one, but the profit would be lower; and (iii) currently, several

types of incentives makes that individuals with low education and financial

constraints find operating in the informal market more profitable that do it

in the formal one.

En este artículo utilizamos un modelo de tratamientos para estudiar

simultáneamente el efecto sobre los beneficios netos, capital y mano de

obra de una microempresa producto de moverse desde la informalidad a la

formalidad en México. El análisis empírico se lleva a cabo mediante un

modelo de Roy generalizado y, debido a la presencia de variables latentes,

la estimación se realiza utilizando un algoritmo Montecarlo EM. Nuestros

resultados indican que (i) el nivel de educación de los microempresarios es

el factor clave que determina el sector (formal o informal) en el cual una

microempresa opera; (ii) para empresas actualmente en el sector informal,

si operasen en el sector formal sus niveles óptimos de capital y trabajo

serían mayores a los actuales, pero sus beneficios netos serían menores y

(iii) los incentivos en México favorecen la informalidad entre individuos con

baja educación formal y acceso restringido al crédito.

Working paper

Informal sector (Economics) -- Mexico -- Econometric models. Small business -- Mexico -- Econometric models. CIENCIAS SOCIALES