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Uso de paneles sintéticos para estimar movilidad intergeneracional

Author

Listed:
  • James E. Foster

    (George Washington University)

  • Jonathan Rothbaum

    (George Washington University)

Abstract

Utilizando distintas medidas de movilidad, tales como curvas de movilidad, IGE, correlación y matrices de transición, se muestra que los paneles sintéticos pueden utilizarse para estimar con razonable precisión la movilidad intergeneracional de ingreso ante la ausencia de datos de panel. Al hacer esto, se introduce el uso de cópulas para mejorar la precisión de las estimaciones de movilidad por el método de panel sintético sobre los métodos que imponen fuertes supuestos de distribución y cuya invalidez se reconoce ampliamente. Se valida el uso de paneles sintéticos basados en cópulas sobre la movilidad intergeneracional e intrageneracional, y se estimar la movilidad de ingreso en el contexto de México, donde no existen datos de panel. Fue posible construir así estimaciones para cada una de las medidas de movilidad de ingreso en México, cuantificando las brechas en la igualdad de oportunidades, por ejemplo al comparar los prospectos de hijos nacidos en los hogares más ricos con aquéllos nacidos en los hogares más pobres: se encontró que los hijos de los hogares del decil más pobre tienen una probabilidad 11 veces mayor de quedarse ahí en su vida adulta que los que crecen en el decil más alto, de convertirse en adultos en el decil más bajo. También resulta 10 veces más probable que los hijos que provienen de los hogares del decil más rico se posicionen en su vida adulta en el decil más alto que los que nacieron en el decil más pobre. Finalmente, los resultados sugieren que la movilidad por rangos es muy similar en México y en Estados Unidos.

Suggested Citation

  • James E. Foster & Jonathan Rothbaum, 2016. "Uso de paneles sintéticos para estimar movilidad intergeneracional," Sobre México. Revista de Economía, Sobre México. Temas en economía, vol. 2(1), pages 62-89.
  • Handle: RePEc:smx:journl:02:1:62
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    Cited by:

    1. Rodrigo Carrillo Valles & Patricia Lopez Rodriguez & Isidro Soloaga, 2020. "Dinamicas de pobreza en Mexico, 2008-2018," EconoQuantum, Revista de Economia y Finanzas, Universidad de Guadalajara, Centro Universitario de Ciencias Economico Administrativas, Departamento de Metodos Cuantitativos y Maestria en Economia., vol. 17(2), pages 7-32, Julio-Dic.
    2. Maria C. Lo Bue & Flaviana Palmisano, 2020. "The Individual Poverty Incidence of Growth," Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Department of Economics, University of Oxford, vol. 82(6), pages 1295-1321, December.

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    JEL classification:

    • D63 - Microeconomics - - Welfare Economics - - - Equity, Justice, Inequality, and Other Normative Criteria and Measurement
    • J62 - Labor and Demographic Economics - - Mobility, Unemployment, Vacancies, and Immigrant Workers - - - Job, Occupational and Intergenerational Mobility; Promotion
    • C23 - Mathematical and Quantitative Methods - - Single Equation Models; Single Variables - - - Models with Panel Data; Spatio-temporal Models

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