Correcting Classification Error in Income Mobility

• Autores: Miguel Ángel Fajardo Caldera, Antonio Jesús Pérez Mayo
• Localización: Estudios de economía aplicada, ISSN 1133-3197, ISSN-e 1697-5731, Vol. 20, Nº 2, 2002, págs. 499-508
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • A la hora de estudiar la movilidad de una variable categórica nos hallamos ante dos fenómenos conjugados: el cambio real y el error de clasificación o de medida. Así, los movimientos observados pueden ocultar una situación real de inmovilidad, por lo que los cambios se deberían al error antes citado.

    Se propone el modelo latente de Markov para corregir este problema. Entre los distintos ejemplos de variables categóricas en la economía, uno de los más conocidos y estudiados es el análisis de la movilidad de la renta. Por esta razón, los autores piensan que el modelo presentado es una buena alternativa para medir correctamente tal movilidad.

    En primer lugar, se muestra en este artículo la movilidad observada o manifiesta y, más tarde, se aplica el modelo latente de Markov para mejorar la fiabilidad del estudio.

    Finalmente, la matriz de transición latente muestra que la movilidad es más un fenómeno "virtual" que real, puesto que son muy elevadas las probabilidades correspondientes a la diagonal principal.

    Los datos analizados provienen de la Encuesta Continua de Familiares de España para 1995 y se comparan las categorías que los hogares ocupan cada trimestre de este año.