Expositor :

José Alfonso Muñoz Alvarado, estudiante de doctorado de la Toulouse School of Economics, Université de Toulouse Capitole.

Resumen:

Existen diferentes formas de estudiar la relación entre educación y trabajo. Una de ellas es usar modelos de programación dinámica de elección discreta (Discrete Choice Dynammic Programming models) que permiten controlar por heterogeneidad individual no observable en los datos. La literatura permite esta heterogeneidad no observada en un entorno invariable en el tiempo, sin embargo, hay estudios que indican que en edades de 16 a 30 años las personas tienen diferentes experiencias de vida que hacen que esta heterogeneidad pueda cambiar con el tiempo. El siguiente trabajo presenta un modelo de programación dinámica de elección discreta para las elecciones educativas y laborales que permite que la heterogeneidad no observada varíe con el tiempo, permitiendo que las decisiones y los eventos de la vida puedan cambiar las características no observadas de los individuos. Con este modelo, es posible estimar contrafactuales para diferentes políticas públicas, como un aumento en las tasas de matrícula y ver las diferencias potenciales en comparación con un entorno invariable en el tiempo. Los datos utilizados son de la base de datos Generación 98, que tiene un grave problema de reducción de muestra. Para corregir por esto, presentamos un mecanismo de selección de observables para incorporar las decisiones y los salarios de las personas antes de la decisión de abandonar la muestra. La corrección por este sesgo endógeno no se ha hecho antes en la literatura de DCDP, incluso cuando la mayoría de las bases de datos utilizados presentan este problema.