Template-type: ReDIF-Paper 1.0
Author-Name: Mercedes Gracia Díez
Author-Workplace-Name: Departamento de Fundamentos del Análisis Económico II (Economía Cuantitativa). Universidad 
	Complutense de Madrid.
Author-Workplace-Homepage: https://www.ucm.es//departamento-de-analisis-economico-y-economia-cuantitativa
Author-Name: Gregorio R. Serrano García
Author-Workplace-Name: Departamento de Fundamentos del Análisis Económico II (Economía Cuantitativa). Universidad 
	Complutense de Madrid.
Author-Workplace-Homepage:
 https://www.ucm.es//departamento-de-analisis-economico-y-economia-cuantitativa
Title: Observaciones anómalas en modelos de elección binaria
Abstract: En este trabajo se trata el problema de la existencia de observaciones anómalas en modelos de elección binaria. 
	Se demuestra que la presencia de estas observaciones afecta a la consistencia de los estimadores de máxima 
	verosimilitud. En cuanto a su detección: se muestra que el análisis de residuos no es un instrumento adecuado, 
	debido a la censura de la variable dependiente y se deriva un estadístico, similar al propuesto por Cook (1977) 
	para modelos lineales, que resulta apropiado para la detección de anomalías en este tipo de modelos. Los 
	resultados teóricos se contrastan con datos simulados.
Abstract: This paper deals with the problem of outliers in binary response models. It is proved that the existence of 
	these observations in the sample affects the consistency of maximum likelihood estimators. Regarding to 
	detection of outliers: it is shown that residual analysis is not a useful diagnostic tool, due to the censoring 
	of the dependent variable and it is derived a statistic, analogous to the one proposed by Cook (1977) for linear 
	models, which seems to be appropiated for outlier detection in this type of models. The theoretical results are 
	tested using simulated data.

Keywords: Modelos de elección binaria; Datos de corte transversal.

Length: 42 pages 
Creation-Date: 1992 
Number: 92-19
X-File-Ref: http://america.sim.ucm.es/repec/ucm/ref/doctra92-19.txt
File-URL: https://eprints.ucm.es/id/eprint/26158/1/9219.pdf
File-Format: Application/pdf
Handle: RePEc:ucm:doctra:92-19