Fundación Naturgy / Comprendiendo la pobreza energética

103 Anexos Anexo 5. A continuación, se exponen los dos modelos econométricos empleados –modelo probit dinámico con efectos aleatorios y modelo logit multinomial–. El primero permite determinar si existe persistencia en la pobreza energética en España y comparar los resultados con los patrones de otros países europeos. El segundo contribuye a examinar las causas principales de la pobreza energética transitoria y crónica para el caso español. La variable dependiente observada es binaria (pobreza energética * it ), de modo que toma el valor de uno (1) si el hogar i se encuentra en situación de pobreza energética en el periodo t y cero (0) en caso contrario. En concreto, se examinan dos indicadores subjetivos de pobreza energética (temperatura inadecuada en el hogar y retraso en el pago de facturas). X it es un vector de características observables que afectan a la pobreza energética * it , δ es el vector de coeficientes asociados con X it que contiene información sobre factores sociodemográficos, socioeconómicos y A5.1 Modelo probit dinámico con efectos aleatorios Para estimar la persistencia en la pobreza energética a partir de un estudio con datos de panel, se aplica un modelo probit dinámico con efectos aleatorios. Esta metodología es sólida y ha sido ampliamente utilizada en distintas disciplinas como la pobreza de ingresos, el desempleo o la innovación empresarial (Grotti y Cutuli, 2018; Jové-Llopis, y Segarra-Blasco, 2018). En concreto, se especifica el siguiente modelo: características de la vivienda (Tabla 3.1), α i es el término que captura la heterogeneidad no observada de los hogares, y ε it es el término de error no observable. Un hogar es pobre energético cuando su propensión a estar en pobreza energética supera el límite (cero en este caso), esto es, pobreza energética * it > 0 (y es igual a 0 en caso contrario). Para investigar la persistencia de la pobreza energética en un marco de datos de panel dinámico, las respuestas binarias son introducidas en la regresión como respuestas pobreza energética * it = β pobreza energética it –1 + δ X it + α i + ε it pobreza energética it = 1 if pobreza energética * it > 0, [1] [2] 0 otherwise