Fundación Naturgy / Comprendiendo la pobreza energética

Fundación Naturgy 104 Comprendiendo la pobreza energética: un análisis de la persistencia rezagadas. Es decir, pobreza energética it –1 es un indicador de la pobreza energética durante el período anterior y captura la experiencia previa de la pobreza energética; β es el parámetro de interés que indica el nivel de persistencia en la variable dependiente. Esto significa que si el parámetro β es positivo y significativo, un hogar que se encuentra en situación de pobreza energética hoy tendrá una probabilidad mayor de encontrarse en esta situación mañana, que la de aquel hogar que hoy no experimenta pobreza energética. Gracias al tipo de modelo especificado es posible aislar el componente dinámico de la pobreza energética de otros factores, por lo que este efecto es independiente de las características del hogar y de la vivienda, y se asocia simplemente al hecho de estar en situación de pobreza energética hoy. Una estimación positiva y estadísticamente significativa de β indica la presencia de persistencia de la pobreza energética. Esta puede ocurrir por dos razones: por estado verdadero de dependencia (denominada en la literatura anglosajona true state dependence ) o por efectos no observados o variables omitidas que se correlacionan en el tiempo (spurious dependence) . El estado verdadero de dependencia significa que existe un efecto causal en el comportamiento, esto implica que experimentar pobreza energética en un período aumenta la probabilidad de pobreza energética en el período siguiente (la situación pasada se introduce en el modelo de una forma estructural como una variable explicativa). Por otro lado, el estado espurio de dependencia implica que los hogares pueden tener ciertas características que los hacen propensos a experimentar pobreza energética (efecto de la correlación en las perturbaciones del modelo). Si tales características no se observan (por ejemplo, habilidad, hábitos, actitudes en el comportamiento energético, etc.), pero están correlacionadas en el tiempo y no se controlan adecuadamente en la estimación, la pobreza energética pasada puede parecer que afecta a la pobreza energética actual simplemente porque asimila el efecto de las características no observables persistentes. De modo que el primer problema que plantea la estimación de modelos de datos de panel dinámico es el tratamiento de los efectos individuales no observados. Modelar los efectos individuales no observados mediante efectos fijos, en los que el efecto específico del hogar está correlacionado con las variables independientes es una posible solución, pero conduce al problema de los 'parámetros incidentales' (Neyman y Scott, 1948), lo que resulta en estimadores de máxima verosimilitud inconsistentes cuando el número de períodos es pequeño. Por esta razón, la literatura generalmente asume una especificación de efectos aleatorios en este tipo de análisis (Raymond et al., 2010; Wooldridge, 2010). El segundo problema que puede surgir es el conocido problema de las condiciones iniciales, es decir, que exista correlación entre la observación inicial (pobreza energética it 0 ) y los factores no observados relevantes. La suposición más simple es considerar las