Una clasificación de modelos de regresión binaria asimétrica: el uso del BAYES-PUCP en una aplicación sobre la decisión del cultivo ilícito de hoja de coca

Abstract

En modelos econométricos clásicos de regresión binaria tradicionalmente se emplea la regresión logística, que se basa en el enlace simétrico logito. El propósito de este trabajo es presentar modelos de regresión binaria que, más bien, tengan enlaces asimétricos —aún no disponibles en software comercial—, cuando esta asimetría es más conveniente al investigador. Además, haciendo uso de un enfoque bayesiano con el programa WinBUGS, se implementa el programa BAYESPUCP, que facilitará la escritura de la sintaxis necesaria para implementar los modelos revisados. El BAYES-PUCP genera tanto las sintaxis de los modelos revisados así como de la estructura de los datos. El método es ilustrado con el caso de una muestra de agricultores que consideran la decisión de erradicar cultivos ilícitos de hoja de coca y, al mismo tiempo, se exploran factores asociados a esta decisión.

In classical econometric binary regression models, the logistic regression model has been used associated to the logit symmetric link. The purpose of this paper is to present binary regression models with rather asymmetric links —not yet available as commercial software—, when this asymmetry is more appropriate to the researcher. In addition, a utility program called BAYES-PUCP is implemented. BAYES-PUCP uses a bayesian approach with the program WinBUGS and will facilitate the writing of the syntax for the models reviewed. It also generates both the syntax and the structure of the data. The method is illustrated for a sample of farmers who consider the decision to eradicate illegal crops of coca leaf. Factors associated with this decision are also explored.