Estimaciones de la demanda de carnes utilizando regresiones por cuantiles

Autores/as

  • Santiago Javier Fernández Universidad Nacional de Mar del Plata image/svg+xml

Palabras clave:

regresión por cuantiles, datos censurados, carnes, elasticidades

Resumen

Existe evidencia a favor de que una baja ingesta de carne vacuna es perjudicial para la salud, como así también lo es una ingesta excesivamente alta de este tipo de alimentos. Un comestible que es recomendado por los especialistas como un posible sustituto de la carne vacuna es el pollo. Por este motivo, resulta de interés investigar el comportamiento en los hogares frente a este tipo de bienes. Tradicionalmente los análisis de consumo recurren a regresiones estándar en donde la variable explicada es la media de la distribución condicional del consumo, sin embargo es también relevante estimar el comportamiento de los consumidores a lo largo de toda la distribución. Para ello se utilizó el modelo de regresión por cuantiles propuesto por Koenker y Basset (1987).

Este enfoque permite diferenciar el comportamiento de las personas de acuerdo a sus distintos tipos de preferencias. Muchos hogares poseen un consumo igual a cero para estos bienes, motivo por el cual se debe realizar una corrección por datos censurados.

Los resultados de este trabajo sugieren que existe un comportamiento diferente entre los hogares, con distintas preferencias por cada uno de los bienes analizados. En los hogares con una marcada predilección por la carne de alta calidad, esta y el pollo son bienes sustitutos. En cambio, en aquellos con elevado consumo de carne de baja calidad, la misma y el pollo son bienes complementarios.

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Referencias

Al-Kahtani, S. y Sofian, B. (1995). Estimating preference change in demand meat in Saudi Arabia. Agricultural Economics, 12, pp. 91-98.

Amemiya, T. (1984). Tobit Models: A Survey. Journal of Econometrics 24, 3-61.

Buchinsky, M. (1994). Changes in the US Wage Structure 1963-1987: Application of Quantile Regression. Econometrica, 62, 405-58.

Byers, T.; Nestle M.; McTiernan A.; Doyle C.; Currie-Williams, A.; Gansler, T.; y Thun, M. (2002). American Cancer Society Guidelines on Nutrition and Physical Activity for Cancer Prevention: Reducing the Risk of Cancer with Healthy Food Choices and Physical Activity. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 2002; 52; 92-119.

Capps, O. y Havlicek, J. (1984). National and Regional Household Demand for Meat, Poultry and Seafood: A Complete System Approach. Canadian Journal of Agricultural Economics, 32(1), 93-108.

Christensen, L., Jorgenson, D. y Lau, L. (1975). Transcendental logarithmic utility functions. American Economic Review, 65, 367-383.

Dahlgran, R. A. (1988). The Changing Meat Demand Structure in the United States: Evidence from a Price Flexibility Analysis. North Central Journal of Agricultural Economics, 10 (July 1988), 165-176.

Deaton, A y Muellbauer, J. (1980). An Almost Ideal Demand System. The American Economic Review, 70(3), 312-326.

Deaton, A. (1997). The Analysis of Household Surveys: A Microeconometric Approach to Development Policy. Baltimore, MD: The John Hopkins University Press, 1997.

Fernández, S. J. (2007). Estimaciones de demanda de alimentos utilizando um sistema LINQUAD (Tesis de grado). Universidad Nacional de Mar del Plata.

Gao, X. y Spreen, T. (1994). A Microeconometric Analysis of the United-States Meat Demand. Canadian Journal of Agricultural Economics, 42, 397-412.

Gao, X., Wailes, E. y Cramer, G. (1997). A microeconometric analysis of consumer taste determination and taste change for beef. American Journal of Agricultural Economics, 79, 573-582.

Gustavsen, G. W. y Rickertsen, K. (2006), A Censored Quantile Regression Analysis of Vegetable Demand: The Effects of Changes in Prices and Total Expenditure. Canadian Journal of Agricultural Economics, 54, 631-645.

Gustavsen, G. W. y Rickertsen, K. (2004). For Whom Reduced Prices Count: A Censored Quantile Regression Analysis of Vegetable Demand. Norwegian Agricultural Economics Research Institute and Department of Economics and Resource Management, presented in the American Agricultural Economics Association Annual Meeting, Denver, Colorado.

Heien, D. y Pompelli, G. (1988). The Demand for Beef Products: Cross-section Estimation of Demographic and Economic Effects. Western Journal of Agriculture Economics, 13, 37-44.

Heien, D. y Wessells, C. (1990). Demand Estimation with Microdata: A Censored Regression Approach. Journal of Business and Economic Statistics, 8(3), 365-71.

Hendricks, W. y Koenker, R. (1992). Hierarchical Spline Models for Conditional Quantiles and the Demand for Electricity. Journal of the American Statistical Association, 87(417), 58-68.

Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. (2002). Mercado de la Carne Vacuna Argentina. Revista IDIA, 21(2).

Koenker, R. y Bassett Jr., G. (1987). Regression Quantiles. Econometrica, 46, 33-50.

Koenker, R. y D'Orey, V. (1987). Computing Regression Quantiles. Journal of the Royal Statistical Society, Applied Statistics, 36, 383-393.

Krueger, A. B. (2001). Symposium on Econometric Tools. The Journal of Economic Perspectives, 15(4), 3-10.

Lee, L. y Pitt, M. (1986). Microeconomic demand systems with binding nonnegativity constraints: the dual approach. Econometrica, 54, 1237-1242.

Nayga, R. (1995). Microdata expenditure analysis of disaggregate meat products. Review of Agricultural Economics, 17(3), 275-285.

Manning, W., Blumberg, L., y Moulton, L. (1995). The demand for alcohol: the differencial response to price. Journal of Health Economics, 11, 355-371.

Moschini, G. y Meilke, K. (1984). Parameter Stability and U.S. Demand for Beef. Western Journal of Agricultural Economics, 9, 271-282.

Powell, J. L. (1986). Censored Regression Quantiles. Journal of Econometrics, 32, 143-155.

Shonkwiler, S. y Yen, S. (1999). Two - Step Estimation of a Censored System of Equations. American Jornal of Agricultural Economics, 81.

Smallwood, David, Richard Haidacher, y James R. Blaylock. (1989). A Review of the Research Literature on Meat Demand. In: The Economics of Meat Demand. Rueben C. Buse (Ed.), Proceedings of the Conference on the Economics of Meat Demand, PP. 93-124.

Stewart, H., Blisard, N. y Jolliffe, D. (2003). Do Income Constraints Inhibit Spending on Fruits and Vegetables Among Low-income Households? Journal of Agricultural and Resource Economics, 28, 465-480

Sosa Escudero, W. (2005). Perspectivas y Avances Recientes en Regresión por cuantiles, Progresos en Econometria, Asociación Argentina de Economía Política, 2005.

Wales, T. y Woodland, A. (1983). Estimation of consumer demand systems with non-negativity constraints. Journal of Econometrics, 21, 263-285.

Wohlgenant, M. K. (1985). Estimating Cross Elasticities of Demand for Beef. Western Journal of Agricultural Economics, 10(2), 322-329.

Wooldrige, J. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press: Cambridge.

Yen, S. T. y Huang, C. L. (2002). Cross-Sectional Estimation of U.S. Demand for Beef Products: A Censored System Approach. Journal of Agricultural and Resource Economics, 27(2), 320-334.

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Publicado

01-07-2007

Número

Sección

Artículos

Cómo citar

Fernández, S. J. (2007). Estimaciones de la demanda de carnes utilizando regresiones por cuantiles. FACES, 13(29), 113-135. https://eco.mdp.edu.ar/revistas/index.php/faces/article/view/191

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