Semi-parametric estimation of the EASI model: Welfare implications of taxes identifying clusters…
Seminario CIEF – Semi-parametric estimation of the EASI model: Welfare implications of taxes identifying clusters due to unobserved preference heterogeneity
Descripción: Seminario CIEF con ANDRÉS RAMÍREZ HASSAN, UNIVERSIDAD EAFIT, presentó su paper: SEMI-PARAMETRIC ESTIMATION OF THE EASI MODEL: WELFARE IMPLICATIONS OF TAXES IDENTIFYING CLUSTERS DUE TO UNOBSERVED PREFERENCE HETEROGENEITY.
Los seminarios organizados por el Grupo de Economía y Empresa de la Escuela de Economía y Finanzas de la Universidad EAFIT, se llevan a cabo cada 8 días y temporalmente de forma virtual. Estos espacios buscan propiciar el debate en la comunidad académica con invitados nacionales e internacionales de destacada trayectoria en investigación y generar un lugar de encuentro entre académicos, profesionales e investigadores para fortalecer las capacidades en investigación y actualizar los conocimientos en esta disciplina del saber.
Fecha: 22/09/2021
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Semi-parametric estimation of the EASI model: Welfare implications of taxes identifying clusters due to unobserved preference heterogeneity. Andrés Ramírez-Hassan, Alejandro López-Vera.
We provide a novel inferential framework to estimate the exact affine Stone index (EASI) model, and analyze welfare implications due to price changes caused by taxes. Our inferential framework is based on a non-parametric specification of the stochastic errors in the EASI incomplete demand system using Dirichlet processes. Our proposal enables to identify consumer clusters due to unobserved preference heterogeneity taking into account, censoring, simultaneous endogeneity and non-linearities. We perform an application based on a tax on electricity consumption in the Colombian economy. Our results suggest that there are four clusters due to unobserved preference heterogeneity; although 95% of our sample belongs to one cluster. This suggests that observable variables describe preferences in a good way under the EASI model in our application. We find that utilities seem to be inelastic normal goods with non-linear Engel curves. Joint predictive distributions indicate that electricity tax generates substitution effects between electricity and other non-utility goods. These distributions as well as Slutsky matrices suggest good model assessment. We find that there is a 95% probability that the equivalent variation as percentage of income of the representative household is between 0.60% to 1.49% given an approximately 1% electricity tariff increase. However, there are heterogeneous effects with higher socioeconomic strata facing more welfare losses on average. This highlights the potential remarkable welfare implications due taxation on inelastic services.
Estimación semiparamétrica del modelo EASI: Implicaciones para el bienestar de los impuestos que identifican conglomerados debido a la heterogeneidad de preferencias no observada. Andrés Ramírez-Hassan, Alejandro López-Vera.
Proporcionamos un marco inferencial novedoso para estimar el modelo exacto del índice de Stone afín (EASI) y analizar las implicaciones en el bienestar debido a los cambios de precios causados por los impuestos. Nuestro marco inferencial se basa en una especificación no paramétrica de los errores estocásticos en el sistema de demanda incompleta EASI utilizando procesos de Dirichlet. Nuestra propuesta permite identificar clusters de consumidores debido a la heterogeneidad de preferencia no observada teniendo en cuenta, censura, endogeneidad simultánea y no linealidades. Realizamos una aplicación basada en un impuesto al consumo eléctrico en la economía colombiana. Nuestros resultados sugieren que hay cuatro grupos debido a la heterogeneidad de preferencias no observada; aunque el 95% de nuestra muestra pertenece a un grupo. Esto sugiere que las variables observables describen las preferencias de una buena manera bajo el modelo EASI en nuestra aplicación. Encontramos que las utilidades parecen ser bienes normales inelásticos con curvas de Engel no lineales. Las distribuciones predictivas conjuntas indican que el impuesto a la electricidad genera efectos de sustitución entre la electricidad y otros bienes no públicos. Estas distribuciones, así como las matrices de Slutsky, sugieren una buena evaluación del modelo. Encontramos que existe una probabilidad del 95% de que la variación equivalente como porcentaje del ingreso del hogar representativo esté entre 0,60% y 1,49% dado un aumento de la tarifa eléctrica de aproximadamente 1%. Sin embargo, hay efectos heterogéneos con estratos socioeconómicos más altos que enfrentan más pérdidas de bienestar en promedio. Esto pone de relieve las notables implicaciones potenciales para el bienestar debidas a los impuestos sobre los servicios inelásticos. Las distribuciones predictivas conjuntas indican que el impuesto a la electricidad genera efectos de sustitución entre la electricidad y otros bienes no públicos. Estas distribuciones, así como las matrices de Slutsky, sugieren una buena evaluación del modelo. Encontramos que existe una probabilidad del 95% de que la variación equivalente como porcentaje del ingreso del hogar representativo esté entre 0,60% y 1,49% dado un aumento de la tarifa eléctrica de aproximadamente 1%. Sin embargo, hay efectos heterogéneos con estratos socioeconómicos más altos que enfrentan más pérdidas de bienestar en promedio. Esto pone de relieve las notables implicaciones potenciales para el bienestar debidas a los impuestos sobre los servicios inelásticos. Las distribuciones predictivas conjuntas indican que el impuesto a la electricidad genera efectos de sustitución entre la electricidad y otros bienes no públicos. Estas distribuciones, así como las matrices de Slutsky, sugieren una buena evaluación del modelo. Encontramos que existe una probabilidad del 95% de que la variación equivalente como porcentaje del ingreso del hogar representativo esté entre 0,60% y 1,49% dado un aumento de la tarifa eléctrica de aproximadamente 1%. Sin embargo, hay efectos heterogéneos con estratos socioeconómicos más altos que enfrentan más pérdidas de bienestar en promedio. Esto pone de relieve las notables implicaciones potenciales para el bienestar debidas a los impuestos sobre los servicios inelásticos. Encontramos que existe una probabilidad del 95% de que la variación equivalente como porcentaje del ingreso del hogar representativo esté entre 0,60% y 1,49% dado un aumento de la tarifa eléctrica de aproximadamente 1%. Sin embargo, hay efectos heterogéneos con estratos socioeconómicos más altos que enfrentan más pérdidas de bienestar en promedio. Esto pone de relieve las notables implicaciones potenciales para el bienestar debidas a los impuestos sobre los servicios inelásticos. Encontramos que existe una probabilidad del 95% de que la variación equivalente como porcentaje del ingreso del hogar representativo esté entre 0,60% y 1,49% dado un aumento de la tarifa eléctrica de aproximadamente 1%. Sin embargo, hay efectos heterogéneos con estratos socioeconómicos más altos que enfrentan más pérdidas de bienestar en promedio. Esto pone de relieve las notables implicaciones potenciales para el bienestar debidas a los impuestos sobre los servicios inelásticos.
Andrés Ramírez Hassan. Econometrista teórico y aplicado que trabaja en el Departamento de Economía de la Universidad EAFIT (Medellín, Colombia). Desarrolló su PostDoctorado en el Departamento de Econometría y Estadística de los Negocios en la Universidad de Monash (Melbourne, Australia), y obtuvo su título de PhD en Ciencias Estadísticas de la Universidad Nacional de Colombia (Medellín, Colombia), donde también se graduó como MSc en Economía, y pregrado en Economía. Adicionalmente, obtuvo un MSc en Finanzas en la Universidad EAFIT. Ha sido profesor visitante en el Departamento de Economía de la Universidad de Melbourne, y docente en la Universidad de Los Andes, y la Universidad Pontifica Bolivariana. Ha publicado más de 50 artículos en revistas indexadas internacionales y nacionales, tales como: Journal of Applied Econometrics, International Journal of Forecasting, Econometric Reviews, Spatial Economic Analysis, Economic Inquiry, World Development, Sport Economics, Economic Modelling y Empirical Economics. En la industria ha desarrollado trabajos de consultoría en proyecciones de demanda para Empresas Públicas de Medellín (EPM), y el grupo Nutresa, entre otras compañías. Igualmente, ha desarrollado metodologías de evaluación de proyectos de inversión para la Agencia APP del municipio de Medellín, y la Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG), al igual que evaluaciones de impacto para el Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
studios realizados / Education
Ph.D in Statistical Sciences, Universidad Nacional de Colombia, Colombia.
Master in Finance, Universidad EAFIT, Colombia.
Master in Economics, Universidad Nacional de Colombia, Colombia.
Economist, Universidad Nacional de Colombia., Colombia.