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En esta tesis doctoral se presentan nuevas técnicas para estimar modelos de coeficientes variables de datos de panel donde los efectos individuales están arbitrariamente correlacionados con las variables explicativas de un modo desconocido. Para evitar el problema de dependencia estadística entre la heterogeneidad no observada y las covariables, se recurre a transformaciones estándar de datos de panel. Sin embargo, estas transformaciones proporcionan un modelo de regresión que puede ser considerado como una función aditiva con la misma forma funcional pero evaluada en distintos períodos de tiempo. En este contexto, presentamos estimadores en diferencias (primeras diferencias y efectos fijos) totalmente novedosos basados en una aproximación local lineal y en el uso de una ponderación de kernel de mayor dimensión. Desafortunadamente, este procedimiento no permite eliminar el sesgo asintótico no negligible pero al precio de aumentar la varianza. Por lo tanto, los estimadores resultante alcanzan una tasa subóptima de convergencia, especialmente lenta para el estimador de efectos fijos. Con el objetivo de alcanzar optimalidad, se proponen estimadores de algoritmo de backfitting de una etapa. Las propiedades asintóticas de estos estimadores son establecidas bajo el supuesto de que N→∞ y T es fijo. Para determinar el comportamiento en muestras finitas de los estimadores propuestos se realiza un análisis comparativo basado en resultados de Monte Carlo. Finalmente, con el objetivo de demostrar la viabilidad empírica que reportan estos nuevos procedimientos para el análisis empírico, se considera la estimación no paramétrica de un modelo estructural sobre los ahorros preventivos de los hogares españoles y motivado por el modelo del ciclo vital de Modigliani y Brumbert (1954). Proponemos una nueva técnica de estimación que, comparada con la existente en la literatura, permite combatir simultáneamente distintos problemas de especificación como la presencia de heterogeneidad de sección cruzada no observable, parámetros cambiantes de forma desconocida en la ecuación de Euler y covariables endógenas. / In this doctoral dissertation we develop new estimation strategies to estimate varying coefficient panel data models where the individual effects are arbitrarily correlated with the explanatory variables in an unknown way. In order to avoid the statistical dependence problem between the unobserved heterogeneity and the covariates, these transformations provide a regression model that can be considered as an additive function with the same functional form but evaluated in different periods. In this context, we present new differencing estimators (first-differences and fixed effects) based on a local linear approximation and on the use of a higher-dimensional kernel weight. Unfortunately, this procedure enables us to remove the non-negligible asymptotic bias but at the price of increasing the variance term. Therefore, the resulting estimators achieve a suboptimal rate of convergence, especially slow for the fixed effects estimator. With the aim of achieving optimality, we propose one-step backfitting algorithm estimators. The asymptotic properties of these estimators are established for N→∞ and T is fixed. With the aim of establishing the behavior of the proposed estimators in finite samples, we perform a comparative analysis based on some Monte Carlo results. Finally, to show the empirical feasibility that these new procedures report for empirical analysis, we consider the nonparametric estimator of a structural model on Spanish household’s precautionary savings, motivated by the life-cycle hypothesis model of Modigliani and Brumberg (1954). We propose a new estimation technique that, compared to those already proposed in the literature, it enables us to deal simultaneously with different specification problems such as unobserved cross-sectional heterogeneity, varying parameters of unknown form in the Euler equation and endogenous covariates.

El estudio de la relación entre el individuo y el grupo tiene una larga historia en las ciencias sociales. Aún si el impulsor principal de las acciones de la gente es perseguir sus propios objetivos, los seres humanos también cohabitamos, colaboramos y cuidamos unos de otros. Para armonizar los objetivos personales con los intereses del grupo, creamos normas y reglas. Estas normas y reglas afectan nuestras preferencias, gustos y decisiones. Las personas también pueden tener una influencia más directa entre sí: por ejemplo imitamos, enseñamos y aprendemos unos de otros. En la investigación del comportamiento político -- donde las decisiones pueden tener un efecto en el entorno social de quien toma las decisiones -- estas normas, reglas e influencias personales reciben cada vez más atención. Este nuevo enfoque no se centra solo en las características individuales, sino también en la relación y las interacciones de estos individuos. Para manejar la variedad casi infinita de las relaciones e interacciones, los investigadores necesitan agruparlas en estructuras sociales. En mi tesis doctoral, estudio el papel de dos estructuras sociales en la política. La primera estructura es la red social. La red social es la colección de todos los enlaces sociales bilaterales en un grupo. La segunda estructura que estudio en mi tesis es la facción política. Las facciones son grupos jerárquicos de políticos que trabajan juntos para obtener poder político. Mi tesis está dividida en tres capítulos principales. El primer capítulo es un trabajo empírico que mide la importancia de la posición (en la red social) de los políticos en su carrera pública. El segundo capítulo introduce en primer lugar un modelo nuevo de colaboración dentro de las facciones políticas, y luego contrasta empíricamente algunas de las principales predicciones del modelo. El tercer capítulo modela cómo se expanden las influencias en una red social y introduce una manera simple de encontrar el actor clave de una red política en una clase especifico de redes. El Capítulo 1 incluye mi trabajo de investigación titulado “Marrying the Right One -- Evidence on Social Network Effects in Politics from the Venetian Republic”. En este capítulo mido el efecto de las redes sociales en el desarrollo de la carrera de los políticos. Con este fin, construyo una base de datos que contiene información sobre la red social de todo el electorado de una nación soberana, la República de Venecia del siglo XV. También identifico las carreras de 2.500 políticos casados del período entre 1400 y 1524. Analizando este panel de datos, encuentro evidencia empírica de que casarse con la hija de un padre más central en la red mejora significativamente las perspectivas de carrera futura en la política del marido. Además, demuestro que este efecto es independiente de otras características de cualquiera de las dos familias, como el prestigio histórico, la riqueza o el poder de voto (tamaño de la familia), y no está sesgado por matrimonios selectivos. Además, encuentro que el efecto de la red es acumulativo (se disfrutan las ventajas de un buen matrimonio durante un período prolongado) y que el efecto es más fuerte durante periodos políticamente o económicamente difíciles (como en una guerra defensiva). El Capítulo 2 está basado en mi trabajo de investigación titulado “Politics Behind the Curtain -- A Model of Endogenous Factional Competition and Evidence from the Venetian Republic”. Este capítulo presenta un nuevo modelo de competición política entre facciones donde el poder político de una facción es endógeno. En el modelo, todos los políticos son miembros de una facción y la competencia (por una promoción) ocurre en dos etapas. Primero, los políticos compiten por el apoyo de su facción. Segundo, las facciones compiten para ganar la promoción para sus candidatos. El éxito del concurso en la segunda etapa es endógeno: depende del número y la posición de todos los afiliados de la facción. La primera contribución de este trabajo de investigación es que describe las fuerzas que facilitan la colaboración de los políticos y la aparición de facciones. El segundo es que revela la naturaleza ambivalente de la competencia política en sistemas dominados por facciones políticos: las facciones más grandes son más fuertes, pero sus miembros también se enfrentan a una competencia más fuerte dentro de las facciones. Usando datos de la República de Venecia, estimo los coeficientes del modelo teórico. La estimación separa los dos canales de efectos del tamaño (de la facción): el canal de competencia interna y el canal de poder de facción. Finalmente, capítulo 3 sigue el trabajo de investigación titulado “Influences and Elections in a Political Network”. En este capítulo, desarrollo un modelo nuevo de lobbying y votación en una red social. Los jugadores en la red son votantes y candidatos potenciales al mismo tiempo. Los votantes prefieren al candidato al que puedan influir más, y el poder de presión está determinado por la posición relativa del votante y el candidato en la red social. En este modelo, las preferencias muestran algunas regularidades que son suficientes para demostrar que hay uno (o dos vecinos) candidato(s) de Condorcet en cualquier red en árbol, y que el(los) tiene(n) la mayor centralidad de proximidad en la red. Además, las preferencias tienen un solo pico en las redes en árbol, por lo que en una red en cadena (o línea) el teorema del votante mediano es aplicable. Muestro que la centralidad de proximidad supera a otras medidas de centralidad frecuentemente utilizadas (centralidad de vector propio, centralidad de intermediación) en ciertas redes. Finalmente, comparo mi modelo principal con el modelo de Cruz et al. 2017 donde los votantes tienen sesgos ideológicos: el modelo de Cruz et al. 2017 proporciona resultados más generales, pero mi modelo se basa en supuestos mejor alineados con las evidencias empíricas.

La tesis contiene tres artículos sobre los estudios experimentales de transmisión de información en juegos secuenciales. La transmisión de información en juegos secuenciales tiene una gran cantidad de implicaciones económicas importantes en la vida real, como la agregación de información en el mercado financiero, la adopción tecnológica de empresas, etc. Esta tesis estudia experimentalmente el problema de la transmisión de información en juegos secuenciales a través del método experimental. En esta tesis exploraremos tres temas relacionados entre si: 1. La tensión entre incentivos individuales e información reveladora en configuraciones juegos secuenciales con información incompleta. 2. Prueba experimental de la implicación del conocimiento común de la racionalidad en el aprendizaje observacional y cómo la demanda de información se relaciona con la creencia de la gente en la sostificación de sus oponentes. 3. ¿Cómo la complejidad de una tarea afectará la decisión de una persona en el contexto de un aprendizaje observacional? El primer capítulo de esta tesis se titula Fooling or Pooling: An Experiment on Signaling. En este capítulo, presento la evidencia de un experimento que aprovecha la rica estructura informativa del llamado Juego de Chinos, que es un juego tradicional que se juega en muchos países. En este experimento, los sujetos reciben una señal privada binaria y tienen que adivinar la suma de estas señales. Yo comparo dos versiones de suma constante del Juego de Chinos. En una versión, llamada Preemption Scenario, el primer jugador que adivina correctamente gana el premio. En la otra versión, que se llama el Copycat Scenario, el último jugador que adivina acertadamente gana el premio. Si bien es sencillo ver que el escenario de preferencia tiene un equilibrio único y totalmente revelador, en todos los equilibrios de los primeros motores del escenario Copycat, ocultan de manera óptima su información privada. Sin embargo, mi evidencia experimental muestra que los sujetos ``se encuentran" en el escenario Copycat y tienen éxito en hacer eso, aunque ese beneficio mengua según como el juego avanza. El segundo capítulo de esta tesis se titula Common Knowledge of Rationality and Information Demand: an Experiment on Observational Learning and Information Consumption. En este capítulo, diseño un nuevo enfoque para probar las implicaciones del conocimiento común de la racionalidad en juegos dinámicos con información imperfecta. Investigo este problema al probar la noción de inferencia imparcial en un aprendizaje observacional (una forma especial de la dinámica juego con información imperfecta) y cómo la falta de confianza en la sofisticación estratégica de otras personas generará una demanda de información para la validación cruzada. En este experimento, implemento un juego de aprendizaje por observación clásica con diferentes estructuras de observación exógenas que pueden o no pueden proporcionar el acceso a la información redundante. Controlo las creencias de los sujetos sobre la racionalidad de sus oponentes al dejar que los sujetos jueguen con jugadores virtuales cuyos grados de sofisticación han sido programados. Utilizo diferentes tratamientos exógenos de estructura observacional para ver si la información redundante ayuda a las decisiones de los sujetos. Utilizo estructuras de observación parcial y completamente endógenas para obtener la disposición de los sujetos a pagar por la información. Encuentro que aunque no hay evidencia de que la información redundante ayude a los sujetos en su toma de decisiones, están dispuestos a pagar un precio más alto que el previsto por el equilibrio. También encuentro que la sobrevaloración es mayor si a los sujetos se les dio esta información previamente de forma gratuita o si su confianza en la sofisticación de sus oponentes es bajo. El tercer capítulo de esta tesis se titula Complexity Effect and Cognitive Reflection in Observational Learning: An Experiment. En este capítulo, estudio como la complejidad afecta la decisión de las personas en el aprendizaje observacional. Uso dos versiones del juego de aprendizaje observacional de tres etapas, en una versión, hay un jugador en cada una de las etapas mientras que en la otra versión, hay dos jugadores que toman una decisión simultánea en la segunda etapa del juego. Desde la perspectiva del jugador en la tercera etapa, el juego es más complicado en la segunda versión, ya que hay más información para descifrar. En este experimento, los jugadores en la primera y segunda etapa son autómatas, que siempre se comportarán de manera completamente racional y solo el jugador en la tercera etapa es un ser humanos, y el jugador humano sabe que los autómatas siempre se comportan de manera racional. Encuentro que primero, la complejidad de la tarea no reduce la precisión de la toma de decisiones de los sujetos, podría sugerir que los sujetos utilicen algunos métodos heurísticos, en lugar del aprendizaje bayesiano para actualizar sus creencias. En segundo lugar, encuentro que la complejidad llevará a los sujetos a tener una valoración más baja de la información adicional. Tercero, estudio si el efecto de las asignaturas cognitivas-reflexivas cambió la capacidad con la licenciatura de la complejidad de la tarea. Encuentro que, al ser cognitivo-reflexivo , la WTP de los sujetos es significativamente menor para obtener información adicional cuando la tarea es complicada pero no tiene importancia, y afecta cuando la tarea es relativamente fácil.