Un modelo microeconómico estocástico del comportamiento del migrante mexicano en Estados Unidos

• Autores: Rosa Mª Domínguez, Francisco Venegas Martínez
• Localización: Estudios demográficos y urbanos, ISSN 0186-7210, ISSN-e 2448-6515, Vol. 30, Nº. 1, 2015 (Ejemplar dedicado a: 88), págs. 45-75
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A Microeconomic Stochastic Model of the Behavior of Mexican Migrants in the U.S.
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    En este artículo se desarrolla un modelo estocástico que explica el comportamiento de un migrante en Estados Unidos. En el modelo propuesto el agente tiene un consumo de subsistencia sujeto a dos restricciones: en la primera se considera un ingreso incierto junto con un ahorro y en la segunda su rutina de consumo. Por medio del modelo propuesto se determinan las proporciones óptimas del ingreso que el individuo obtiene por su actividad laboral y el ahorro cuando hay un excedente, así como la estrategia óptima de consumo futuro. Asimismo, mediante un modelo var se muestra evidencia empírica que confirma los resultados de la propuesta: se utilizan datos de consumo y salario del individuo y variables relevantes asociadas con los migrantes desde 1980 hasta 2011 valiéndose de un análisis de causalidad de Granger, funciones de impulso-respuesta y descomposición de la varianza.

  • English

    This paper develops a stochastic model that explains the behavior of an immigrant in the United States. In the proposed model, the agent has a subsistence consumption subject to two restrictions: the first considers an irregular income together with saving, while the second considers his consumption routine. The proposed model is used to determine the optimal proportions of income the individual obtains from his work and saving when there is a surplus, and the optimal strategy for future consumption. Thus, a var model provides empirical evidence confirming the results of the proposal: data on the consumption and salary of the individual are used, together with relevant variables associatedwith migrants from 1980 to 2011, using a Granger causality analysis, impulse responsefunctions and variance decomposition.