- LEAST SQUARES ESTIMATES SYMETRICALLY ADJUSTED WITH NO LOSS OF INFORMATION IN THE TRUNCATED TOBIT MODEL

The objective of this paper is to improve the estimator of Powell (1986) in the truncated Tobit model. The Powell estimator is the least squares alternative to the maximum likelihood estimator for the Tobit model. Only symmetry of the distribution of the error term is assumed, but no distribution function is needed. In order to attain symmetry, our proposal predicts the values of the left hand side of the distribution, using the information contained in the right hand side, instead of eliminating sample information as the Powell estimator does. The paper takes an appropriate family of estimators as the point of departure, deriving the Power estimator as a particular case. The behaviour of the estimates of interest within thefamily is analysed both in terms of the theoretical properties and the small sample properties. El objetivo de este trabajo es mejorar el estimador propuesto por Powell (1986) para el modelo Tobit truncado. El estimador de Powell supone una alternativa al estimador máximo verosímil del modeloTobit y su ventaja es que no necesita admitir ninguna forma funcional conocida para la distribución deltérmino de error. La única hipótesis distribucional que se impone es la simetría. Para conseguir lasimetría, nuestra propuesta predice los valores de la cola inferior de la distribución, utilizando lainformación contenida en la cola derecha, en vez de eliminar información muestral como hace elestimador de Powell. El trabajo toma un adecuada familia de estimadores como punto de partida,derivando el estimador de Powell como un caso particular. Se analiza el comportamiento de losestimadores de interés dentro de la familia tanto en términos de propiedades teóricas comopropiedades en muestras finitas.