Departamento de Economía – UAC. Econometría. Prof.: Wilberth Castillo M. SEGUNDA EVALUACIÓN A. Teoría: Pregunta 1.- Defina los siguientes conceptos: a) Heterocedasticidad: las perturbaciones aleatorias mantienen la misma dispercion para todas las observaciones es decir que las distribuciones que representan al error no son iguales ala media y varianza , cuando las variables para cada individuo son diferentes, es decir que las varianzas tienen la forma : Var(u) = sigma al cuadrado*I ; y E (B (gorro))= B Autocorrelación: Es un estadístico que mide la relación que existe entre variables se da en estudios de series de tiempo, es decir los errores de un tiempo se relacionan con los errores pasados. Error de especificación: referidas a las variables omitidas, es decir se refiere a la forma funcional no cuadrática Variable dummy: las variables dummy son variables cualitativas, tambien conocidas como indicativas, binarias, categóricas y dicotómicas. Sólo pueden asumir los valores 0 y 1, indicando respectivamente ausencia o presencia de una cualidad o atributo. Los modelos de regresión que incluyen variables dummy se distinguen en… • • Modelos de análisis de la varianza, si sólo esta compuesta de variables explicativas cualitativas. Modelos de análisis de la covarianza, si incluyen una combinación de variables cuantitativas y cualitativas. B. Ejercicio a desarrollar en el computador: Pregunta 2.- El archivo , contiene datos sobre costes totales y producción para 100 empresas. Considere la siguiente función de costos totales de una empresa en la muestra: Donde es el coste total y es la producción de la empresa 8704 0. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.605037 252.0000 0.010774 lo que indica de acuerdo a la b) Realice las pruebas de significancia individual y global del modelo estimado y diga si los regresores considerados en la estimación son o no estadísticamente significativos.803968 3.323686 t-Statistic 13. 0. Durbin-Watson stat a) Estime por mínimos cuadrados ordinarios la función de costos totales y comente los resultados.1984 170.E.631793 1. Obtenga un gráfico de los residuos estimados y grafique los residuos de la estimación y diga si se cumple o no el supuesto de homocedasticidad.856071 3.635512 0. 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 X Residuals .010774 1.4620 -188.645080 3. Sustente su respuesta.Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/15/13 Time: 07:59 Sample: 1 100 Included observations: 100 Coefficient Y C R-squared Adjusted R-squared S.000824 0.825055 1.455222 Prob.D.765778 0. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.07174 5. Error 0. en el caso del coeficiente de tenemos un probabilidad cero hay la posibilidad que la hipótesis sea nula 0.0000 5.440100 2.992299 Mean dependent var S.000000 Std. 30 22. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.5781 t-Statistic -1. Chi-Square(1) Prob.529 3910.786 700.233527 18437.52310 1. Diga si se sugiere algún tipo de relación.97 3. Según estos tests existe heterocedasticidad en el modelo? Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 31.000 800 600 400 Y 200 0 0 2 4 6 X 8 10 12 d) e) Es este caso hay una situación de homocedasticidad por que la dispersión de los errores esta cerca a la línea o ala varianza.E.000000 Std.0000 0.33E+10 -1123. Durbin-Watson stat según el signo de coeficiente nos da un signo negativo eso nos indica que hay cosas que están fallando y la T – statistic tambeine s negativo y la probabilidad es 0.241269 0.55411 22.16308 24.16 21060.12693 26.16308 0.D.c) Obtenga un gráfico de dispersión de los residuos estimados al cuadrado con respecto a la variable output. f) Realice las pruebas de Breuch-Godfrey-Pagan y White.0814 loq ue indica que se descarta la idea de . 1. F(1.50201 22. 0.0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/15/13 Time: 08:23 Sample: 1 100 Included observations: 100 Coefficient C X R-squared Adjusted R-squared S.0814 0. Chi-Square(1) 0.62789 Prob.900 0. Error 4233.766723 Mean dependent var S.760488 5. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) -7453.0000 0.0000 13822.582390 Prob.98) Prob. y la posible existencia de heterocedasticidad causada por esta variable.200 1.100 31. 50201 22.0814 0.0000 0.582390 Prob.000000 Std.95%. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Error 4233.97 3.uan hipótesis nula pero esta fiuera del rango deseado ya que setrabaja 0.0000 13822.0000 0. F(1.55411 22.100 31.760488 5. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) -7453.241269 0. la inversión nominal (invers). inversión real privada (rinvers).766723 Mean dependent var S.900 0..30 22.233527 18437. el tipo de interés nominal (i) y el deflactor del PIB nominal (defpib) en Estados Unidos entre los años 1959 y 1990. Chi-Square(1) 0. a) Genere las variables PIB real (rpib).98) Prob.5781 t-Statistic -1.D. Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 31.786 700. Chi-Square(1) Prob.El archivo contiene observaciones anuales sobre el PIB nominal (pib).0000 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 04/15/13 Time: 08:23 Sample: 1 100 Included observations: 100 Coefficient C X R-squared Adjusted R-squared S.12693 26. 0.52310 1.16 21060.16308 0.62789 Prob.16308 24. Durbin-Watson stat Pregunta 3. tasa de inflación anual (infla) y tipo de interés real (r) y estime con el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios la siguiente ecuación de inversión: .E.33E+10 -1123.529 3910. . y diga si se cumple el supuesto de no autocorrelación serial. En caso del coeficiente el signo es negativo eso no nos conviene para una reinversión. b) Realice las pruebas de significancia individual y global del modelo estimado anteriormente. c) Grafique los residuos del modelo estimado en la sección a). Según la probabilidad de rpib es 0 por tanto la hipótesis vendría a ser nula.Comente los resultados obtenidos. En caso de los graficos hay homcedasticidad ya que los valores son constantes y no se separan mucho de la media.d) Ahora realice un análisis por separado (diagramas de dispersión) de la variable (rinvers) con (rpib). . (infla) y (r). e) Estime ahora la siguiente ecuación de inversión: Donde i es el tipo de interés nominal e (infla) la tasa de inflación y repite todos los apartados anteriores (a-c) utilizando este modelo. Interprete cada uno de los gráficos.