Econometria camilo david daniel

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ECONOMÍA

ECONOMETRÍA ¿COMO CALCULAR LA ECONOMETRÍA?

Ingeniería Electrónica

ECONOMETRÍA

Autores : • David Sanchez Moreno • Juan Camilo Vásquez • Daniel Silva

Autores : • David Sanchez Moreno • Juan Camilo Vásquez • Daniel Silva

Fecha: 29/04/2015


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Econometría

Etapas del análisis econométrico: Es importante tener en cuen-

ta que el proceso de investigación en econometría aplicada no es lineal sino que sigue bucles. Es decir, la pregunta original y el modelo, e incluso la recogida de datos (ejemplo: búsqueda de información o variables adiciona-

les) puede modificarse después de una visión preliminar de los resultados econométricos. Una vez que tenemos esto en cuenta, podemos describir las siguientes etapas en la investigación econométrica: 1. Formulación de la pregunta que queremos responder 2. Construcción del modelo económico que la responde. 3. Especificación del modelo econométrico: ¿qué datos necesitamos? 4. Recogida o búsqueda de datos. 5. Estimación, validación, contrastes de hipótesis y predicción.

1. Una empresa de seguros encuentra que la probabilidad de poseer un seguro de hogar Frente a no poseerlo, puede escribirse mediante una relación lineal definida por el siguiente Modelo: sˆ = 0.07 + 0.0002yi + 0.004 Ei Donde, sˆes una variable de probabilidad que vale uno si el individuo posee un seguro y cero en caso de no poseerlo; yi es la renta en miles de pesos y Ei es la edad del asegurado. Si la renta bruta anual fuese de 400 mil pesos ¿Cuál seria los incrementos de probabilidad del seguro (sˆ) si se evalúa la edad de un individuo de 30 años a 37 años ?. ¿Cuál es el incremento de probabilidad, si la renta de dicho individuo aumentase 200 mil pesos en la los últimos 5 años?


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Solución Ejercicio 1 a) Y i= 16.28691 + 50.772 X2i + 3.257 X3i 16.28691 representa el

Empecemos!!!

nivel autónomo del grado de ocupación hotelera 50.772 indica el efecto, sobre el grado de ocupación hotelera, de las variaciones unitarias del número medio de turistas 3.257 mide la variación que se produciría en el grado de ocupación hotelera si la estancia media aumentará en una unidad. b) R2 = 0.7663

c) H0: b2 = 0

texp= 3.5104

ttco: t14 = 2.144

Se rechaza la hipótesis nula Sb2=209.188 d) H0: b4 = b5 = 0

S2 = 49.2787 Fexp= 0.5093

Ftco: F2, 12 = 3.8853 Métodos para calcular la econometría:

No se rechaza la hipótesis nula DSCE=SCEII-SCEI

= 2316.152-2262.165 = 53.987

SCEI = SCT – SCRI

=2952.067 – 689.903 = 2262.165

SCEII = SCT – SCRII =2952.067 – 635.916 = 2316.152 e) Yf = 35.66141

ICyf= (20.11357978; 51.20924022)

Método de los mínimos cuadrados, también conocido como

teoría de regresión lineal.

Este método consiste en lo

siguiente: Se parte de representar las relaciones entre una variable económica endógena y una o más variables exógenas de forma lineal, de la siguiente manera:


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"Y" es la variable endógena, cuyo valor es determinado por las exógenas,

hasta

. Cuáles son las variables elegidas depende de la

b)

Obtener una medida de la bondad del ajuste

ga en mente, y también de análisis estadísticos y económicos

c)

¿Considera usted relevante el número medio de turistas

previos. El objetivo buscado sería obtener los valores de los

en la explicación del grado de ocupación hotelera?

teoría económica que se ten-

parámetros desde

hasta

. A menudo este modelo se

suele completar añadiendo un término más a la suma, llamado término independiente, que es un parámetro más a buscar. Así:

d)

Un estudio alternativo plantea la posibilidad de explicar

el grado de ocupación hotelera incluyendo además dos nuevas variables explicativas: nivel medio de renta de la CCAA (X4) y una variable de localización geográfica (X5). De esta estimación se conocen los siguientes resultados:

En el que

es una constante, que también hay que averiguar.

A veces resulta útil, por motivos estadísticos, suponer que siempre hay una constante en el modelo, y contrastar la hipótesis de si es distinta, o no, de cero para reescribirlo de acuerdo con ello.

Yi = -181,576 + 58,249 X2i + 3,283 X3i + 1,697 X4i – 2,771 X5i SCR = 635,916 ¿Considera usted que estas dos variables son conjuntamente significativas en la explicación del grado de ocupación hotelera?


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Además, se supone que esta relación no es del todo determinista, esto es, existirá siempre un cierto grado de error

EJEMPLO:

aleatorio (en realidad, se entiende que encubre a todas 1. El director de una agencia

aquellas variables y factores que no se hayan podido incluir en

de viajes quiere estudiar el

el modelo) que se suele representar añadiendo a la suma una

sector turístico en España.

letra representa una aleatoria. Así:

Para ello dispone de información relativa al grado de

Se suele suponer que

es una variable aleatoria normal, con

ocupación hotelera (Y), nú-

media cero y varianza constante en todas las muestras (aunque

mero medio de turistas (X2),

sea desconocida).

medido en miles de turistas, y estancia media (X3), medida en días. Los datos disponibles son de corte transversal y pertene-

Se

toma

una

muestra

estadística,

que

cen a cada una de las 17 Comunidades Autónomas. El modelo

observaciones de los valores que hayan tomado esas variables

teórico a estimar con la información disponible es el siguien-

en distintos momentos del tiempo (o, dependiendo del tipo de

te: Yi = b1 + b2 X2i + b3 X3i + ui

modelo, los valores que hayan tomado en distintas áreas o zonas o agentes económicos a considerar).

Del que se conocen los siguientes resultados: b2 = (50.772 / 3.257) Y= 32,3772

X’2cX2c)= (4.245 0.031, 0.9)

X2= 0,121

Var (Y) = 173,651

X3= 3,054

Var (X2) = 0,015

SCR = 689,903

Var (X3) = 6,994

Se pide: a) Estimar el modelo propuesto por MCO. Interpretar los resultados obtenidos.

corresponda

a


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