Tarea 2 de Econometria 1

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ESPOL - FEN Deber # 2 de Econometría I Junio del 2011 – Eco. Efraín Quiñónez J. Sección A.- Ejercicios tomados del libro “Econometría” Gujarati (2004) Ejercicio 1 (Problema 5.1 Gujarati)*

*Abreviaturas.- MCRL: Modelo Clásico de Regresión lineal, MCO: Mínimos Cuadrados Ordinarios, FRP: Función de Regresión Poblacional (aquella que establece la relación entre las variables independientes con la dependiente en términos de los parámetros).

Ejercicio 2 (Problema 5.3 Gujarati) Se ha efectuado un estudio que relaciona el nivel de escolaridad (en años) de un conjunto de personas para explicar la remuneración que obtienen mensualmente, en dólares. Se obtuvieron los siguientes resultados:

Ejercicio 3 (Problema 5.5 Gujarati)


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Ejercicio 4 (Problema 5.9 Gujarati)*

*SRC es la Suma de los Residuos al Cuadrado y SEC es la Suma explicada al cuadrado


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Ejercicio 5 (Problema 5.14 Gujarati)


Pรกgina 4 TABLA 5.6

Ejercicio 6 (Problema 5.8 Gujarati)


Pรกgina 5 Ejercicio 7 (Problema 6.2 Gujarati)

Ejercicio 8 (Problema 6.10 Gujarati)

Ejercicio 9 (Problema 6.14 Gujarati)


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Secci贸n B.- Ejercicios de otros textos Ejercicio 10


Pรกgina 7 Ejercicio 11

Ejercicio 12 (Problema 4.17 Novales)

Ejercicio 13 (Johnston)


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Ejercicio 14 (Regresión con E-Views) Se ha realizado un estudio, con datos mensuales desde enero de 1959 a diciembre de 1989, sobre la cantidad de dinero circulante en una economía en función de los niveles de inflación. Para eso se ha estimado el siguiente modelo, cuyas variables están medidas en logaritmos Dependent Variable: LOG(M1) Method: Least Squares Sample: 1959:01 1989:12 Included observations: ¿? Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LOG(IP)

¿? 1.688604

0.134062 ¿?

-10.81104 53.19979

0.0000 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

¿? 0.884070 0.188595 ¿? 93.70989 0.008097

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

5.663717 ¿? -0.493064 -0.471995 ¿? 0.000000

a) Indique los valores que corresponden a cada ¿? b) Interprete los coeficientes estimados del modelo y su bondad de ajuste. c) Analice la significatividad de la estimación. Use las pruebas t y F. Ejercicio 15 Sea el siguiente modelo


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a) b) c) d)

Obtenga la estimación de β1 y β2 Obtener la suma de cuadrados de los residuos Obtener el estadístico para contrastar H0: β2 = 0 y Ha: β2 ≠ 0 Contrastar las hipótesis del punto 3 bajo el supuesto de que EB = F2


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