PARCIAL II ECONOMETRÍA
Enviado por Pepephone75628 • 12 de Abril de 2019 • Documentos de Investigación • 652 Palabras (3 Páginas) • 119 Visitas
PARCIAL II
ECONOMETRÍA II
JUAN FELIPE HERAZO ARAGÓN
KEVIN EDUARDO SOSA
PRESENTADO A:
HENRY SEBASTIAN RANGEL
UNIVERSIDAD SANTO TOMÁS
FLORIDABLANCA – SANTANDER
FACULTAD DE ECONOMÍA
2019
Introducción
Esta investigación tiene como finalidad establecer mediante modelos logístico binomial y multinomial, la probabilidad que tiene distintas variables “x” (independientes) de predecir variables “y” (dependientes) tanto dicotómicas (binomial), como varias respuestas (multinomial).
Modelo multinomial:
Para este modelo se tendrán en cuenta datos realizados a través de una encuesta realizada a miembros de un grupo de carros de alta gama. Donde la variable y es el dinero destinado a el carro (peajes,gasolina,reparaciones,extras..etc)
Clasificando la variable dependiente e independiente de la siguiente manera:
Variables | Indicadores |
Variable dependiente. Y = cuánto dinero destina mensualmente a gastos del carro? | 1 = menor o igual a SMLV 2 = entre 1 y 2 SMLV 3 = más de 2 SMLV |
Variables independientes. Deuda= si tiene deuda con el carro | Nula= 1 Baja=2 Media=3 Alta=4 |
Edad=Edad de la persona | Variable continua |
Cantidad carros= cantidad de carros que tiene | Variable continua |
Entidad en la que trabaja | Privada=1 Publica=2 Independiente=3 |
Mediante el programa Gretl, se realizará una regresión con las variables anteriormente nombradas y se especificarán en cada respuesta cuales variables son significativas en el modelo.
Los resultados obtenidos de la regresión son:
[pic 1]
Solo una variable dio significativa con un nivel de significancia del 5%
Al ver que solo una variable dio significativa, se eliminan variables que tengan un p valor más alejado de 0 para que posiblemente se pueda correr otro modelo con más variables significativas
También se observa que de un total de 45 individuos el modelo logró estimar de manera correcta 37 (82,24%)
Probabilidad de éxito
[pic 2]
[pic 3]
Fuente: Elaboración propia
La primera columna de la tabla de predicciones hace referencia a la enumeración de individuos que se confronta con la primera fila.
Al interpretar los valores (45 en total) se tomará en cuenta el individuo 21, el cual el modelo predice que basados a los betas de cada X, este individuo tiene una probabilidad del 96,57% de pertenecer a la categoría 1. (gaste menor o igual a un salario mínimo mensuales para gastos del carro) de que pertenezca a la facultad 2 (entre uno 1 dos salarios mínimos)tiene una probabilidad del 3% y para la categoría 3 (más de dos salarios mínimos) una probabilidad del 0,16%.
Modelo logístico binario:
Con este modelo se tiene en cuenta una variable dependiente de tipo dicotómica (si o no)
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