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Modelo de regresión lineal, econometría

JEISON ANDRES SOLANO VELASCOPráctica o problema7 de Marzo de 2021

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Página 1 de 9

Daleysa Duarte             U00125536                                           Juan Jaimes              U00125765

Jeison Solano                U00127093                                         Valentina Gómez    U00125484

Econometría

Taller 1: Modelo Clásico de Regresión Lineal

El presidente colombiano se encuentra muy preocupado por la desaceleración en la actividad económica del país a raíz del Covid-19. Su objetivo es incrementar la actividad exportadora Colombia, y para ello, quiere estimular las inversiones en investigación y desarrollo [I+D], con el ánimo de salir de la crisis económica. Por tal razón, le ha encomendado a usted como Ministro de Comercio Exterior un estudio de impacto para determinar la cuantía de los fondos dedicados al I+D y subsidiar a las empresas radicadas en Colombia. Para su labor, su asistente le ha provisto de la información contenida en el archivo T1-24-02-2021.xlsx, que contiene el total de de exportaciones colombianas y lo invertido por las empresas en I+D con fondos propios, ambas medidas en miles de millones de pesos, y el número de empleados de cada empresa. Esta información viene de la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica –EDIT– del DANE, para un periodo bianual 2007-2015. De esta manera, usted propone estimar los siguientes modelos

𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝛽̂0 + 𝛽̂1𝐼𝐷𝑖𝑡 + 𝛽̂2𝐸𝑚𝑝𝑖𝑡 + 𝜇̂𝑖𝑡                                                      [1]

𝐿𝑛𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝛼̂0 + 𝛼̂1𝐿𝑛𝐼𝐷𝑖𝑡 + 𝛼̂2𝐿𝑛𝐸𝑚𝑝𝑖𝑡 + 𝜀̂𝑖𝑡                                        [2]

𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝜆̂0 + 𝜆̂1𝐼𝐷𝑖𝑡 + 𝜆̂2𝐿𝑛𝐸𝑚𝑝𝑖𝑡 + 𝜈̂𝑖𝑡                                                    [3]

𝐿𝑛𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝛾̂0 + 𝛾̂1𝐿𝑛𝐼𝐷𝑖𝑡 + 𝛾̂2𝐸𝑚𝑝𝑖𝑡 + 𝜉̂ 𝑖𝑡                                              [4]

  1. Antes de realizar cualquier estimación, describa cuál es la relación que puede existir entre las exportaciones [Expor], la inversión en I+D [ID] y el número de ocupados [Emp], esto es, establezca los signos a priori de los parámetros de los modelos [20 puntos].

Podemos decir que si hay un aumento en las inversiones en investigación y desarrollo [I+D], esto genera más empleo por lo que la demanda de personas ocupadas [Emp] aumente y por consecuencia las exportaciones también aumenten en ganancias. Y nos referimos a ellas como una relación directa Esto demuestra que el incremento de las personas ocupadas y la inversión, al tener una correlación, con las exportaciones en sí misma causa un efecto positivo en producto interno bruto de la economía del país.

  1. Estime los modelos [1] a [4] y reporte los resultados en una tabla. Interprete cada uno de los coeficientes teniendo en cuenta su significancia [30 puntos].

Lin-Lin

 

 

 

 

Modelo 1

𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝛽̂ 0 + 𝛽̂ 1𝐼𝐷𝑖𝑡 + 𝛽̂ 2𝐸𝑚𝑝𝑖𝑡 + 𝜇̂𝑖j

 

 

 

 

 

 

Coeficientes:

 

 

 

 

Intercepto

Inversión I+D

Empleados

 

 

-1.68E+07

5.92E+01

8.86E+04

 

 

 

 

 

 

 

[pic 1]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Residuos:

 

 

 

 

Min

1q

median

3q

Max

-8.58E+09

-1.85E+06

1.02E+07

1.42E+07

1.14E+10

 

 

 

 

 

Coeficientes:

 

 

 

 

 

Estimación estándar

Error

t value  

Pr(>|t|)  

Intercepto

-1.68E+07

4.38E+06

-3.828

0.00013 ***

Inversión I+D

5.92E+01

1.19E+00

49.603

< 2e-16 ***

Empleados

8.86E+04

9.59E+03

9.234

 < 2e-16 ***

Signif. codes:  

 

 

 

 

  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05   ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

 

 

  • Los 3 coeficientes calculados son significativamente los valores poblacional diferentes de 0.
  • En los 3 coeficientes ''Intercepto, Inversión I+D y Empleados; con una significancia del 0.001, la probabilidad de que el valor poblacional sea 0 es de 0.00013, 2e-16 y 2e-16 respectivamente.

Log-log

 

 

 

 

Modelo 2

𝐿𝑛𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝛼̂0 + 𝛼̂1𝐿𝑛𝐼𝐷𝑖𝑡 + 𝛼̂2𝐿𝑛𝐸𝑚𝑝𝑖𝑡 + 𝜀̂𝑖𝑡

 

 

 

 

 

Coeficientes:

 

 

 

 

 Intercepto      

 Ln(InversiónID)

Ln(Empleados)

 

 

2.0635

0.3023

1.3155

 

 

 

 

 

 

 

[pic 2]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Residuos:

 

 

 

 

 Min              

1Q

    Median

 3Q  

 Max

-16.438

-0.7594

2.2766

3.4214

8.1636

 

 

 

 

 

Coeficientes:

 

 

 

 

 

 Estimación Std.

Error

t value

Pr(>|t|)

 Intercepto      

2.06349

0.90772

2.273

0.02318*

LnInversionID

0.3023

0.08592

3.518

0.00045***

LnEmpleados

1.31551

0.15508

8.483

< 2e-16***

Signif. codes:

 

 

 

 

 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

 

 

 

 

 

 

 

  • Los 3 coeficientes calculados son significativamente los valores poblacional diferentes de 0
  • Con una significancia de 0.05, la probabilidad de que el verdadero valor poblacional del intercepto sea 0 es de 0.02318
  • En los 2 coeficientes ''Ln(InversionID) y Ln(Empleados)''; con una significancia del 0.001, la probabilidad de que el valor poblacional sea 0 es de 0.00045 y 2e-16 respectivamente

Ling-Log

 

 

 

 

Modelo 3

𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑖𝑡 = 𝜆̂0 + 𝜆̂1𝐼𝐷𝑖𝑡 + 𝜆̂2𝐿𝑛𝐸𝑚𝑝𝑖𝑡 + 𝜈̂𝑖𝑡

 

 

 

 

 

 

Coeficientes

 

 

 

 

Intercepto

InversiónID

LnEmpleados

 

 

-2.58E+07

6.16E+01

6.40E+06

 

 

[pic 3]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Residuos:

 

 

 

 

Min

 1Q

Median

3Q

 Max

-8.83E+09

-7.14E+06

-8.63E+05

4.86E+06

1.16E+10

 

 

 

 

 

Coeficientes:

 

 

 

 

 

Estimación Std.

Error

t value

Pr(>|t|)

Intercepto

-2.58E+07

1.35E+07

-1.913

0.0558 .

InversionID

6.16E+01

1.17E+00

52.532

<2e-16 ***

LnEmpleados

6.40E+06

2.88E+06

2.224

0.0262 *

Signif. codes:

 

 

 

 

0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

 

 

...

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