Práctica Introducción a la Econometría

Práctica CPS08.xlxs

 1º) La base de datos contiene datos relativos a trabajadores a tiempo completo, por todo el año, de entre 25 y 34 años, titulados en la escuela secundaria o licenciados/ingenieros como grado más alto de educación alcanzado. 

1. Realice una regresión de los ingresos medios (AHE) sobre la Edad (Age). ¿Cuál es el término independiente estimado? ¿Cuál es la pendiente estimada? ¿Cuánto aumentarán los ingresos al aumentar la edad de los trabajadores en un año?

Model 1: OLS, using observations 1-15316

Dependent variable: ahe

La variable independiente es la edad (age).

La pendiente es 0,428529 y en consecuencia, los ingresos aumentarán un 42,85% al aumentar la edad en 1 año.

1. Bob es un trabajador de 26 años de edad. Prediga los ingresos de Bob a partir de la regresión estimada. Alexis es un trabajador de 30 años de edad. Prediga los ingresos de Alexis utilizando la regresión estimada.

Bob: Y = 2,62 + 26*0,4285 = 13,76€

Alexis: Y = 2,62 + 30*0,4285 = 15,475€

1. Representa la edad una gran proporción de la varianza de los ingresos entre los individuos? Explíquelo.

No representa la edad una gran proporción de la varianza de los ingresos ya que solo aumenta un 1,12%

1. ¿Es estadísticamente significativo el coeficiente de la pendiente de la regresión estimada? ¿Cuál es el p-valor asociado al estadístico t del coeficiente?

Ho: b2=0

H1: b2≠0         El p-valor es <0.0001 por tanto, cumple la condición “p-valor < α” y rechazamos la   hipótesis nula. Por lo tanto, si es significativo.

1. Construya o define el intervalo de confianza al 95% para el coeficiente de la pendiente. Explique cómo se ha calculado.

t(15314, 0.025) = 1.960

1. Repita (d) sólo para los graduados de escuela secundaria.

Model 2: OLS, using observations 1-8645

Dependent variable: ahe

El P- valor es 8,82e-18 < α (1%). En consecuencia, se rechaza la Ho: b2=0, y se acepta la alternativa H1: b2≠0, esto quiere decir que el estadístico es significativo.

1. Repita (d) para los universitarios.

Model 3: OLS, using observations 1-6671

Dependent variable: ahe

En este caso también rechazaríamos la hipótesis nula ya que el estadístico es significativo para nivel de significación = 1%. Debido a que el p- valor 1.12e-71 < 1%.

1. ¿ Es distinto el efecto de la variable Age sobre los ingresos de graduados secundarios de los Universitarios? Explíquelo.

Por supuesto que el efecto es distinto, debido a que para los universitarios el incremento de los ingresos en función de un incremento en la edad de un año es del 76,81%. En cambio, para los estudiantes con secundaria como máximo grado el aumento solo es del 22,15%.

1. Realice una regresión de la variable AHE sobre la variable Age, la variable género (female) y la variable educación (Bachelor). ¿Cuál es el efecto estimado de la variable Age sobre los ingresos?

Model 4: OLS, using observations 1-15316

Dependent variable: ahe

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