Tarea Econometria

Econometría

Unidad 1:

Clase del 14-03

Evaluaciones:

• Tres certámenes 60%

• Certamen 1: miércoles 12 de abril clase 1-5
• Certamen 2: miércoles 16 de mayo clase 6-9
• Certamen 3: miércoles 26 de junio clases 10-13

• Trabajo practico 25%
• Taller computacional 15%

Variable de dependiendo o vertical: (Y): Consumo

Variable Independiente u horizontal(X): Ingreso

[pic 1]

El promedio del consumo queda condicionado por el ingreso, si se asume si es línea se puede expresar como:

[pic 2]

Propensión promedio a Consumir: B2

Consumo básico de subsistencia: B1

El uso del subíndice i indica la familia al que pertenece

Los Betas (B) o parámetros deben ser lineales, no pueden ser elevados a nada en las regresiones Lineales, las variables explicativas (v) si pueden estar elevada

[pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

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Error o error estocástico (u): Es una variable aleatoria no observable que adopta valores positivos o negativos y que básicamente es un sustituto de todas las variables que se omiten en el modelo.

Modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios MCO u Ordinary least squares OLS 

[pic 6]

[pic 7]

[pic 8]

Clase del 15-03

Aplicar formula manual en el proceso del MCO

[pic 9]

[pic 10]

Es importante darles la interpretación a los resultados, no solamente tener un valor numérico

Clase del 21-03; clase de las apuestas

Con un modelo podemos hacer inferencia de la población sobre una muestra

Los 10 supuestos:

1. El modelo es lineal en los parámetros B.
2. Las variables Xi es no estocástico.
3. El valor esperado del error u, condicional al valor Xi es cero, siendo esto los factores no incluidos en el modelo NO esta relacionados de manera sistemática. Este es uno de los supuestos más importantes.
4. Homocedasticidad: Condicional en el valor de X, la varianza del error u es constante, Este supuesto se debe cumplir.

A dispersión más pequeña, varianza mucho menor.

[pic 11]

1. No hay autocorrelación o correlación serial entre los términos de error
2. La covarianza entre u y Xi es cero, si esto no se cumple, entonces no podemos determinar el grado de influencia de X

[pic 12]

1. El número de observaciones n tiene que ser el número de parámetros a estimar, este supuesto se debe cumplir con un gran margen de diferencia
2. Tiene que haber variación en los valores de las variables independientes, si esto no se cumple la variable  [pic 13]

[pic 14]

1. El correcto esta correctamente especificado, si esto no se cumple hay un sesgo por mala especificado del modelo. ¿Qué variable debo incluir en el modelo? ¿Cuál es la forma funcional? ¿Lineal en los parámetros solamente? ¿Qué cambia los resultados si se agrega o quita una variable?
2. No hay perfecta multicolinealidad entre las variables, en otras palabras, no hay relación lineal perfecta entre dos variables explicativas.

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Instalar STATA

1. Descargar del Link
2. Correr instalador
3. Si a todo
4. Elegir STATA MP

Taller STATA:

Siempre se usarán las variables numéricas, int; byte (Binaria).

Los colores importas,

• Negro: Numero
• Azul: Valor binario

Las variables discretas (binarias) el comando tab es útil, para el resto no tanto.

Para muchos comandos, para ser más especifico debe agregarle una coma 

No existe control Z, pero para recuperar datos        

Al crear un gráfico se usa usualmente el enviar, porque aún s puede hacer modificaciones, aceptar es para que sea definitivo

Para considerar algo significativo debe ser menor 0,1, idealmente menor a 0,05, en la columna P>|t|

Var(o): Varianza

Como se relaciona la varianza con (Xi-X); es inversamente proporcional, dado que para ser tener mayor precisión se necesita más variación, lo que equivale a más datos.

Clase 28-03

El valor del [pic 15]

La economía se basa de “depende”.

Bondad de ajuste:

Preguntas típicas de econometría:

1. ¿Cuáles son los determinantes de la variable Y? Aquí si no importa la bondad de ajuste, porque determina la influencia.
2. ¿Cómo afecta la variable X a la variable Y? No nos importa tanto la bondad de ajuste.
3. ¿Cómo afecta la variable X a la variable Y?

Datos:

• Influye si los valores de los datos son macro o microeconómicos
• Es normal ver valores de bondad de ajuste más altos en los valores macroeconómico.

Valores relevantes:

• Suma total de los cuadrados (STC)

[pic 16]

yi = Valores reales u observados de la variable que intenta explicar el modelo

ȳ = Valor medio de la la variable y

• Suma de los cuadrados de los residuales (SCR)

[pic 17]

ŷ        =       Valores que estima el modelo de la variable explicada

ȳ        =      Media de la la variable y

• Suma de los cuadrados de los residuales o suma de los cuadrados de los errores (SCE)

[pic 18]

SCR = STC – SCE

La medida más tradicional de bondad de ajuste, llamado r2 para casos con dos variables y

Los valores oscilan entre 0 y 1, entre mas cercano al 1 significa que el modelo puede predecir o acercarse más a la realidad, mientras que mas cercano a 0 es lo contrario

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