Estime el modelo bajo el supuesto de datos agrupados (pooled regression). Reporte la salida completa de la regresión
Cristian PiraquivePráctica o problema16 de Abril de 2017
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PUNTO 1. DATOS PANEL
Usted posee una base de datos con 2500 firmas con sus respectivos rendimientos y betas desde 1996 hasta 2006 y desea analizar la relación entre el rendimiento (variable dependiente) y el beta (variable independiente) mediante datos panel. Los datos se encuentran el archivo “PanelData.xls”.
- Estime el modelo bajo el supuesto de datos agrupados (pooled regression). Reporte la salida completa de la regresión
Modelo 1: MCO combinados, utilizando 27098 observaciones
Se han incluido 2500 unidades de sección cruzada
Largura de la serie temporal: mínimo 9, máximo 11
Variable dependiente: return_
| Coeficiente | Desv. Típica | Estadístico t | valor p | |
Const | −0,00163545 | 0,00124182 | −1,3170 | 0,1879 | |
Beta | 0,00012432 | 0,00110553 | 0,1125 | 0,9105 |
Media de la vble. dep. | −0,001498 | D.T. de la vble. dep. | 0,037921 | |
Suma de cuad. Residuos | 38,96480 | D.T. de la regresión | 0,037921 | |
R-cuadrado | 0,000000 | R-cuadrado corregido | -0,000036 | |
F(1, 27096) | 0,012646 | Valor p (de F) | 0,910465 | |
Log-verosimilitud | 50221,80 | Criterio de Akaike | −100439,6 | |
Criterio de Schwarz | −100423,2 | Crit. de Hannan-Quinn | −100434,3 | |
Rho | 0,037565 | Durbin-Watson | 1,855997 |
- Enseguida estime el modelo mediante el supuesto de efectos fijos mediante la transformación within y between. Reporte la salida completa de cada una de las regresiones
- Efectos Fijos Between:
Modelo 2: Entre grupos, utilizando 2500 observaciones
Variable dependiente: return_
| Coeficiente | Desv. Típica | Estadístico t | valor p | |
Const | −0,0105727 | 0,00222293 | −4,7562 | <0,0001 | *** |
Beta | 0,00821662 | 0,00200197 | 4,1043 | <0,0001 | *** |
Media de la vble. dep. | −0,001505 | D.T. de la vble. dep. | 0,012287 | |
Suma de cuad. Residuos | 0,374744 | D.T. de la regresión | 0,012248 | |
R-cuadrado | 0,006698 | R-cuadrado corregido | 0,006301 | |
F(1, 2498) | 16,84507 | Valor p (de F) | 0,000042 | |
Log-verosimilitud | 7459,601 | Criterio de Akaike | −14915,20 | |
Criterio de Schwarz | −14903,55 | Crit. de Hannan-Quinn | −14910,97 |
- Efectos Fijos Within
Modelo 3: Efectos fijos, utilizando 27098 observaciones
Se han incluido 2500 unidades de sección cruzada
Largura de la serie temporal: mínimo 9, máximo 11
Variable dependiente: return_
| Coeficiente | Desv. Típica | Estadístico t | valor p | |
Const | 0,00289171 | 0,00151314 | 1,9111 | 0,0560 | * |
beta | -0,00397718 | 0,00135512 | -2,9349 | 0,0033 | *** |
Media de la vble. dep. | -0,001498 | D.T. de la vble. dep. | 0,037921 | |
Suma de cuad. residuos | 34,88305 | D.T. de la regresión | 0,037659 | |
R-cuadrado MCVF (LSDV) | 0,104755 | R-cuadrado 'intra' | 0,000350 | |
F(2500, 24597) MCVF | 1,151267 | Valor p (de F) | 6,34e-07 | |
Log-verosimilitud | 51721,10 | Criterio de Akaike | -98440,20 | |
Criterio de Schwarz | -77913,96 | Crit. de Hannan-Quinn | -91822,08 | |
rho | -0,072084 | Durbin-Watson | 2,061890 |
Contraste conjunto de los regresores (excepto la constante) -
Estadístico de contraste: F(1, 24597) = 8,61387
con valor p = P(F(1, 24597) > 8,61387) = 0,00333921
Contraste de diferentes interceptos por grupos -
Hipotesis nula: Los grupos tienen un intercepto común
Estadístico de contraste: F(2499, 24597) = 1,15172
con valor p = P(F(2499, 24597) > 1,15172) = 5,93681e-007
- Realice la prueba para determinar si requiere algún tratamiento panel (efectos fijos o aleatorios) o pooled regression. Reporte la salida de la prueba, la decisión (rechaza o no la hipótesis nula), y la conclusión (tratamiento panel o pooled regression).
- Graficar la relación de las dos variables, con el fin de identificar indicios de heterogeneidad individual:
[pic 1]
A simple vista las medias de las variables no son constantes, por lo que se concluye que existe heterogeneidad individual, por consiguiente a continuación se realizaran otras pruebas para determinar el tipo de efectos a usar.
- Prueba F: Betas iguales a cero
Hipótesis nula: Betas iguales a cero
Hipótesis alterna: Betas diferentes a cero
Contraste conjunto de los regresores (excepto la constante) -
Estadístico de contraste: F(1, 24597) = 8,61387
con valor p = P(F(1, 24597) > 8,61387) = 0,00333921
De acuerdo con el valor p, se rechaza la hipótesis nula, el modelo es significativo.
- Prueba F: Interceptos comunes
Hipótesis nula: Los grupos tienen intercepto Común
Hipótesis alterna: Los grupos no tienen intercepto Común
Contraste de diferentes interceptos por grupos -
Hipotesis nula: Los grupos tienen un intercepto común
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