TALLER DE ECONOMETRIA.

TRABAJO ECONOMETRÍA

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Angelina Escobar

Maximiliano Ghisolfo

Iván Araya

TALLER DE ECONOMETRIA 1 TRIMESTRE -2016

Prof. María del Mar Ballesteros

1. CONCEPTOS DE REGRESIÓN

1. APLICACIÓN

Establezca cuales de los siguientes modelos corresponden a Regresión Simple y cuales Corresponden a Regresión Múltiple

.        Y = β1 + β2 X + µ     Análisis de regresión simple =  regresión con dos variables  (Y vs. X).

.        Y = β1 + β2 X2 + β3 X3 + µ Análisis de regresión múltiple = regresión con varias variables

        (Y vs X1, X2, …, Xn)

.        CT = 5 X + 45 + µ Análisis de regresión simple =  regresión con dos variables  (Y vs. X).

.        Y = 15 + 20 X – 10 Z + µ Análisis de regresión múltiple = regresión con varias variables

        (Y vs X1, X2, …, Xn)

 Siendo Y demanda de un bien; X precio de ese bien y Z precio de bienes sustitutos

1. INTERPRETACIÓN

.        ¿Cuánto valen los parámetros en los modelos anteriores?

      ¿Qué significan desde el punto de vista económico?

CT = 5 X + 45 + µ    

β1 = 5 COSTO FIJO

β2  = 45 COSTO VARIABLE UNITARIO

X = CANTIDAD

µ = ERROR

Y = 15 + 20 X – 10 Z + µ

 β1 = 15 PRECIO

 β2  = 20 DEMANDA

 X = CANTIDAD

 Z = – 10 PRODUCTO COMPLEMENTARIO

 µ = ERROR

.        ¿Qué tipo de datos se obtienen en una encuesta de mercado?

Se obtienen series de datos transversales

.        ¿Qué tipo de información facilita el Banco Central respecto a datos de PIB, saldo de Balanza Comercial, Exportaciones, etc.?

Se obtienen series de datos temporales

.        ¿Qué tipo de información recoge la encuesta CASEN?

Se obtienen series de datos transversales y temporales (Información combinada).

1. FUNCION DE REGRESION POBLACIONAL

1. APLICACIÓN

Si queremos tenemos los siguientes de sueldos de Médicos en Chile y queremos estudiar la relación entre sueldos y años de experiencia:

Cuál es la variable explicativa si queremos predecir el sueldo conociendo los años de experiencia

.        Calcule las probabilidades y las medias Condicionales  

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.        Grafique la Distribución Condicionada de los sueldos

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.        Grafique el Diagrama de Dispersión [pic 7]

1. INTERPRETACIÓN

.        ¿Cree usted que los datos anteriores podrían tener una relación lineal?

Al realizar los análisis arroja que la probabilidad es inferior a 5% por lo que la muestra cumple, su error se acerca a 2 siendo este 2,1 aceptable y su nivel de confiabilidad es de 98% por lo que se concluye que pueden tener relación lineal ya que los años de experiencia la renta aumenta sistemáticamente

.        Suponiendo que fuese así y pudiéramos calcular una Función de Regresión Poblacional

.        ¿Cuál sería su especificación?

Y=  11.24 + 1.33X + ERROR

β1 = 11.24

β2  = 1.33

.        ¿Qué hipótesis de linealidad debemos asumir para que podamos aplicar Regresión Lineal?

Existe linealidad ya que estas se encuentran elevados a su primera potencia

1. FUNCION DE REGRESION MUESTRAL

1. APLICACIÓN

Si tenemos las siguientes muestras de la población anterior

.        Calcule las probabilidades y las medias Condicionales muestra 1.

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.        Grafique la Distribución Condicionada de los sueldos.

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.        Grafique el Diagrama de Dispersión.

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.        Calcule las probabilidades y las medias Condicionales muestra 2.

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        Grafique la Distribución Condicionada de los sueldos.[pic 16]

.        Grafique la Distribución Condicionada de los sueldos.

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1. INTERPRETACIÓN

.        Establezca las Funciones de Regresión Muestral

Y= 11.04 + 1,32x + ERROR

Y= SUELDO EN  MM$

X= AÑOS DE EXPERIENCIA LABORAL

.        Analice e interprete las diferencias entre las  FRM´s y la FRP

Y= 11.04 + 1,32x + ERROR

Y=  11,24 + 1,33X + ERROR

.        ¿Serían las Funciones de Regresión Muestrales una buena aproximación de la Función de Regresión Poblacional para realizar un pronóstico de los sueldos?

Los parámetros B1 y B2 son levemente distintos en ambas funciones

Los parámetros B1 y B2 se encuentran mejor ajustados en la Regresión Poblacional que en la muestral

La muestras son lo suficientemente grandes y significativas por lo que lo que se cumple para las muestras también se cumplen para la población.

El análisis de regresión que se obtiene de la población es muy parecida a ambas muestras siendo la numero 2 la más representativa para la población.

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1. MODELO DE REGRESION CON DOS VARIABLES

1. INTERPRETACIÓN

Dados los siguientes Modelos de Regresión Simple, identifique los parámetros β1 y β2, su valor en el modelo e interprete su significado en términos económicos:

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1. ESTIMACION DE UN MODELO DE REGRESION

1. APLICACIÓN

.        Estime la Función de Regresión Poblacional

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.        Estime las Funciones de Regresión Muestral para la Muestra 1

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1. INTERPRETACIÓN

.        Identifique las diferencias

Las principales diferencias se dan en la desviación estándar siendo la muestra 2.28 que es mayor a la de la población

Lo que se refleja en los sueldos estimados por el modelo

.        Calcule las perturbaciones y analice los resultados

Las perturbaciones nos llevan a concluir que la muestra se ajusta al sueldo promedio su diferencia no es significativa respecto a la población.

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