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Trabajo Práctico Econometría


Enviado por   •  8 de Abril de 2020  •  Trabajos  •  1.902 Palabras (8 Páginas)  •  124 Visitas

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[pic 1]

EJERCICIOS DESARROLLADOS EN CLASE Y TRABAJO PRÁCTICO FINAL

INTEGRANTE:

  • PABLO ANDRES ALCARAZ FERNANDEZ

MATERIA: Econometría Financiera

PROFESOR: Marcelo Echague

ASUNCION – PARAGUAY

JULIO - 2019

CONTENIDO

EJERCICIO DE CLASE 1 - 2.5        3

EJERCICIO DE CLASE 1 – 2.11         5

EJERCICIO DE CLASE 2 – 3.3        6

EJERCICIO DE CLASE 2 – 4.2        7

DATOS PARA EL TP (OBTENIDOS DEL BCP)        8

DESARROLLO DEL TP        9

CONCLUSIÓN DEL CASO        11


[pic 2]

i)

Dada la ecuación anterior, la pendiente sería de 0,853 y el intercepto de Y sería de -124,84; tiene signo negativo y el valor de la magnitud es considerablemente alto con relación a la pendiente

ii)

consumo=

-124,84

+

25590

consumo=

25465,16

Respuesta=

El consumo que se predice si el ingreso familiar es de 30.000, según la ecuación es de 25.465,16

iii)

x

y

PMeC (CALCULADO CON FORMULA)

PMeC (CALCULADO CON REGLA DE TRES)

25000

0,853

84,80%

0,00

26000

0,853

84,82%

0,00

27000

0,853

84,84%

0,00

28000

0,853

84,85%

0,00

29000

0,853

84,87%

0,00

30000

25465,16

84,88%

84,88

31000

26318,16

84,90%

84,90

32000

27171,16

84,91%

84,91

33000

28024,16

84,92%

84,92

34000

28877,16

84,93%

84,93

35000

29730,16

84,94%

84,94

36000

30583,16

84,95%

84,95

37000

31436,16

84,96%

84,96

38000

32289,16

84,97%

84,97

39000

33142,16

84,98%

84,98

40000

33995,16

84,99%

84,99

41000

34848,16

85,00%

85,00

42000

35701,16

85,00%

85,00

43000

36554,16

85,01%

85,01

44000

37407,16

85,02%

85,02

45000

38260,16

85,02%

85,02

46000

39113,16

85,03%

85,03

47000

39966,16

85,03%

85,03

48000

40819,16

85,04%

85,04

49000

41672,16

85,05%

85,05

50000

42525,16

85,05%

85,05



[pic 3][pic 4]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[pic 5]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i)

Seleccionar a personas que no se encuentren en los extremos y darles las mismas condiciones durante un tiempo determinado para que estudien y analizar los resultados. Estructuraría el proyecto identificando las variables mas importantes que podrían influir sobre los alumnos de último año de bachillerato al momento de rendir y utilizar el subsidio que me dieron para recaudar la información suficiente y generar una base de datos de corte transversal de la cual se pueda sacar hipótesis.

ii)

Alumno

Tiempo de Estudio

Calificación

Factor 1 del error: El promedio general obtenido al término de la secundaria, el cual representa la base académica con la cual el alumno se presentaba a la facultad para tomar el examen de admision. Puede influir positiva o negativamente

1

10

4,53

y=β01*x+u

2

3

1,03

y=0,38+(0,5*x)-0,853

3

7

3,03

4

8

3,53

5

9

4,03

Factor 2 del error: El colegio del cual proviene el alumno que terminó el bachillerato y se presenta a la facultad para tomar el examen de admision

6

5

2,03

7

2

0,53

8

4

1,53

9

6

2,53

10

1

0,03

Factor 3 del error: Las horas de descanso que tuvo el alumno la noche anterior al examen.

11

10

4,53

12

3

1,03

13

7

3,03

14

8

3,53

15

9

4,03

16

5

2,03

17

2

0,53

18

4

1,53

19

6

2,53

20

1

0,03

iii)

Respuesta: El signo de β1  si el curso de preparación es efectivo debería ser positivo

iv)

En la ecuación del inciso ii), la interpretación de β0 es la nota que obtendrían los alumnos sin agregar a sus conocimientos horas de estudio, o en otras palabras, la calificación que obtendrían sin estudiar.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[pic 6]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[pic 7]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i)

Respuesta: Si los adultos intercambian sueño por trabajo el signo de β1 sera negativo

ii)

Respuesta: Creo que β2 tendrá signo negativo y β3 tendrá signo positivo

iii)

Respuesta: Manteniendose todas las demas variables constantes, es decir, multiplicadas por 1, la disminucion es de 44,252 minutos por semana, no es muy significativa, ya que se aumentaron 5 horas de trabajo.

Sleep=

3629,172

60,4862

8,640886

3584,92

59,74867

8,535524

min/sem

h/sem

h/dia

Diferencia:

44,252

0,737533

0,105362

min/sem

h/sem

h/dia

iv)

Respuesta: El signo de educación es negativo, ya que a mayor cantidad de horas de estudio por semana, mayor es la dismunición de las horas de sueño, la magnitud es considerable, es el mas alto de los coeficientes en la ecuación, lo que nos puede llevar a concluir que los años de estudio disminuyen considerablemente las horas de sueño.

v)

Respuesta: Yo creo que las variables, totwork, educ y age, son variables muy importantes a la hora de definir las horas de sueño; otros factores determinantes podrian ser las horas de ocio, las horas que se pierden conduciendo en el transito y las horas que se tarda al alimentarse. Si, es muy probable que esten relacionados con totwork.

[pic 8]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i)

H0=

Log(salary)= B0 + B1log (sales) + B2roe + 0 * ros + u

 

 

B3=0

H1=

Log(salary)= B0 + B1log (sales) + B2roe +  0,05 * ros + u

 

 

B3=0[pic 9]

ii)

log(salary)=

1,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Respuesta: El porcentaje de aumento de salary que se pronostica si ros aumenta 50 puntos es de 1,2 %, por lo cual se puede concluir que ros no tiene un efecto práctico grande sobre salary.

como dice significancia del 10% quiere decir que tiene que ser mayor a 1,28 para poder rechazar la hipótesis nula, y como sale 0,44, la hipótesis nula se acepta, y por ende, "ros" no es significativo para el modelo y debe retirarse de la ecuación.

iii)

T crítica=

estimacion

=

0,00024

0,444444

error

0,00054

iv)

Respuesta: No incluiria en el modelo final a ros debido a que su nivel de significancia en el valor final de salary no es muy importante en la ecuación

DATOS PARA EL TP (OBTENIDOS DEL BCP)

Tuve en cuenta las siguientes variables como las independientes o predictoras (X1 ,X2, X3):

  • BYMEC         = Cantidad de Billetes y Monedas en Circulación
  • CSBASP         = Créditos del Sector Bancario al Sector Privado
  • IGI                 = Índice General de Inflación

Como variable dependiente (Y1) fue utilizada la tasa de interés efectiva de los créditos emitidos a plazo:

  • TIE = Tasa Efectiva de Interés a Plazo

El trabajo se abordó de una manera cuantitativa. Los datos sobre la información con un método estadístico, descripción de datos y medición, respaldados por gráficos y estimaciones que ayudaron a demostrar las oscilaciones de las diferentes variables que fueron analizadas.

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