EJERCICIOS EN EVIEWS (PANEL DATA)
Enviado por Corayma Granados • 1 de Julio de 2020 • Informes • 1.292 Palabras (6 Páginas) • 89 Visitas
EJERCICIOS EN EVIEWS (PANEL DATA)
5.2.
- Estructura de Panel Data
Australia - 1960 | 1960 |
Australia - 1970 | 1970 |
Australia - 1980 | 1980 |
Australia - 1990 | 1990 |
Austria - 1960 | 1960 |
Austria - 1970 | 1970 |
Austria - 1980 | 1980 |
Austria - 1990 | 1990 |
Bélgica - 1960 | 1960 |
Bélgica - 1970 | 1970 |
Bélgica - 1980 | 1980 |
Bélgica - 1990 | 1990 |
Canadá - 1080 | 1980 |
Canadá - 1960 | 1960 |
Canadá - 1970 | 1970 |
Canadá - 1980 | 1980 |
Canadá - 1990 | 1990 |
Dinamarca - 1960 | 1960 |
Dinamarca - 1970 | 1970 |
Dinamarca - 1980 | 1980 |
Dinamarca - 1990 | 1990 |
España - 1960 | 1960 |
España - 1970 | 1970 |
España - 1980 | 1980 |
España - 1990 | 1990 |
Suecia - 1960 | 1960 |
Suecia - 1970 | 1970 |
Suecia - 1980 | 1980 |
Suecia - 1990 | 1990 |
Suiza - 1960 | 1960 |
Suiza - 1970 | 1970 |
Suiza - 1980 | 1980 |
Suiza - 1990 | 1990 |
Reino Un. - 1960 | 1960 |
Reino Un. - 1970 | 1970 |
Reino Un. - 1980 | 1980 |
Reino Un. - 1990 | 1990 |
EE.UU. - 1960 | 1960 |
EE.UU. - 1970 | 1970 |
EE.UU. - 1980 | 1980 |
EE.UU. - 1990 | 1990 |
- Gráficos
El comportamiento del logaritmo de la variable dependiente Esperanza de Vida EV.
[pic 1]
El comportamiento del logaritmo de la variable independiente Producto Nacional Bruto PNB
[pic 2]
El comportamiento del logaritmo de la variable independiente Gasto Social
[pic 3]
El comportamiento del logaritmo de la variable independiente Protección Social
[pic 4]
El comportamiento del logaritmo de la variable dependiente Esperanza de Vida EV por cada país.
[pic 5]
- Estimación del modelo
Dependent Variable: LOG(EV) | ||||
Method: Panel Least Squares | ||||
Date: 06/28/20 Time: 23:35 | ||||
Sample (adjusted): 1960 1990 | ||||
Periods included: 4 | ||||
Cross-sections included: 10 | ||||
Total panel (balanced) observations: 40 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 4.132055 | 0.046596 | 88.67784 | 0.0000 |
LOG(PNB) | 0.037715 | 0.007119 | 5.297523 | 0.0000 |
LOG(GASTOS) | -0.005303 | 0.005038 | -1.052473 | 0.2996 |
LOG(COBERTUR) | 0.022580 | 0.008026 | 2.813376 | 0.0079 |
R-squared | 0.768225 | Mean dependent var | 4.296578 | |
Adjusted R-squared | 0.748911 | S.D. dependent var | 0.031058 | |
S.E. of regression | 0.015563 | Akaike info criterion | -5.393256 | |
Sum squared resid | 0.008719 | Schwarz criterion | -5.224368 | |
Log likelihood | 111.8651 | Hannan-Quinn criter. | -5.332192 | |
F-statistic | 39.77446 | Durbin-Watson stat | 1.787040 | |
Prob(F-statistic) | 0.000000 | |||
- Con una significancia del 5%, la probabilidad de la variable independiente PNB, COBERTUR es significativa mientras que la variable GASTOS con una probabilidad de 29% mayor a 5% no es significativa.
- R con un valor de 0.76 no es tan alto y a la vez no es un buen ajuste, también se presenta el caso de que un estimador no es significativo y el problema que se da es de Multicoleanidad.
- Verificación de Heterocedasticidad y Autocorrelación
[pic 6]
- Con Respecto al valor Probability del Jarque Bera es mayor al 5% por ello el modelo no presenta una distribución normal.
- El valor Durbin Watson debe estar alrededor de 2 para que la atocorrelación de los residuos no exita, en este caso el valor de Durbin Watson es 1.79, lejano de 2 por ello existe problema de autocorrelación.[pic 7]
- Hay varios datos residuales que se salen de las bandas , es posible que esos puntos este generando problema de autocorrelación.
Panel Cross-section Heteroskedasticity LR Test | ||||
Null hypothesis: Residuals are homoskedastic | ||||
Equation: EQ01 | ||||
Specification: LOG(EV) C LOG(PNB) LOG(GASTOS) LOG(COBERTUR) | ||||
Value | df | Probability | ||
Likelihood ratio | 10.82243 | 10 | 0.3715 | |
LR test summary: | ||||
Value | df | |||
Restricted LogL | 111.8651 | 36 | ||
Unrestricted LogL | 117.2763 | 36 |
- Mayor al 5% se rechaza la hipótesis nula y se concluye que hay problemas de heterocedasticidad.
- Estimación por efectos fijos
Dependent Variable: LOG(EV) | ||||
Method: Panel Least Squares | ||||
Date: 06/28/20 Time: 23:59 | ||||
Sample (adjusted): 1960 1990 | ||||
Periods included: 4 | ||||
Cross-sections included: 10 | ||||
Total panel (balanced) observations: 40 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 4.044472 | 0.075171 | 53.80373 | 0.0000 |
LOG(PNB) | 0.029424 | 0.006138 | 4.793843 | 0.0001 |
LOG(GASTOS) | -0.001340 | 0.004463 | -0.300156 | 0.7664 |
LOG(COBERTUR) | 0.046844 | 0.015737 | 2.976662 | 0.0061 |
Effects Specification | ||||
Cross-section fixed (dummy variables) | ||||
R-squared | 0.889615 | Mean dependent var | 4.296578 | |
Adjusted R-squared | 0.840555 | S.D. dependent var | 0.031058 | |
S.E. of regression | 0.012401 | Akaike info criterion | -5.685049 | |
Sum squared resid | 0.004152 | Schwarz criterion | -5.136163 | |
Log likelihood | 126.7010 | Hannan-Quinn criter. | -5.486589 | |
F-statistic | 18.13324 | Durbin-Watson stat | 3.458504 | |
Prob(F-statistic) | 0.000000 |
- Con una significancia del 5%, la probabilidad de la variable independiente PNB, COBERTUR es significativa mientras que la variable GASTOS con una probabilidad de 76% mayor a 5% no es significativa.
- R con un valor de 0.89 es un valor alto y a la vez es un buen ajuste, también se presenta el caso de que un estimador no es significativo y el problema que se da es de Multicoleanidad.
- El valor Durbin Watson debe estar alrededor de 2 para que la atocorrelación de los residuos no exita, en este caso el valor de Durbin Watson es 3.45, lejano de 2 por ello existe problema de autocorrelación.
- Efectos fijos de cada país
PAIS | Effect | |
1 | Australia | -0.012006 |
2 | Austria | -0.022437 |
3 | Bélgica | -0.010104 |
4 | Canadá | 0.001324 |
5 | Dinamarca | 0.002751 |
6 | España | 0.013926 |
7 | Suecia | 0.011665 |
8 | Suiza | -0.000455 |
9 | Reino Un. | -0.012522 |
10 | EE.UU. | 0.027858 |
- Estimación por efectos fijos en el tiempo
Dependent Variable: LOG(EV) | ||||
Method: Panel Least Squares | ||||
Date: 06/29/20 Time: 00:08 | ||||
Sample (adjusted): 1960 1990 | ||||
Periods included: 4 | ||||
Cross-sections included: 10 | ||||
Total panel (balanced) observations: 40 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 4.170736 | 0.046663 | 89.38061 | 0.0000 |
LOG(PNB) | 0.032246 | 0.011045 | 2.919487 | 0.0063 |
LOG(GASTOS) | -0.003306 | 0.004595 | -0.719487 | 0.4769 |
LOG(COBERTUR) | 0.016497 | 0.007246 | 2.276799 | 0.0294 |
Effects Specification | ||||
Period fixed (dummy variables) | ||||
R-squared | 0.845495 | Mean dependent var | 4.296578 | |
Adjusted R-squared | 0.817403 | S.D. dependent var | 0.031058 | |
S.E. of regression | 0.013271 | Akaike info criterion | -5.648794 | |
Sum squared resid | 0.005812 | Schwarz criterion | -5.353240 | |
Log likelihood | 119.9759 | Hannan-Quinn criter. | -5.541931 | |
F-statistic | 30.09753 | Durbin-Watson stat | 0.784091 | |
Prob(F-statistic) | 0.000000 |
- Con una significancia del 5%, la probabilidad de la variable independiente PNB, COBERTUR es significativa mientras que la variable GASTOS con una probabilidad de 48% mayor a 5% no es significativa.
- R con un valor de 0.85 es un valor alto y a la vez es un buen ajuste, también se presenta el caso de que un estimador no es significativo y el problema que se da es de Multicoleanidad.
- El valor Durbin Watson debe estar alrededor de 2 para que la atocorrelación de los residuos no exita, en este caso el valor de Durbin Watson es 0.78, lejano de 2 por ello existe problema de autocorrelación.
- Efecto fijo en el periodo
1960 | -0.012790 |
1970 | 0.011594 |
1980 | -0.003548 |
1990 | 0.004744 |
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