Ejercicios adicionales nº1

Ejercicios adicionales nº1.

1.

Estadísticos principales, usando las observaciones 1 - 177

para la variable salary (177 observaciones válidas)

Media Mínimo Máximo

865.864 100.000 5299.00

2.

Modelo 1: MCO, usando las observaciones 1-177

Variable dependiente: salary

Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p

const 772.426 65.6757 11.7612 <0.00001 ***

ceoten 11.7461 6.14774 1.9106 0.05769 *

Media de la vble. dep. 865.8644 D.T. de la vble. dep. 587.5893

Suma de cuad. residuos 59524271 D.T. de la regresión 583.2141

R-cuadrado 0.020434 R-cuadrado corregido 0.014837

F(1, 175) 3.650552 Valor p (de F) 0.057686

Log-verosimilitud -1377.381 Criterio de Akaike 2758.761

Criterio de Schwarz 2765.113 Crit. de Hannan-Quinn 2761.337

Interpretación :

Por cada año más de antigüedad del director sus salario aumenta un 11.7%.

3.gretl:ventana ppal/herramientas/tablas estadisticas.

t(175)

probabilidad en la cola derecha = 0.025

probabilidad complementaria = 0.975

probabilidad a dos colas = 0.05

Valor crítico = 1.97361

En este caso el estadístico t es menor que el valor critico por lo que aceptamos la hipótesis nula y concluimos que es no significativo.

1.9106 < 1.97361

4.gretl/modelo1/constrate/heteroscedasticidad/white o en su caso pagan.

Contraste de heterocedasticidad de Breusch-Pagan

MCO, usando las observaciones 1-177

Variable dependiente: uhat^2 escalado

Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p

---------------------------------------------------------------

const 0.557295 0.493256 1.130 0.2601

ceoten 0.0556526 0.0461725 1.205 0.2297

Suma de cuadrados explicada = 27.8738

Estadístico de contraste: LM = 13.936889,

con valor p = P(Chi-cuadrado(1) > 13.936889) = 0.000189

En el primer caso(write) observamos que es homoscedastico ya que el nivel de significaría del ejercicio es de 0.05 y el valor-p es de 0.167012 es mayor, aceptamos la hipótesis nula.

En el segundo caso (pagan) es heteroscedastico ya que el valor-p es 0.000189 es menor que 0.05.

5. gretl/modelo/mco/marcar desviaciones típicas robustas.

Modelo 2: MCO, usando las observaciones 1-177

Variable dependiente: salary

Desviaciones típicas robustas ante heterocedasticidad, variante HC1

Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p

const 772.426 48.9429 15.7822 <0.00001 ***

ceoten 11.7461 5.86301 2.0034 0.04667 **

Media de la vble. dep. 865.8644 D.T. de la vble. dep. 587.5893

Suma de cuad. residuos 59524271 D.T. de la regresión 583.2141

R-cuadrado 0.020434 R-cuadrado corregido 0.014837

F(1, 175) 4.013731 Valor p (de F) 0.046674

Log-verosimilitud -1377.381 Criterio de Akaike 2758.761

Criterio de Schwarz 2765.113 Crit. de Hannan-Quinn 2761.337

Es significativo para un nivel de significancia del 5% t-ratio es 2>1.97.

6.

Modelo 3: MCO, usando las observaciones 1-177

Variable dependiente: salary

Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p

const 638.132 64.1598 9.9460 <0.00001 ***

ceoten 11.8864 5.64106 2.1071 0.03655 **

profits 0.230249 0.25167 0.9149 0.36152

mktval 0.0236995 0.0157968 1.5003 0.13537

Media de la vble. dep. 865.8644 D.T. de la vble. dep. 587.5893

Suma de cuad. residuos 49300329 D.T. de la regresión 533.8286

R-cuadrado 0.188685 R-cuadrado corregido 0.174616

F(3, 173) 13.41137 Valor p (de F) 6.54e-08

Log-verosimilitud -1360.702 Criterio de Akaike 2729.405

Criterio de Schwarz 2742.109 Crit. de Hannan-Quinn 2734.557

Individualmente son no significativos , si observamos el valor-p , para las dos variables es mayor que el nivel de significancia de 5% por lo que aceptamos la hipótesis nula.

Modelo3/contraste/restriccioneslineales/”creo las dos variables”

Conjunto de restricciones

1: b[profits] = 0

...