Proyecto de econometria

1. CAPITULO I.

I.I INTRODUCCION

La producción de maíz en grano en Bolivia en el periodo 2012-2013 alcanzo a 909542 toneladas métricas, según datos del Instituto Nacional de Estadística.
La producción de alimentos reportó un crecimiento del 5,8% durante el periodo 2012-2013, gracias a una mayor oferta de   quinua, arroz, maíz, sésamo, soya,  tubérculos, carne y maní.
La producción de este alimento tan nutritivo como es el maíz varía según la producción de otros cereales como ser el arroz con cascara, cebada en grano y la quinua. En esta investigación vamos a analizar el comportamiento de la producción del maíz en grano según a la producción de los cereales antes mencionados.

I.II OBJETIVOS.

I.II.I OBJETIVO GENERAL

El objetivo principal de la investigación es aplicar todo lo aprendido dentro de la materia de econometría durante el semestre con el Lic. Johnny Hinojosa Carrillo.

I.II.II OBJETIVOS ESPECIFICOS

• Analizar el comportamiento de la producción de maíz en grano con respecto a la producción de arroz, quinua y cebada.

• desarrollar el modelo econométrico.

• Determinar si existe heteroscedasticidad y auto correlación en el modelo econométrico.  

I.III HIPOTESIS

I.III.I PLANTEAMIENTO DE LA HIPOTESIS

El comportamiento de la producción de maíz en grano aumenta conforme disminuye la producción de arroz con cascara, quinua y cebada en grano.

I.IV DEFINICION DE VARIABLES

• Variable Dependiente

La variable dependiente corresponde a la producción total de maiz en grano.

• Variable Independiente

La variable dependiente comprenden la producción de arroz con cascara, la producción de cebada en grano y la produccion de sorgo en grano.

I.V MARCO TEORICO

MODELO ECONOMETRICO : Modelo que sigue los preceptos de la econometria, aplicando las técnicas estadisticas a las teoría economicas para su verificacion y la solucion de los problemas economicos.

COEFICIENTE DE CORRELACION PARCIAL : coeficiente que mide la correlacion neta entre el regresando y el regresor excluyendo la influencia que sobre ambos ejerce el resto de los regresores.

LIN-LOG : los coeficientes estimados de las variables explicativas miden el cambio absoluto que se producen en el regresando ante un cambio relativo producido en la variable explicativa para que acompañan, bajo la "ceteris paribus". Si este cambio relativo se multiplica por 100, el coeficiente estimado quedaria divido por 100, y se podria interpretar como el cambio absoluto producido en el regresando ante un cambio porcentual en la variable explicativa correspondiente.

PREDICCION DEL MODELO : Se requiere el uso del modelo econométrico constante para pronosticar eventos económicos futuros.

HETEROSCEDASTICIDAD : se dice que existe heteroscedasticidad cuando la varianza del termino de perturbacion (varianza no explicada) no es constante, para todas las observaciones.

AUTOCORRELACION : correlacion existente en el termino de perturbacion.

MULTICOLINEALIDAD :  Se refiere a una situacion en la que como consecuencia de una fuerte interrelacion entre las variables independientes. Es dificil discernir los efectos que cada variable independiente tiene de forma individual sobre la variable dependiente.

1. CAPITULO II

II.I DESARROLLO DEL TRABAJO.  

BOLIVIA :PRODUCCION AGRICOLA, SEGÚN CULTIVO

(En Toneladas métricas)

  Y  = Produccion agricola de maiz en grano.

X1i = Produccion agricola de maiz constante.

X2i = Produccion de arroz con cascara.

X3i = Produccion de cebada en grano.

X4i = Produccion de sorgo en grano.

II.II DESCRIPCION DEL MODELO.

El modelo a utilizar basándonos en el mejor coeficiente de correlación parcial ajustado es el modelo Lin-Log: 

Y= β1 + β2 ln X2i + β3i ln X3i + β4 ln X4i

II.III ESTIMACION DEL MODELO

• ANALISIS

Ŷ=  lnβ1 + β2 ln X2i + β3i ln X3i + β4 ln X4i

Ŷ= ln(-3957836.866)-2917.295 ln X2i +  6288.279ln X3i + 334229.827 ln X4i        

S(B)=  (847250.08)             (13135.35)               (53349.98)               (66730.02)

tc (B)=  (-4.67)                       (-0.22)                      (1.13)                        (5.01)

R212.34=0.0046                        R213.24= 0.1040                  R214.23= 0.6952

R 2=0.7922                              R2=  0.7355                       Fc=13.9777

• INTERPRETACION

β2= -2917.295  nos indica que cuando aumenta la producción de arroz con cascara en 1%,       la cantidad producida de maíz en grano disminuye en 2917.295  toneladas métricas anualmente, manteniendo constante la producción de quinua, cebada en grano.

β3= 6288.279 nos indica que cuando la producción de cebada en grano aumenta en 1%, la cantidad producida de maíz en grano aumenta en 6288.279 toneladas métricas anualmente, manteniendo constante la producción de  quinua y la producción de arroz con cascara

β4=334229.827   nos indica que cuando la producción de sorgo en grano aumenta en 1%, la cantidad producida de maíz en grano aumenta en 334229.827 toneladas métricas anualmente, manteniendo constante la producción de arroz con cascara y la producción de sorgo en grano.

II.IV PRUEBAS.

        II.IV.I INTERVALOS DE CONFIANZA.

c[β - t2Q;n-k S(β) ≤ β ≤ β + t2Q;n-k S(β)]=1-α

Para β2

c[ -2917.295 - (2.776*13135.35) ≤ β ≤ + -2917.295  (2.776*13135.35)]= 0.95

c[ -39381.0266 ≤ β ≤ 33546.4366]=0.95

Para β3

c[ 6288.279 - (2.776*53349.98) ≤ β ≤ 6288.279 + (2.776*53349.98)]= 0.95

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