trabajo econometria uta

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UNIVERSIDAD DE TARAPACÁ ESCUELA UNIVERSITARIA DE INGENIERIA INDUSTRIAL, INFORMÁTICA Y DE SISTEMAS Ingeniería Civil Industrial TRABAJO DE LABORATORIO Alumnos : Hugo Mollo Bravo

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Informe del ramo econometría, profesor P. Galves.

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Page 1: Trabajo Econometria uta

UNIVERSIDAD DE TARAPACÁ

ESCUELA UNIVERSITARIA DE INGENIERIA

INDUSTRIAL, INFORMÁTICA Y DE SISTEMAS

Ingeniería Civil Industrial

TRABAJO DE LABORATORIO

Alumnos : Hugo Mollo Bravo

Carolina Navarro Garrido

Profesor : Pablo Gálvez Castex

Asignatura: Econometría.

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Índice Pág

1.- Estimar los coeficientes del modelo por MCO....................................... 1-2

2.- Verificar la presencia de Multicolinealidad..............................................3

3.- Contraste de White para detectar Heterocedasticidad.........................4-5

4.- Estimar el modelo mediante MCP......................................................... 6-7

5.- Estimar el modelo mediante MCGF....................................................... 8-10

6.- Estimar el modelo mediante errores estándar robustos........................11

7.- Diferencia entre los modelos utilizados..................................................12

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Suponga que está interesado en estudiar las variables que afectan el ingreso del hogar en Chile. Para ello dispone del fichera datos_laboratorio.gdt, que contiene una muestra de hogares extraídas de la VII Encuesta de presupuestos familiares y el siguiente modelo:

log (ingdho g )=β1+ β2npersonas+β3nmujer+β4 spmujer

+β5asalariado+ β6 edad+β7 educacion+β8casado+u

1) Estime los coeficientes del modelo mediante mínimos cuadrados ordinarios (MCO)

Desarrollo 1

Como primer paso, generamos una nueva variable l_inghog, la cual representa el log(ingdhog). Una vez generada la nueva variable, podemos aplicar el método de mínimos cuadrados ordinarios

Tabla 1.0

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Los valores arrojados por el modelo MCO son los siguientes:

Tabla 1.1

Los coeficientes estimados del modelo son:

β1 10,8923β2 0,1452β3 -0,06533β4 -0,01985β5 0,2053β6 0,009133β7 0,1155β8 0,1984

Tabla 1.2

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2) Verifique la presencia de multicolinealidad

Desarrollo 2:

Una vez estimado el modelo MCO, utilizamos el contraste de Colinealidad, la cual arroja los siguientes resultados

Tabla 1.3

Para que ocurra Multicolinealidad, deben existir 3 o más variables correlacionadas.Como se observa en la tabla, si alguno de los valores de las variables es mayor que 10, puede indicar un problema de colinealidad.

En este caso, todos los valores se sitúan en un intervalo de entre 1 a 3, por lo cual ninguna de ellas presenta un problema de colinealidad, con lo que se deduce que no hay presencia de multicolinealidad en este modelo.

Otra forma de comprobarlo es mediante el modelo MCO. Debido a que las variables poseen estrellas, estas son significativos y el valor-P del modelo es 0, por lo cual no ocurre contradicción entre las pruebas individuales y la prueba global, esto quiere decir que no hay multicolinealidad.

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3) Realice un contraste para detectar heterocedasticidad

Para verificar si existe heterocedasticidad, se realizara mediante el contraste de White.Los valores arrojados son los siguientes:

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Tabla 1.4

Como el valor de p es demasiado pequeño, debemos rechazar la hipótesis nula.A su vez, existe más de una variable que es significativa (estrella) por lo cual decimos que si existe heterocedasticidad en el modelo.

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4) Estime el modelo mediante mínimos cuadrados ponderados (MCP). Suponga que σ i2=σ2 educacion

Desarrollo 4:

Para estimar el modelo mediante MCP, el primer paso es calcular la raíz de la varianza de la variable educación, esto se realiza con la siguiente formula

educación MCP = 1/sqrt(educación)

Con esto, generamos una nueva variable llamada educacionMCP. A continuación, se multiplica esta nueva variable por cada una de las variables del modelo inicial.

Tabla 1.5

Una vez obtenidas las nuevas variables, se puede aplicar el modelo MCO con las nuevas variables que correspondería al modelo de mínimos cuadrados ponderados (MCP)

Nuevo modelo MCO correspondiente a las variables de MCP

l (ingdhog )2=educacionMCP+ β2npersonas2+β3nmujer2+ β4 spmujer2+β5asalariado2+β6 edad2+β7 educacion2+β8 casado2

+ u

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Tabla 1.6

Finalmente, la estimación del modelo queda representado de la siguiente forma

Tabla 1.7

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5) Estime el modelo mediante mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF). Suponga que:

σ i2=exp(α1+α 2npersonas+α3¿nmujer+α 4 spmujer+α5asalariado+α 6edad+α7 educacion+α 8 casado) .¿

Desarrollo 5:

Volviendo al modelo MCO inicial, se selecciona la opción guardar residuos al cuadrado

Tabla 1.8

Con esto, se genera una nueva variable llamada residuoscuad. Luego a esta variable se le aplica logaritmo, con lo cual se genera una nueva variable llamada l_residuoscuad.

Luego con la variable l_residuoscuad se genera una nueva variable con sus valores estimados, la cual se llamara yhat2. Finalmente, como estos valores estimados son negativos, le aplicamos la función exponencial a la variable yhat2 para contrarrestar el signo , por lo cual generamos una última variable llamada exponent

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Tabla 1.9

Con la variable exponent, realizamos el mismo procedimiento anterior el cual es multiplicar esta variable por cada una de las variables iniciales (npersonas,nmujeres, etc) y con esto generamos el modelo de minimos cuadrados generalizados factibles (MCGF) mediante MCO

Nuevo modelo MCO correspondiente a las variables MCGG

l (ingdhog )3=exponent+ β2npersonas3+β3nmujer3+β4 spmujer 3+β5asalariado3+ β6edad3+β7 educacion3+β8casado3+u

Tabla 2.0

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Los valores arrojados mediante el modelo MCO en función de MCFG son los siguientes:

Tabla 2.1

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6) Estime el modelo utilizando errores estándares robustos

Utilizando la opción Desviaciones típicas robustas del modelo MCO, el modelo estimado tiene los siguientes valores

Tabla 2.2

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7) ¿Existe alguna diferencia entre los resultados obtenidos mediante MCO, MCP, MCGF y la estimación robusta? Justifique su respuesta

A continuación, se presenta una tabla con todos los coeficientes estimados por cada uno de los modelos mencionados

Tabla 2.3

Se puede observar que los valores conseguidos por el modelo de Mínimos Cuadrados Ponderados es el que más difiere con respecto a los demás modelos.Por lo general, todos los coeficientes calculados con los diferentes modelos son bastantes cercanos.

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