ECONOMETRIA - SEGUNDO PARCIAL

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En este caso existe una alta correlación entre Rendimiento y Área Cosechada, dando que el R de todo el modelo salió también alto, esto no quiere decir que existe un problema de multicolinealidad.

- Realizar análisis de consecuencias prácticas y detectar multicolinealidad.

Luego de haber realizado las dos preguntas anteriores concluimos que si existe un problema de multicolinealidad en este estudio, ya que existía correlación entre las variables la cual fue de 0.96, el R del modelo fue de 0.94 y el FAN= 17,48 es decir salió mayor que 10, por lo tanto existió una enfermedad en este modelo la cual debe ser remediada.

- Remediar la multicolinealidad.

Para remediar el problema o enfermedad de multicolinealidad, se eligió como opción la eliminación de una de las variables basado en el supuesto de especificación correcta del modelo clásico lineal. En este caso la variable que se elimino fue el Rendimiento, después de eso se corrió el modelo dando como resultado lo siguiente:

Yt=B1 + B2X2t + B3X3t

Yt= 2899,06 + 10,1773 X2 + 2,1178 X3

Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación múltiple

0,93172535

Coeficiente de determinación R^2

0,86811213

R^2 ajustado

0,8575611

Error típico

3042,1768

Observaciones

28

Luego de correr el modelo se obtuvo un R alto, pero en relación al anterior bajo 1 valor porcentual.

Coeficientes

Error típico

Estadístico t

Probabilidad

Intercepción

-2899,06508

1639,12166

-1,76866986

0,08915056

Variable X 1

10,1773638

1,63382127

6,22917819

1,6238E-06

Variable X 2

2,11780074

0,38947579

5,43756707

1,2066E-05

Después de la eliminación de una variable, el estudio ya no tuvo hables no significativas, en este caso todas fueron significativas, ya que el error típico se aleja mucho del coeficiente, el estadístico t todos salieron mayor a 1.96, por lo tanto las variables salieron significativas y para ratificar todo lo dicho anteriormente las probabilidades salieron menor a 0.05 y esto nos da como conclusión que la eliminación de una variables basados en la teoría económica curo la enfermedad.

Columna 1

Columna 2

Columna 1

1

Columna 2

0,58592389

1

La correlación entre las variables es baja, por lo tanto ya no existe problema de multicolinealidad. El FAN que dio el modelo fue de 14.64, este a pesar de que es mayor que 10 no da problema, ya que para que el FAN indique que hay problemas en el modelo el R y la correlación deben ser altos ambos, pero en este caso solo el R es alto y la correlación es baja.