TALLER DE ECONOMETRIA.
Enviado por Stella • 6 de Febrero de 2018 • 1.071 Palabras (5 Páginas) • 296 Visitas
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Y= 11.04 + 1,32x + ERROR
Y= 11,24 + 1,33X + ERROR
. ¿Serían las Funciones de Regresión Muestrales una buena aproximación de la Función de Regresión Poblacional para realizar un pronóstico de los sueldos?
Los parámetros B1 y B2 son levemente distintos en ambas funciones
Los parámetros B1 y B2 se encuentran mejor ajustados en la Regresión Poblacional que en la muestral
La muestras son lo suficientemente grandes y significativas por lo que lo que se cumple para las muestras también se cumplen para la población.
El análisis de regresión que se obtiene de la población es muy parecida a ambas muestras siendo la numero 2 la más representativa para la población.
[pic 18]
- MODELO DE REGRESION CON DOS VARIABLES
- INTERPRETACIÓN
Dados los siguientes Modelos de Regresión Simple, identifique los parámetros β1 y β2, su valor en el modelo e interprete su significado en términos económicos:
[pic 19]
- ESTIMACION DE UN MODELO DE REGRESION
- APLICACIÓN
. Estime la Función de Regresión Poblacional
[pic 20]
. Estime las Funciones de Regresión Muestral para la Muestra 1
[pic 21]
- INTERPRETACIÓN
. Identifique las diferencias
Las principales diferencias se dan en la desviación estándar siendo la muestra 2.28 que es mayor a la de la población
Lo que se refleja en los sueldos estimados por el modelo
. Calcule las perturbaciones y analice los resultados
Las perturbaciones nos llevan a concluir que la muestra se ajusta al sueldo promedio su diferencia no es significativa respecto a la población.
Análisis de los residuales
Observación
Pronóstico Sueldo anual en mill
Residuos
Pronóstico Sueldo anual en mill
Residuos
1
13,90497353
-3,114064434
13,93815973
-3,338159731
2
17,90013591
1,816530761
17,86335638
1,836643618
3
24,55873987
1,116260126
24,4053508
1,257149201
4
31,21734384
-0,117343843
30,94734522
-0,109845217
5
37,87594781
1,851324917
37,48933963
2,296374651
6
44,53455178
0,540448221
44,03133405
0,218665948
7
51,19315575
-2,093155747
50,57332847
-2,16082847
221,1848485
0
219,2482143
0
- METODO DE MINIMOS CUADRADOS ORDINARIOS
- DEFINICIONES
. ¿Cuándo se considera un buen método de estimación? 50:55
Se estima que es un buen método cuando: la desviación estándar es menor a 2 y cuando el R^2 está muy cerca de 1 (100%)
- APLICACIÓN
Si tenemos dos variables que queremos relacionar
X = Ingreso per Cápita: variable independiente
Y = Consumo per Cápita: variable dependiente
Cuál será la variable independiente y cuál será la variable dependiente.
Si nos dan los siguientes valores observados de ambas variables, estime la Propensión Marginal al Consumo y especifique un modelo que permita pronosticar el consumo para los distintos valores de ingreso personal
X
Y
Propensión Marginal
80
70
10
100
74
26
120
79
41
140
103
37
160
107
53
180
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