Modelo Econométrico Factores que influyen en el valor total de las exportaciones en Chile
Enviado por Kate • 7 de Octubre de 2018 • 2.259 Palabras (10 Páginas) • 477 Visitas
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totales impactada negativamente por el PIB de China, esto quiere decir que mientras más crece el PIB de China, los sectores de las exportaciones de Chile caen. A Simple vista esto no tiene sentido, pero según autores como Rodrik (2006) y Álvarez y Claro (2006) tiene sentido, ya que China es el mayor exportador del mundo, al crecer su PIB produce que su economía mejore, lo que incrementa sus propias exportaciones, y al crecer sus exportaciones, le roba mercado a países que también son exportadores.
??: 1,35878e-012
Es la variación de las exportaciones totales impactada positivamente por el PIB de Europa y Asia central, al crecer el PIB de dicha zona, provocan un incremento en las exportaciones totales de nuestro país. Esto tiene sentido, ya que esa zona de Europa es altamente importadora, lo mismo que Asia central, al no ser grandes productores, deben importar muchos productos.
R cuadrado y R cuadrado ajustado:
Cabe mencionar que el R cuadrado ajustado es el valor más correcto del coeficiente de determinación e indica el porcentaje que explica la variable dependiente.
R-cuadrado: 0,833253
El 83% del total de las exportaciones se ve explicado por las variables: tipo de cambio real, PIB de China y PIB de Europa y Asia central.
R-cuadrado ajustado: 0,813244
Test t Student
Estimador Hipótesis T calculado T
tabla P-Value ¿Es Significativo? ?1 H0: ?1=0 ; H1: ?1?0 ?1,4558 2,77645 0,1579 No, NRH0 ?2 H0: ?2=0 ; H1: ?2?0 5,8497 2,77645 <0,0001 Si, RH0 ?3 H0: ?3=0 ; H1: ?3?0 ?5,2787 2,77645 <0,0001 Si, RH0 ?4 H0: ?4=0 ; H1: ?4?0 8,8941 2,77645 <0,0001 Si, RH0
De la tabla anterior se concluye que para Beta 2,3 y 4 se rechaza Ho, ya que los estimadores son significativos. Podemos ver que el valor de Beta 1 es el único no significativo.
Test F Fisher
Hipótesis F calculado F tabla ¿Es Significativo? H0: ?1= ?2= ?3= ?4=0 ; H1: Al menos un beta ?0 41,64266 2,99124 Si, RH0
Podemos concluir que el F calculado es mayor que el F tabla, lo que significa que Se Rechaza Ho y que por lo tanto el modelo es significativo globalmente.
Heterocedasticidad
Ho: No hay heterocedasticidad
H1: Hay heterocedasticidad
Contraste de heterocedasticidad de White
MCO, usando las observaciones 1986-2014 (T = 29)
Variable dependiente: uhat^2
Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p
-------------------------------------------------------------------
const ?325,382 174,005 ?1,870 0,0770 *
TCR 4,99712 2,81590 1,775 0,0920 *
PIBCh ?2,66309e-011 2,43159e-011 ?1,095 0,2871
PIBEUyA 1,94460e-011 1,29145e-011 1,506 0,1486
sq_TCR ?0,0171286 0,0124617 ?1,375 0,1853
X2_X3 2,51619e-013 2,16404e-013 1,163 0,2593
X2_X4 ?1,90447e-013 1,18024e-013 ?1,614 0,1231
sq_PIBCh 0,00000 0,00000 0,6405 0,5295
X3_X4 0,00000 0,00000 ?0,2353 0,8165
sq_PIBEUyA 0,00000 0,00000 0,01058 0,9917
R-cuadrado = 0,271474
Estadístico de contraste: TR^2 = 7,872733,
con valor p = P(Chi-cuadrado(9) > 7,872733) = 0,547021
El valor de Chi-cuadrado tabla es Valor crítico = 16,919.
Podemos concluir que Chi-cuadrado tabla > Chi-cuadrado calculado, no se rechaza Ho, por lo tanto, no hay heterocedasticidad.
Colinealidad
Factores de inflación de varianza (VIF)
Mínimo valor posible = 1.0
Valores mayores que 10.0 pueden indicar un problema de colinealidad
TCR 1,067
PIBCh 5,067
PIBEUyA 5,193
VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), donde R(j) es el coeficiente de correlación múltiple
entre la variable j y las demás variables independientes
Diagnósticos de colinealidad de Belsley-Kuh-Welsch:
--- proporciones de la varianza ---
lambda cond const TCR PIBCh PIBEUyA
3,513 1,000 0,000 0,001 0,006 0,002
0,460 2,764 0,002 0,003 0,152 0,001
0,024 12,170 0,006 0,040 0,788 0,863
0,003 31,839 0,992 0,957 0,054 0,133
lambda = valores propios de X’X, del más grande al más pequeño
cond = índice de condición
nota: las columnas de proporciones de la varianza suman 1.0
No se presenta colinealidad en las variables independientes.
Autocorrelacion
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