PRECIO CONTINGENTE QUE ESTARIA DISPUESTOS A PAGAR LOS ASISTENTES

...

4.- MODELOS

Ahora vamos a plantear dos modelos. El primer modelo tomamos las variables en términos absolutos. Estimamos el precio contingente que los asistentes estarían dispuestos a pagar con todos los regresores

Modelo 1: estimaciones MCO utilizando las 25 observaciones 2013:07-2015:07

Variable dependiente: PREZOContinx

Variable

Coeficiente

Desv. típica

Estadístico t

valor p

const

5,55377

2,33409

2,3794

0,03334

**

Asist

0,00185123

0,000498807

3,7113

0,00261

***

AsistOutr

-0,000142948

0,000130631

-1,0943

0,29369

Decep

-0,0139076

0,00886498

-1,5688

0,14070

FamaInt

0,00972933

0,0107694

0,9034

0,38274

FamaNac

0,00523286

0,0119082

0,4394

0,66756

Fideliz

0,0847278

0,034754

2,4379

0,02988

**

GPersoal

8,61585e-05

0,0012166

0,0708

0,94462

Orzam

-2,02659e-05

0,00032971

-0,0615

0,95192

PrezoAlt

-0,00980898

0,0420041

-0,2335

0,81899

RendaAsist

0,000728176

0,00122226

0,5958

0,56156

Media de la var. dependiente = 19,52

Desviación típica de la var. dependiente. = 5,70175

Suma de cuadrados de los residuos = 23,3592

Desviación típica de los residuos = 1,34047

R2 = 0,970062

R2 corregido = 0,944729

Estadístico F (11, 13) = 38,2931 (valor p

Estadístico de Durbin-Watson = 1,6728

Coef. de autocorr. de primer orden. = 0,0362395

Log-verosimilitud = -34,6249

Criterio de información de Akaike = 93,2498

Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 107,876

Criterio de Hannan-Quinn = 97,3065

A) Multicolinealidad y selección de las variables del modelo

Como en el modelo 1 tenemos 12 variables explicativas vamos a estudiar la existencia de multicolinealidad :

1.- El signo del estimador Asist es positivo cuanta mas asistencia sube el precio. AsistOutr es negativo si la gente asiste a otros espectáculos sube el precio. Decep si la gente sale decepcionada el precio baja. FamaInt, FamaNac ,Fideliz y Gpersonal tiene signo positivo cuanta mas fama nacional y intenacional y fidelización de los clientes mayor precio pagaran y cuanto mayor gasto en personal mayor precio pagaran. Orzam tiene signo negativo cuanto mas presupuesto menor precio esto no es coherente por lo que puede ser debido a la multicolinealidad. PrezoAlt tiene signo negativo por lo cual a mayor precio de otros espectáculos baja el precio medio de que la gente quiere pagar. RendaAsist cuanto mayor es la renta de los asistentes mayor precio están dispuestos a pagar.

2.-El R^2 es alto

3.- Para reducir la multicolinealidad sacamos los regresores no significativos es decir GPersoal

Orzam

PrezoAlt

RendaAsist

AsistOutr

FamaInt

FamaNac

4.- El determinante Rx de la matriz de correlación entre los regresores es igual a 0.3961 o cal indica multicolinealidad

- Selección de regresores

Debido a los problemas de multicolinealidad que nos daban las variables. El modelo final lo estimaremos por MCO

Modelo 4: estimaciones MCO utilizando las 23 observaciones 2013:07-2015:05