Trabajo de econometria 1

Trabajo de Metría I

En este trabajo se va a explicar el PBI en función del consumo usando data anual de 1955 hasta 2015 proveniente del BCRP, se utilizará el Eviews para realizar los cálculos y se presentarán los comandos utilizados para responder las preguntas de forma detallada.

Primero se crea el workfile (wf) o documento de trabajo con data anual de 1955 hasta 2015 usando el siguiente comando:

wf a 1955 2015

Luego se importan los datos desde Excel

read(b3,s=Anuales) "C:\Users\MANUEL\Desktop\Tarea\data.xls" 2

1) Scat de datos, graficamos la relación entre el consumo y el PBI

graph pbi_consumo.scat pbi consumo

[pic 1]

Se observa una relación lineal positiva entre el consumo y el pbi.

2) Regresión

equation eq1.ls pbi consumo

[pic 2]

3) Signos de los parámetros

Fueron estimados por MCO, el signo del parámetro del consumo es positivo, lo cual indica que a un incremento del nivel de consumo le corresponde un incremento en el pbi, específicamente cuando el consumo se incrementa en una unidad, el pbi se incrementa en 1.28.

4) Interpretación de cada valor

STD. Error: Es el error estándar de los coeficientes estimar, en este caso el error es de 0.0107.

t-Statistic: Es el valor del estadístico t, bajo la hipótesis individual que las variables (H0: coeficiente =0). Nos indica que la variable contribuye a explicar la variable endógena, dado que cae en un lugar de la distribución t-student donde se rechaza la H0.

Prob: Nos muestra si se rechaza o no la hipótesis nula considerando el nivel de significancia, por default este nivel es de 5%, para este caso se rechaza la H0 ya que la prob es menor que 0.05.

R squared: Es el R cuadrado de la ecuación y representa el porcentaje de la variabilidad de la variable dependiente explicada por la variable independiente, se busca que este número sea lo más cercano a 1, en este caso tenemos un R2 de 0.98, es alto.

Adjusted R-squared: Permite medir el incremento neto de R cuadrado, cuando se incluye un nuevo regresor, en este caso es igual al R cuadrado porque solo tenemos un regresor.

SE of regression: Es la suma de los errores al cuadrado del modelo, para este modelo es igual a 13771.83.

Sum squared resid: Es la suma de los residuos al cuadrado.

F-statistic: Es el estadístico que está asociado a la hipótesis conjunta de que los parámetros asociados son iguales a cero (excepto el intercepto). H0: coeficiente1=coeficiente2=…=0, dado que para este caso solo tenemos una variable independiente, no se muestra esta prueba.

Prob(F-statistic): Mide la probabilidad de cometer el error tipo I, cuando no se acepta la H0 siendo esta verdadera . Se calcula con la distribución F de Snedecor.

Mean depent var: Representa la media de la variable dependiente, es decir la media del PBI, la cual es igual a 184414.7 millones de soles.

...