Como leer el resultado beta entregado por el modelo de regresión

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Presentación del informe

Mediante el presente informe mostraremos el análisis de extensión del modelo de regresión lineal con dos variables sobre un bien normal. Para ello utilizaremos datos de la ciudad de Singapur de los años 1988 al 2018 (30 años). Las variables que utilizaremos para crear el modelo de regresión lineal son el promedio de prendas de ropa compradas por año y ingresos promedio de la ciudad, para responder a la pregunta si tiene relación el ingreso con la cantidad de prenda de ropa comprada.

Contenido

Presentación del informe        1

Bien normal:        3

Modelos log-log en bienes normales        3

Modelos log-log        3

Elasticidad de un bien        3

Como leer el resultado beta entregado por el modelo de regresión        3

Modelos log-log en bienes normales        4

Resultados del modelo de regresión        5

Resumen del modelo        5

Conclusiones:        5

ANOVA        5

Conclusiones:        5

Coeficientes        5

DATOS UTILIZADOS Y GRAFICO DE DISPERSION        6

Conclusión        7

Para poder realizar el modelo hay que tener en cuenta los siguientes conceptos:

Bien normal: Un bien normal es todo aquel tipo de bien o servicio en que la demanda aumenta a medida que aumentan los ingresos.

En este caso, el bien elegido seran Jeans, dejando, así como variable ‘’X’’ el ingreso y cómo variable ‘’Y’’ la cantidad de Jeans comprados. Todo esto en un período de 30 años.

Modelos log-log en bienes normales

Modelos log-log

En este modelo ambas variables, tanto la dependiente como la independiente, van acompañadas por logaritmo natural (lnY= a+b lnX), lo que hace que los resultados que recibimos al hacer el modelo de regresión sean en forma de porcentaje.

Al entregar el resultado ya analizado en forma de comentario el número que acompaña a la variable independiente se lee tal cual lo da el modelo en la FRM, a diferencia de los otros dos modelos que hay que dividir o multiplicar el resultado por 100 para poder interpretarlo. Este modelo permite manejar la política de precios de la empresa, la elasticidad precio de la demanda, elasticidad ingreso de la demanda y también que tipo de bien es el que estamos evaluando (normal, inferior o de lujo) y también a que categoría pertenece, si es sustituto o complementario.

Elasticidad de un bien

La elasticidad mide la variación relativa o porcentual que experimenta la cantidad demandad como consecuencia de una variación en el precio de un uno por ciento, mide la intensidad con la que responden los consumidores a una variación de precio.

Como leer el resultado beta entregado por el modelo de regresión

De acuerdo a los resultados entregados por el modelo a través de esta función de regresión estimada, se espera que un aumento del 1% en la variable X corresponde a un aumento de un tanto% (en promedio) en la variable Y.

Modelos log-log en bienes normales

Para este ejemplo tomaremos las siguientes variables para realizar un modelo de regresión, en el cual analizaremos un bien de comportamiento normal con los datos de 30 años de la ciudad de Singapur.

Variables:

Datos que tener en consideración:

Resultados del modelo de regresión

Conclusiones:

R: Podemos observar que este modelo explica que el 92% de la compra de Jeans es explicada por el ingreso que tienen las personas.

R2: El modelo tienen un 85% de confiabilidad.

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