Caso Pedigree Vs Grit

Objetivo:

Especificar modelos de regresión relevantes para simular proporcionar respuestas sobre el comportamiento de variables económicas notables en la toma de decisiones de la empresa.

Descripción:

Deberás dar solución al siguiente caso en equipo virtual con base en la información que presenta el caso y los conocimientos adquiridos en las lecturas asignadas. Para ello:

Una vez leído y analizado el caso, contesta de manera colaborativa con tu equipo de trabajo las siguientes preguntas (utiliza los datos del archivo en Excel que adquiriste junto con el caso):

1. ¿Por qué una baja R cuadrada no hace que la regresión sea necesariamente mala?

2. ¿En cuáles situaciones se tiene una regresión mala pero con una alta R cuadrada?

3. ¿Quién se espera que obtenga los mayores rendimientos (excess returns) entre los fondos de entre Bon y Putney, y de cuánto serían dichos resultados?

4. Si los contratara la firma, ¿quién se esperaría que obtuviera los rendimientos más altos y por cuánto?

5. ¿Se puede probar con un 5% de nivel de significancia que Bob obtendría rendimientos esperados más altos si hubiera ido a Princeton en lugar de la Universidad estatal de Ohio?

6. ¿Se puede probar con un 10% de nivel de significancia que Bob obtendría rendimientos esperados 1% más altos al administrar un fondo de crecimiento?

7. ¿Existe evidencia fuerte de que los administradores de fondos con un MBA obtienen peores rendimientos que los administradores sin MBA? ¿Qué es lo que se mantiene constante en esta comparación?

8. ¿Cuál es el nivel de significancia más bajo al cual se puede probar que AGE tiene un impacto negativo en RET, manteniendo todas las demás variables constantes?

Se obtuvieron los siguientes datos de la regresión:

1. ¿Por qué una baja R² no hace que la regresión sea necesariamente mala?

Hay situaciones en las que no es necesario ni pertinente un alto R-cuadrado. Cuando el interés se centra en la relación entre las variables, no en la predicción, el R-cuadrado es menos importante.

El hecho de que el tamaño del efecto es pequeño no quiere decir que sea malo, indigno de ser interpretado, o inútil. Es sólo pequeña. Incluso los pequeños tamaños del efecto pueden tener importancia científica o clínica. Depende de su campo.

R2, o coeficiente de determinación mide el porcentaje de la variabilidad de Y que se puede explicarse a través del conocimiento de la variabilidad (diferencias) de la variable independiente X. Revela la fortaleza y dirección de la relación lineal.

2. ¿En cuáles situaciones se tiene una regresión mala pero con una alta R²?

En el caso de que se estén considerando muchas variables que no tienen relación directa con la variable dependiente “Y”, así mismo cuando existe correlación entre las variables y alguna debe ser eliminada del modelo o también cuando existen pocas variables dentro del modelo debido a que el analista podría necesitar mayor evidencia antes de que la función ajustada se use para pronosticar.

3. ¿Quién se espera que obtenga los mayores rendimientos (excess returns) entre los fondos de entre Bon y Putney, y de cuánto serían dichos resultados?

Basados en el modelo de regresión de Jack Beam se obtiene la siguiente ecuación:

Y = -2.64216 – 2.11046 GRI + 0.005735 SAT – 0.18065 MBA – 0.068893 AGE – 0.118722 TEN

Las variables que tienen los 2 candidatos son las siguientes:

Variable Robert “Bob” Smith Putney X. Rockefeller

GRI 1 1

SAT 1042 1355

MBA 0 1

AGE 35 32

TEN 5 2

Sustituyendo los valores en la ecuación de regresión para Bob obtenemos el siguiente resultado:

Y = -2.64216 – 2.11046 (1) + 0.005735 (1042) – 0.18065 (0) – 0.068893 (35) – 0.118722 (5)

Rendimiento de Bob: -1.78180892

Y = -2.64216 – 2.11046 (1) + 0.005735 (1355) – 0.18065 (1) – 0.068893 (32) – 0.118722 (2)

Rendimiento de Putney: 0.39537831

De los resultados concluimos que los resultados de Putney serían mayores.

4. Si los contratara la firma, ¿quién se esperaría que obtuviera los rendimientos más altos y por cuánto?

Partiendo de la ecuación y cálculos que se realizaron en el inciso 3 pero sustituyendo el valor de TEN a 0 debido a que ambos iniciarían sin

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