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Ingeniería Financiera Pre- PARCIAL 2 ECONOMETRIA


Enviado por   •  24 de Noviembre de 2019  •  Apuntes  •  1.210 Palabras (5 Páginas)  •  146 Visitas

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Ingeniería Financiera

Pre- PARCIAL 2

ECONOMETRIA

El parcial puede salir de estos puntos o de la teoría y los ejercicios desarrollados en clase.

  1. Los datos dados proporcionan el consumo de gasolina en Estados Unidos desde el año 1980 a 2006

[pic 1]

G= Consumo de gasolina (gasto en dólares por índice de precios).

Para un modelo Log-Log.

  1. Hay dependencia en el modelo?
  2. Que tan preciso es el modelo?
  3. Las variables son individualmente significativas.
  4. Interprete los parámetros estimados.
  5. Evaluar a través del VIF si hay indicios de multicolinealidad.
  6. Evaluar a través del índice de condición si hay indicios de multicolinealidad.
  7. A través de la metodología de selección de variables con un alfa de 0.1, cuales se consideran las variables más significativas para explicar el consumo.
  8. Evaluar con 5% de significancia si la variable renta real disponible per cápita es relevante en presencia de las otras variables.
  9. Contraste la hipótesis de que al menos con respecto a la demanda de gasolina, los consumidores no distinguen entre cambios en los precios de coches nuevos y usados.  

G

Pg

Y

Pnc

Puc

Ppt

Pd

Pn

Ps

129.7

0.925

6.036

1.045

0.836

0.810

0.444

0.331

0.302

131.3

0.914

6.113

1.045

0.869

0.846

0.448

0.335

0.307

137.1

0.919

6.271

1.041

0.948

0.874

0.457

0.338

0.314

141.6

0.918

6.378

1.035

0.960

0.885

0.463

0.343

0.320

148.8

0.914

6.727

1.032

1.001

0.901

0.470

0.347

0.325

155.9

0.949

7.027

1.009

0.994

0.919

0.471

0.353

0.332

164.9

0.970

7.280

0.991

0.970

0.952

0.475

0.366

0.342

171.0

1.000

7.513

1.000

1.000

1.000

0.483

0.375

0.353

183.4

1.014

7.728

1.028

1.028

1.046

0.501

0.390

0.368

195.8

1.047

7.891

1.044

1.031

1.127

0.514

0.409

0.386

207.4

1.056

8.134

1.076

1.043

1.285

0.527

0.427

0.407

218.3

1.063

8.322

1.120

1.102

1.377

0.547

0.442

0.431

226.8

1.076

8.562

1.110

1.105

1.434

0.555

0.458

0.451

237.9

1.181

9.042

1.111

1.176

1.448

0.566

0.497

0.474

225.8

1.599

8.867

1.175

1.226

1.480

0.604

0.572

0.513

232.4

1.708

8.944

1.276

1.464

1.586

0.659

0.615

0.556

241.7

1.779

9.175

1.357

1.679

1.742

0.695

0.638

0.598

249.2

1.882

9.381

1.429

1.828

1.824

0.727

0.671

0.648

261.3

1.963

9.735

1.538

1.865

1.878

0.769

0.719

0.698

248.9

2.656

9.829

1.660

2.010

2.003

0.821

0.800

0.756

226.8

3.691

9.722

1.793

2.081

2.516

0.892

0.894

0.839

225.6

4.109

9.769

1.902

2.569

3.120

0.957

0.969

0.926

228.8

3.894

9.725

1.976

2.964

3.460

1.000

1.000

1.000

239.6

3.764

9.930

2.026

3.297

3.626

1.041

1.021

1.062

244.7

3.707

10.421

2.085

3.757

3.852

1.038

1.050

1.117

245.8

3.738

10.563

2.152

3.797

4.028

1.045

1.075

1.173

269.4

2.921

10.780

2.24

3.632

4.264

1.053

1.069

1.224

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