Modelo de Regresión cualitativa
Enviado por JM Infante • 23 de Abril de 2023 • Examen • 548 Palabras (3 Páginas) • 106 Visitas
[pic 1]
FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE ECONOMÍA
“SESIÓN 02; ECONOMETRÍA”
Modelos de Regresión Cualitativa
Autores:
Infante Pastor Jaris Martin
Asesor:
Wilder Pizarro Rodas
Lima – Perú
EJERCICIO 7.3: Modelo de Regresión cualitativa
- El ejercicio presenta las siguientes variables:
[pic 2]
[pic 3]
El modelo Lineal de probabilidad (MLP) es el siguiente:
[pic 4]
Tabla 01: Estadísticas de regresión de la variable Approve sobre White (MLP)
Variable | Coeficiente | Error estándar. | Estadístico t | Prob. |
C | 0.707792 | 0.018239 | 38.80598 | 0.0000 |
WHITE | 0.200596 | 0.019840 | 10.11069 | 0.0000 |
R- cuadrado | 0.048930 | Mediana de la variable depend. | 0.877325 | |
R cuadrado ajustado | 0.048451 | Desviación típica de la v. depend | 0.328146 | |
Error estándar de la regresión | 0.320098 | Criterio de información de Akaike | 0.560624 | |
Suma de residuos al cuadrado | 203.5930 | Criterio de Schwarz | 0.566250 | |
Log de verosimilitud | -555.5405 | Criterio de Hannan-Quin. | 0.562690 | |
Estadístico F | 102.2261 | Estadístico de Durbin-Watson | 2.002075 | |
Prob (Estadístico) | 0.000000 |
Nota: Elaboración propia
Con los datos obtenidos reemplazamos en el modelo (MLP) :
[pic 5]
INTERPRETACIÓN:
- La variable “White” es significativa ya que presenta un P = 0 y un t estadístico mayor a 2.
- De la regresión tenemos que el intercepto es = el cual da la probabilidad de que una persona que no sea blanca no tenga accesibilidad a que su crédito sea aprobado. [pic 6]
- El es moderado en esta regresión[pic 7]
Como el valor del intercepto es positivo consideramos que es 1, lo cual observando las probabilidades es razonable ya que el crédito solo se aprobará a las personas de raza blanca y se rechazará a la raza negra. El valor de la pendiente es la cual nos da a entender que un cambio unitario en la aprobación del crédito, la probabilidad de ser de raza blanca aumenta en o alrededor del 20 %.[pic 8][pic 9]
[pic 10]
[pic 11]
[pic 12]
Tabla 02: Método ML- Logit
Variable | Coeficiente | Error estándar. | Estadístico Z | Prob. |
C | 0.884685 | 0.125293 | 7.060948 | 0.0000 |
WHITE | 1.409422 | 0.151151 | 9.324592 | 0.0000 |
McFadden R-Cuadrado | 0.053312 | Media de la var. Dependiente | 0.877325 | |
Desv. Estándar de la Var. Dependiente | 0.328146 | Error estándar de la regresión | 0.320098 | |
Akaike | 0.706765 | Suma de residuos al cuadrado | 203.5930 | |
Criterio de Schwarz | 0.712391 | Log Likelihood | -700.8774 | |
Hannan-Quinn. | 0.708831 | Desviación | 1401.755 | |
Restr. Desviación | 1480.693 | Restr. log Likelihood | -740.3466 | |
Estadística LR | 78.93830 | Avg. log Likelihood | -0.352377 | |
Prob (Estadística LR) | 0.000000 | |||
Fuente: Elaboración propia |
INTERPRETACIÓN DEL MODELO LOGIT ESTIMADO:
...