Plano de Influencias Dependencias Directas (PID)

1. Resolver las siguientes preguntas de elección múltiple:

a) Aplicar logaritmos en la variable dependiente y las explicativas para encontrar elasticidades.

𝑦𝑡=𝐵1+𝐵2𝑋2𝑡+𝐵3𝑋3𝑡+⋯+𝐵𝑘𝑋𝑘𝑡+𝑒𝑡 ∀𝑡=1,…,𝑇 

Donde el termino de perturbación sigue una distribución normal. La imposición de restricciones incorrectas sobre los coeficientes de dicho modelo lleva a que el estimador de mínimos cuadrados restringidos sea un estimador.

Selecciona una:

a) Insesgado

b) No eficiente

c) Completo

d) Sesgado 

b) Usted se encuentra desarrollando un análisis sobre los determinantes del salario por género en Colombia. Su responsabilidad esta en realizar una especificación del modelo que cumpla con los supuestos clásicos para obtener estimaciones insesgados. Una vez estimado el modelo, usted encuentra que las variables explicativas están correlacionadas con el termino de perturbación. Estaría incumpliendo el supuesto de:

a) Heterocedasticidad

b) Media condicional cero

c) Multicolinealidad

d) Linealidad en los parámetros

c) Sea el modelo estructural descrito por las dos ecuaciones 𝑦𝑖=𝐵0+𝐵1𝑋1𝑖+𝑒 y 𝑋1𝑖=𝑋2𝑖+𝑒𝑖. Al estimar 𝐵1 por variable instrumental, en la primera etapa corremos.

Seleccione una:

a) 𝑋2 contra 𝑋1

b) 𝑋1 contra 𝑋2

c) 𝑦 contra 𝑋1

d) 𝑦 contra 𝑋2

d) Al correr la regresión 𝑦𝑖=𝐵0+𝐸𝑖 por Mínimos Cuadrados Ordinarios, donde i= 1,2,…,n, la varianza de 𝐵0 será:

Seleccione una:

a) 𝜎2∈/𝑛 (X)

b) 𝑛2𝜎2∈

c) 𝜎2∈

d) 0

e) Usted es contratado como analista económico en un estudio sobre violencia intrafamiliar. Su responsabilidad es revisar la precisión y la exactitud de los coeficientes de un modelo econométrico. Una vez usted revisa el modelo, encuentra que la variable “numero de botellas de licor consumido por un individuo” y la variable “número de fiestas a las que asiste en el mes el individuo”, son una combinación lineal. Por lo tanto, la matriz dentro del modelo no es invertible y el determinante es igual a cero. Como resultado de su revisión, usted sugiere que el modelo debe ser nuevamente especificado porque presenta un problema de:

Seleccione una:

a) Multicolinealidad

b) Homocedasticidad

c) Heterocedasticidad

d) Heterogeneidad

Actividad grupal:

2. Leer comprensivamente las lecturas propuestas en la bibliografía, especialmente, el capítulo 7 de Wooldridge (2010) y el capítulo 9 de Gujarati (2009).

1. Redactar en máximo dos páginas un ensayo breve en que se explique por qué es importante la información en variables cualitativas en el análisis económico, ilustrando con ejemplos su incidencia en las funciones econométricas.

Importancia Variables Cualitativas en el Análisis Económico

La economía como ciencia social estudia diferentes fenómenos que entre mezclan contextos económicos y sociales, por ejemplo: estudio de los determinantes del salario de los individuos u hogares, es una temática que implica capturar datos sobre variables económicas cuantitativas y sociales cualitativas. Así, en general, las variables económicas cuantitativas vienen dadas por valores numéricos continuos o discretos, mientras que las variables sociales cualitativas vienen dadas por clasificaciones no transformadas. Sobre esto último, existen ejemplos como el grado de escolaridad de un individuo, pertenencia a poblaciones vulnerables, niveles de crecimiento y desarrollo, etc., este tipo de variables capturan diversas características sociales que pueden dar luces sobre una variable puramente económicas, como el salario e ingresos.

Ahora bien, para que este tipo de variables puedan ser incluidas dentro de un modelo econométrico se deben transformar en variables categóricas y su transformación dependerá de si son variables categóricas nominales u ordinales. Un ejemplo, en este caso, de variable categórica ordinal es el grado de escolaridad, el cual se puede ordenar de mayor a menor en una transformación, mientras que un ejemplo de nominal sería la pertenencia a poblaciones vulnerables, pues no existen poblaciones más vulnerables que otras, por lo que su transformación debe ser binaria para cada población.

Sobre esto último se presenta la primera implicación de incluir variables cualitativas en los modelos econométricos: la trampa de la ‘dummy’, que surge cuando a una variable cualitativa se categoriza como nominal y en cada campo se asigna un 1 para determinar la pertenencia a una categoría. Como resultado, la inclusión de todas estas variables dentro del modelo genera una ‘multicolinealidad exacta’, incumpliendo parte de los supuestos del modelo clásico de regresión (Riascos, 2005).

Otra de las implicaciones de incluir variables cualitativas tiene que ver con la interpretación de los coeficientes de los estimadores beta, donde las dummy (binarias) se pueden interpretar como diferencias entre tener o no la cualidad (ser hombre o no) e incrementos escalares para los casos donde la variable es categórica ordinal (grados de escolaridad). Esto cuando las variables cualitativas hacen parte de las variables explicativas de un modelo de regresión lineal; cuando son las variables a explicar, el modelo cambia.

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