Prueba Nº2: Econometría I

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Prueba Nº2: Econometría I

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PARTE I. Comentes

1. La diferencia entre la significancia individual y global es que la significancia global sigue una prueba F y la individual sigue una prueba t de Student.

La significancia a nivel individual se mide bajo un test Student, en cambio uno de significancia global se mide bajo Fisher.

1. Se puede decir que si el valor p es menor al 5 % entonces se acepta la hipótesis nula.

Cuando el valor ´es menor al 5% se rechaza la hipótesis nula aceptamos el H1 que siempre es lo que estamos buscando el modelo sea significativo para explicar la variable dependiente

1. Rechazar la hipótesis nula siendo verdadera implica cometer error TIPO I.

El error tipo I significa que estamos rechazando la hipótesis nula

1. El estimador OLS en el caso múltiple minimiza la suma de los errores al cuadrado.

Es el estimados Mico, o el de Mínimos cuadrados ordinarios, no el OLS

1. El R cuadrado corregido mientras más cercado a 1 es mejor, dado que las variables independientes explican mejor el modelo.

Mientras mayor sea el r cuadrado ajustado, las variables independientes explican mejor el modelo o la variable independiente ( Y )

1. La prueba CB permite analizar hipótesis más generales que las de significancia individual y global. Por ejemplo, cuando se quiere saber si existen retornos constantes a escala en la función de producción.

Es el test de T Student el que permite medir significancia individual y global del modelo

1. En términos de la selección de modelos, debe escogerse aquel modelo con la menor desviación estándar del error (raíz cuadrada de la varianza del error).

Se debe escoger aquel modelo que tenga el mayor r cuadrado posible, ya que es este el que mide que tanto las variables independientes, colaboran a explicar la variable independiente

PARTE II. Ejercicios.

En economía de la educación, existe una ecuación muy popular que es la ecuación de MINCER, a continuación, usted puede observar una salida del programa STATA donde con datos de la CASEN, se estima dicha ecuación:

[pic 1]

La variable dependiente es el ingreso en función de escolaridad, experiencia, experiencia al cuadrado y una constante. Sobre la base de lo anterior, se pide:

1. Escriba la ecuación de regresión múltiple del problema descrito

Y = 10,13596+B1*0,134559-B2*0,0399326-B3*0,0003878

1. Interprete la regresión en términos de significancia individual, global, R cuadrado, Error

El modelo explica el 45,82% del modelo. Al tomar en cuenta el r ajustado, este es caso lo mismo ( 45,72% ) . Los valores p son todos 0, lo que implica que el 0 menores al 5% , son los 3 coeficientes significativos, o mejor dicho, si sirven para explicar el modelo. Al ser los valores t altos, esto quiere decir que el error es alto, lo que explica el porque el r cuadrado es bajo. Podemos darnos cuenta que en este caso, faltan variables que explican el ingreso de una persona

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