Tarea econometria

TAREA PREPARATORIA 2

Integrantes: Camila Garcia

Benjamin López

Marcos Muñoz

Sebastian Rivas

Comentes.

1 Si la muestra de datos crece, y agregando variables relevantes , mejora el Test de Ramsey

Verdadero, es test de Ramsey es capaz de determinar la correcta especificación de un modelo econométrico para el cual se contrasta el modelo especificado con ciertos momentos de la variable predictora incluida en el modelo con la finalidad de explicar si alguna transformación de la variable predictora finalmente explica mejor el fenómeno que el modelo declarado. Luego agregando variables relevantes al modelo y un registro más extenso de datos de la prueba de Ramsey mejora hacia indicar que el modelo efectivamente muestra una correcta especificación.

5 .-Al agregar más variables , y constante el tamaño muestral el test de Jarque Bera detecta normalidad leve

Falso, la prueba de Jarque vera muestra que los residuos de una regresión cumplen con el supuesto del modelo de MCO que indica normalidad en su distribución, luego agregar variables relevantes al modelo no conlleva a favorecer o aminorar el nivel de evidencia para determinar normalidad.

6.- El método de los signos, una mayor variación en la muestra ayuda a disminuir la evidencia de normalidad

Verdadero, el método de los signos toma las variaciones existentes en los residuos de la regresión, es obvio que existirán diferenciales tanto positivas cómo negativas, luego mientras el valor esperado de la prueba de rachas caiga dentro del intervalo de confianza se logrará determinar normalidad, luego si la variación crece la evidencia de normalidad disminuirá.

7 En caso de muestras pequeñas, el test de Ramsey conduce a error.

Verdadero, la prueba de Ramsey está definido para lograr determinar la correcta especificación del modelo asumiendo que el N de la muestra es lo suficientemente consistente para declarar o no si el modelo está bien especificado, luego para muestras muy pequeñas es evidente que test llevará a un error en la determinación de la conclusión.

8.- En KS , un aumento en la volatilidad muestral es sinónimo de Normalidad

Verdadero, la prueba de KS permite contrastar las hipótesis de que los residuos del modelo econométrico siguen una distribución normal y por ende cumplen con los supuestos del modelo de regresión lineal declarados. Luego al aumentar la volatilidad muestras (ERROR TÍPICO) es evidente que la evidencia para declarar normalidad bajará y luego el nivel de anormalidad prevalecerá.

12.- El método G y Q, un aumento en la muestra ayuda a disminuir la evidencia de Heterocedasticidad

No necesariamente, la prueba de G & Q permite determinar la existencia o no del fallo de heterocedasticidad en la regresión mediante el análisis de los SCR de un modelo, luego es método no indica específicamente la causa del fallo ni sugiere alternativas corrección, sin embargo, el método más práctico de corrección del fallo es aplicando una transformación logarítmica que acotará las escalas de la muestra y por ende la variación. Luego aumentar la muestra no tiene una implicación directa en la prueba dado que aumentar datos de variables relevantes, aún ejecutando la transformación no ayuda en nada a determinar las causa y las posibles soluciones al fallo.

III INTERPRETACIÓN

3.1.-EN EL DEPTO. DE ESTUDIOS DEL BANCO CENTRAL de un país, desean conocer la relación o impacto del capital físico acumulado, en el pib del país. Se procedió a elaborar el cuadro 1, en cifras 100 billones de dólares del mismo valor.

[pic 1]

a) Explicite el modelo óptimo determinístico.

[pic 2]

El modelo global con los valores obtenidos quedaría de la siguiente forma:

PIB= 0,30 + 0,455 (capital físico acumulado) + termino aleatorio del error

b) Evalúe el R2 y el Fc crítico de Fisher y comente su significancia.

 [pic 3]

Esto indica que el modelo tiene una confiabilidad del 92,76%.

[pic 4]

El valor de F tabla (1;8) =5,318, y se puede apreciar que el f es mucho mayor que F tabla, esto indica que la calidad del modelo global es alta y que el modelo matemático es el apropiado ya que F = 102,634774 mucho mayor que 5,318.

c) Evalué si los coeficientes Betas son significativos al 95% de confianza.

T tabla crítico = 2,30600414

B0 = 2,08690429038475 = no significativo

B1 = 10,1308821706324 = Significativo

d) Comente si el stock de capital físico ha sido un factor determinante para el pib.

 Sí, es un factor determinante ya que la variable B1 si representa significatividad, ya que su valor estadístico t en valor absoluto es mayor que el encontrado en la tabla T- student considerando una confiabilidad del 95%

e) Obtenga un pronóstico para el pib del período 11, si el capital físico para el periodo que viene crecerá un 7%.

PIB = 0.30 + 0.455 (4.33x1.07) = 2.4080605

f) Evalué la normalidad de los residuos (ê), por el método que usted conoce (Test de los signos o Test KS)

[pic 5]

[pic 6]

0,261614 ese es el error máximo permitido, y esto indica que la distribución empírica es similar a la teórica, o sea que la distribución de frecuencias observada es consistente con la distribución teórica.

3.2.-EVALUACIONES INTERNACIONALES. El Ministerio de Educación está estudiando, la relación, entre la educación Universitaria de los padres y el rendimiento académico, en matemáticas en la prueba

a) Explicite el modelo óptimo determinístico.

RACAD = 3,18 + 3,51(Padres con educación universitaria) + termino aleatorio del error

b) Evalúe el R2 y el Fc crítico de Fisher y comente su significancia.

[pic 7]

Significa que existe un 86% de confiabilidad en este modelo

[pic 8]

F tabla (1;10) = 4,965,  F es mayor que F tabla , esto indica que la calidad del modelo es alta, mientras más alto este número es mejor

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