Econometria Con Eviews

Parte 2: Aplicativo

A partir de la base de datos: Datos Taller1_2012.xlxs y utilizando las variables “Consumo de Gas Natural” (CONS) E “Ingreso promedio per cápita” (PI), desarrolle:

Elabore un diagrama de dispersión, calcule e intérprete las estadísticas descriptivas (media, mediana, valores mínimos, valores máximos, desviación estándar, Skewness, Kurtosis y Jarque-Bera); construya la matriz de correlación, para determinar si existe relacion lineal entre las variables de interés lo cual debe corroborar con una prueba de hipótesis al 1% de significancia.

Diagrama de dispersión.

Estadísticas descriptivas.

Interpretación de las estadísticas descriptivas:

MEDIA:

El Consumo de Gas Natural (CONS) promedio anual por familia es de 8.312308.

El Ingreso promedio per cápita (PI) anual por familia es de 983.9152.

MEDIANA:

El 50% de las familias tienen un Consumo de Gas Natural (CONS) por más de 8.630000 y el otro 50% de familias tienen un Consumo de Gas Natural (CONS) menor de 8.630000.

El 50% de las familias tienen un Ingreso per cápita (PI) por más de 993.5989 y el otro 50% de familias tienen un Ingreso per cápita (PI) menor de 993.5989.

VALORES MINIMOS:

El mínimo valor de Consumo de Gas Natural (CONS) anual por familia es de 5.590000.

El mínimo valor de Ingreso per cápita (PI) anual por familia es de 605.0895.

VALORES MAXIMOS:

El máximo valor de Consumo de Gas Natural (CONS) anual por familia es de 10.14000.

El máximo valor de Ingreso per cápita (PI) anual por familia es de 1359.131.

DESVIACION ESTANDAR:

El grado de dispersión de las observaciones en el Consumo de Gas Natural (CONS) es de 1.329404, es decir, tiene una variabilidad de 1.329404.

El grado de dispersión de las observaciones en el Ingreso per cápita (PI) es de 231.8788, es decir, tiene una variabilidad de 231.8788.

SKEWNESS:

El valor Skewness de la variable CONS es de -0.725062, es decir, es menor que cero, esto quiere decir que los valores mayores están concentrados en la derecha de la media, con extremos valores para la izquierda.

El valor Skewness de la variable PI es de -0.044366, es decir, es menor que cero, esto quiere decir que los valores mayores están concentrados en la derecha de la media, con extremos valores para la izquierda.

KURTOSIS:

La kurtosis de la variable CONS es de 2.322749, es decir, es menor de 3: (K<3), el grado de concentración de los valores alrededor de la zona central de distribución es reducida, entonces podemos decir que la distribución es de tipo platicúrtica, por lo que la curva es achatada.

La kurtosis de la variable PI es de 1.803553, es decir, es menor de 3: (K<3), el grado de concentración de los valores alrededor de la zona central de distribución es reducida, entonces podemos decir que la distribución es de tipo platicúrtica, por lo que la curva es achatada.

JARQUE-BERA:

Matriz de correlación.

Hallando la matriz de correlación:

γ_(CONS,PI )=(∑▒〖(X-X ̅ )(Y-Y ̅)〗)/√(∑▒〖(X-X ̅ )^2 〖(Y-Y ̅)〗^2 〗)=(581.4291)/√((1344194.513*44.18286) )=0.755131

Realizando la Prueba de Hipótesis:

1) Planteamiento de Hipótesis.

H_O: ρ_(CONS,PI)=0

H_a: ρ_(CONS,PI)≠0

2) Nivel de Significancia.

α=1%

3) Estadístico de Prueba.

T_c=(γ√(n-2))/√(1-γ^2 )-θ=(0.755131√(26-2))/√(1-〖0.755131〗^2 )=5.642950596

4) Regiones de decisión.

T_(α⁄2 (n-2) )=2.797

5) Conclusión.

t_c>|T_(α⁄2 (n-2) ) |→Rechazar Ho

Rechazamos la Ho y aceptamos la Ha. Existe relacion entre las variables CONS y PI al 1% de significancia, además podemos observar que existe una relacion directa entre las variables. Su correlación es alta 0.755% entre el Consumo de Gas Natural y el Ingreso promedio per cápita, por lo que podemos concluir diciendo que un incremento en el Ingreso promedio per cápita influye en el aumento de Consumo de Gas Natural.

A partir del punto 1, explique intuitivamente las razones por la cual puede existir una relacion entre las dos variables mencionadas.

Existe una relacion significativa entre las variables Consumo de Gas Natural también se Incrementara (CONS) y Ingreso promedio per cápita (PI) ya que tiene un coeficiente de correlación de 0.755131, y se puede deducir que tienen una relacion directa, ya que si el Ingreso promedio per cápita (PI) aumenta el Consumo de Gas Natural (CONS) también se Incrementara, además tiene un coeficiente de correlación alto ya que este se acerca a 1.

Estime una regresión lineal (mediante MCO) con CONS la variable dependiente y PI la independiente utilizando las ecuaciones derivadas algebraicamente en clases (calculo en termino de desviaciones).

En términos de desviación:

β_2=(∑▒〖x_i y_i 〗)/(∑▒〖x_i〗^2 )=(5819.4291)/(1344194.513)=0.004329

β_1=Y ̅-β ̂_2 X ̅=8.3123-(0.004329*983.91515)=4.052638

Estime una regresión lineal (mediante MCO) con CONS la variable dependiente y PI la independiente en el software Eviews. Dibuje el resultado sobre un diagrama de dispersión (valores observados y valores predichos).

Regresión lineal

Dibuje el resultado sobre un diagrama de dispersión los valores observados y

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