El objetivo de esta actividad es comprender cómo estimar un modelo en función de variables dummy.

Objetivo:

El objetivo de esta actividad es comprender cómo estimar un modelo en función de variables dummy.

Procedimiento:

-Primeramente buscamos en fuentes de internet información mensual de las variables tipo de cambio, precio de apertura de una acción, y el IPC por 100 meses de muestra.
-Después en diferentes hojas de Excel pasamos la información encontrada de cada una de las variables y dividiendo por meses pusimos 1 o 0 según correspondía a cada variable.
-Por consiguiente importamos cada archivo a gretl y obtuvimos los resultados para así poder contestar las preguntas que vienen en blackboard.

Resultados:

1. Importen los datos que llevaron a clase al programa Gretl.
2. Estimen un modelo en donde el tipo de cambio depende de variables dummy  que representen a cada uno de los meses del año.
   [pic 2]

[pic 3]

1. Respondan a lo siguiente:

1. ¿Son significativos los efectos mensuales?
   De acuerdo a los resultados obtenidos en la columna estadístico t podemos deducir que si son significativos porque son mayores que 1.96 y en el valor p son menores a 0.05

1. ¿Cuál es el mes que tiene un efecto mayor en el tipo de cambio (en términos absolutos)?
   El mes que tiene mayor efecto en el tipo de cambio es noviembre con un coeficiente de 12.9950.
   
2. ¿Cuál es la elasticidad sobre el tipo de cambio de cada uno de los meses?
    Enero                12.7901        
    Febrero              12.8052        
    Marzo                12.8467        
    Abril                12.6626      
    Mayo                 12.7201        
    Junio                12.4906          
    Julio                12.4584          
    Agosto               12.4378          
    Septiembre           12.7152        
    Octubre              13.0020          
    Noviembre            12.9950        
    Diciembre            12.8864          
   
3. Si elimino alguno de los días, ¿mejora la bondad de ajuste del modelo?
   El R-cuadrado con todos los meses es de 0.0186772 y eliminando diciembre es de 0.908732 por lo que tiene un aumento considerable.

1. Estimen un modelo en donde el precio de apertura de una acción depende de variables dummy  que representen a cada uno de los días de la semana: lunes, martes, miércoles, jueves y viernes.
   [pic 4]
   [pic 5]
2. Respondan a lo siguiente:

1. ¿Son significativos los efectos mensuales?
   Si son significativos ya que en el estadístico t son mayores a 1.96 y en el valor p son menores a 0.05
2. ¿Cuál es el mes que tiene un efecto mayor en el precio de la acción (en términos absolutos)?
   El mes que tiene mayor efecto en la acción es octubre con un coeficiente de 23.1563.
3. ¿Cuál es la elasticidad de cada uno de los meses sobre el precio de apertura de la acción?
   Enero                22.6533          
    Febrero              21.7078          
    Marzo                22.0689    
    Abril                21.5800        
    Mayo                 22.8212    
    Junio                22.8887        
    Julio                22.8013          
    Agosto               23.0463      
    Septiembre           23.0213        
    Octubre              23.1563        
    Noviembre            22.0012          
    Diciembre            22.3588  
   
4. Si elimino alguno de los días, ¿mejora la bondad de ajuste del modelo?
   El R-cuadrado con todos los meses es de 0.0101271 y quitándole el mes de febrero es de  0.869278 por lo que tiene un aumento muy considerable.
   

1. Estimen un modelo en donde el IPC depende de variables dummy  que representen a cada uno de los días de la semana: lunes, martes, miércoles, jueves y viernes.

[pic 6]

[pic 7]

1. Respondan a lo siguiente:

1. ¿Son significativos los efectos mensuales?
   Si son significativos ya que en la columna de estadístico t todos los valores son mayores que 1.96 y en el valor p son menores a 0.05
   
2. ¿Cuál es el día que tiene un efecto mayor el IPC (en términos absolutos)?
   El mes mayor que tiene mayor efecto en el IPC es diciembre con un coeficiente de 1.0456E+07.
3. ¿Cuál es la elasticidad de cada uno de los meses sobre el IPC?
    Enero                 1.01453E+07
    Febrero               1.02257E+07
    Marzo                 1.02738E+07
    Abril                 1.03159E+07
    Mayo                  1.03503E+07
    Junio                 1.03735E+07
    Julio                 1.03875E+07
    Agosto                1.03976E+07
    Septiembre            1.04091E+07
    Octubre               1.04122E+07
    Noviembre             1.04229E+07
    Diciembre             1.04565E+07
4. Si elimino alguno de los meses, ¿mejora la bondad de ajuste del modelo?
   El R-cuadrado con todos los meses es de  0.00837556 y quitándole el mes de marzo es de 0.9101 por lo tiene un gran aumento.

1. ¿En cuál de los tres modelos resultó que son más significativos los efectos meses?
   De acuerdo a los R cuadrado corregido de cada uno de los modelos realizados pudimos determinar que el más significativo es que el mejor es el de tipo de cambio ya que es el mayor de los tres.

Conclusión:

 En modo de conclusión podemos decir que las variables dummy  son muy sencillas de construir, únicamente necesitan una justificación teórica, pueden servir para medir distintos tipos de efectos que las variables explicativas continuas no pueden hacer.

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