PROBLEMAS DE REGRESION

ECONOMETRIA

Problema de modelos de regresión.

Luis Villalobos

Hector San Martin

Daniel Saldaña

Solange Ortega

Universidad UNIACC

Profesor Sr. Felipe Palominos Olivares

21 de octubre de 2013

DESARROLLO PREGUNTA 1

a) La multicolinealidad es un fenómeno muestral.

Existen indicadores que demuestran la existencia de multicolinealidad, éstos son el coeficiente de correlación, coeficiente de correlación parcial y el factor de “inflación” de la varianza, todos ellos estadísticos típicos de una muestra. Las soluciones que se pueden plantear para la eliminación de multicolinealidad radican precisamente en la obtención (en la medida de las posibilidades) de una nueva muestra o el tratamiento de datos de panel, de esta forma se reconoce que la multicolinealidad es un fenómeno natural de una muestra, se tiene que considerar por ello que en la economía difícilmente las variables comunes de análisis no tendrán este fenómeno, por ello se definen dos tipos de multicolinealidad, la exacta y la aproximada. En los modelos econométricos se deben subsanar las exactas, como se dijo antes buscando otras muestras, quitando variables al modelo o complementando el modelo con datos adicionales.

b) El mejor método para corregir la multicolinealidad es eliminar unavariable explicativa ya que el efecto de esta variable queda recogidoen los coeficientes de las variables que mantenemos.

Si bien la eliminación de variables es el método más común (aunque por muchos econometristas el menos aconsejable) para eliminar el efecto de multicolinealidad, provoca que el estimador de una variable que permanece sea sesgada aunque su varianza se vea reducida de manera positiva, es decir, el método de eliminación ayuda a que se disminuya el error cuadrático medio.

DESARROLLO PREGUNTA 2

Dado el siguiente caso:

La cámara del libro, desea conocer de qué variables dependen los hábitos de lectura de los Chilenos. Para eso contrata la realización de una encuesta donde se pregunta a las personas:

HLectura: Horas semanales dedicadas a la lectura.

Edad: Edad de la persona, medida en años.

Educ: Nivel de educación, que va de 1 (bajo) a 5 (alto).

Tele: Cantidad de televisores que hay en la casa.

Sexo: Sexo de la persona.

La tabla que sigue, muestra la estimación MICO de un modelo donde

las horas de lectura semanales se explican por la educación, la

edad, y la cantidad de televisores en el hogar para una muestra de

1472 adultos.

Además, se conoce que la Cov (^B3;^B4) =0.005128

a) Interpreten cuidadosamente el significado económico de los coeficientes

estimados de la regresión.

La regresión muestra un intercepto con el eje en el tercer cuadrante que si bien tiene una elevada desviación estándar

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