Suecia

                              Estimen con Gretl  por MCO un modelo en el que la variable dependiente sea el gasto en pensiones y la explicativa el Producto Interior Bruto del país que le ha sido asignado a su grupo.

En el trabajo nos vamos a centrar en el estudio de la dependencia del desempleo en función del Producto Interior Bruto de Suecia para el periodo que comprende entre 1997 y 2013.

Hemos obtenido los datos de la página web del Eurostat y a su vez hemos creado un fichero de trabajo en el programa Gretl.

Para comenzar a trabajar hemos estimado la siguiente ecuación:

DESEM = β1 + β2PIB + ûi

Donde:

DESEM: desempleo en Suecia.

PIB: producto interior bruto en Suecia.

En la siguiente tabla se muestra la estimación obtenida, que contiene los resultados de la regresión:

Modelo 1: MCO, usando las observaciones 1997-2013 (T = 17)

Variable dependiente: Desempleo

CONTRASTAR LA SIGNIFICATIVIDAD INDIVIDUAL DE LOS REGRESORES

En primer lugar fijaremos la hipótesis del contraste:

H0: β2 = β2 = 0

H1: β2 = β2 ≠ 0

Para calcular la significatividad de los regresores de forma individual nos fijamos en la tabla t de Student con 15 grados de libertad, siendo 15 años y 2 regresores, y con         α= 0,05.

t 17-2 ; 0.05 = t 15;0.05 = 1.753

Según los datos obtenidos en la tabla tenemos un p-valor 0.88104 que es menor que el nivel de significación. Cuando esto ocurre no rechazamos la hipótesis nula, por tanto, la variable PIB no es significativa para estimar el desempleo.

CONTRASTAR LA SIGNIFICATIVIDAD CONJUNTA DEL MODELO

Nos fijamos en el p-valor, el cual tiene un valor 0.88104. Como podemos observar es un número grande, y al ser mayor que α (0,05), podemos concluir que el modelo no es significativo.

Podríamos saber que el modelo no tiene significatividad conjunta sin realizar lo anterior, puesto que el modelo solo tiene un regresor, y hemos visto anteriormente que este no era significativo.

Con la información que tenemos resulta más rápido calcular el estadístico muestral a partir de la siguiente expresión:

[pic 1]

[pic 2][pic 3] = 0,020076

Buscamos en las tablas: Fα r,n-k= 4,67

Como F<4,67 no se rechaza el H0 por lo que el modelo no es significativo en su conjunto al nivel de significación del 5%.

ANALIZAR LA BONDAD DEL AJUSTE

Antes de analizarlo, tenemos q saber q la bondad de ajuste es R2. En nuestro caso tiene un valor de 0.001542. Con esto podemos decir que un 0,1542% de la variabilidad del DESEM (Desempleo) está explicado por la variabilidad del PIB (producto interior bruto).

Esto significa que el desempleo y el PIB no tienen mucha dependencia entre ellos.

Al ser nuestro regresor, Desempleo (Y) no significativo, podemos afirmar que no aporta información al modelo. Esto quiere decir que el desempleo no influya en el Producto Interior Bruto del país.

Rango de estimación del modelo: 1997 - 2013

Desviación típica de los residuos = 1.21093

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