Econometría - Evolución Consumo Familiar

Paloma Meyer !! Trabajo Obligatorio Econometría!

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1) INTRODUCCIÓN 2) DATOS 3) MODELO 4) ESTIMACIÓN E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS 5) CONCLUSIÓN 6) TABLA DE CÁLCULOS 7) GRÁFICOS

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1) INTRODUCCIÓN Parece que la salida de la situación económica actual, está en gran medida en manos de las familias, para reactivar la economía hayque aumentar el consumo, lo cual veo muy difícil con la tasa de paro actual. Voy a ver como evoluciona el consumo familiar en función de la población activa y de la evolución de los precios.

2) DATOS Están recogidos de un estudio sobre el consumo y la economía familiar de Catalunya Caixa a partir de datos del INE. Los datos son del año 2002 al 2010 Y es el consumo privado en millones de euros.X1 es la población ocupada en miles de personas X2 es la variación del IPC en porcentaje n 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Y 425.093,00 451.208,00 487.079,00 525.124,00 566.151,00 604.654,00 622.368,00 588.163,00 606.911,00 X1 16.630,00 17.296,00 17.971,00 18.973,00 19.748,00 20.356,00 20.258,00 18.937,00 18.499,00 X2 3,10 3,00 3,00 3,40 3,50 2,80 4,10 -0,30 1,80

3) MODELO Formafuncional del modelo Yt = !0 + !1 Xt1 + !2 Xt2 + et

Es de esperar que el consumo aumente cuando aumente la población ocupada y disminuya cuando aumenten los precios.

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4) ESTIMACIÓN E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS Yt = -376943 + 51,5592 X1 – 17506,1 X2 R2 = 0,863065 t* (-2,340) (5,983) (-2,034) F* = 18,90821 D.T. de la regresión =31152,78 D.T. de la vble dependiente = 72907,17 Los resultados obtenidos con esta estimación muestran una bondad del ajuste buena (R2 = 0,863065) y un estadístico F-Snedecor que permite calificar la regresión en términos globales como estadísticamente significativa. La prueba tStudent nos muestra que solo es significativo individualmente !1 Contraste LM de autocorrelación hasta el orden 1.Estadístico de contraste LMF = 4,96089 > F(1,5) = 0,0764234, rechazamos la hipótesis nula, luego existe autocorrelación. Observando el gráfico de los residuos (TO G2 RESIDUOS) vemos que no siguen una pauta de comportamiento. Contraste de heterocedasticidad de White. Yt = -7,52161e+010 +7,92189e+06 Xt1 +1,17597e+09 Xt2 –205,720 Xt12 3,66494e+08 Xt22 R2 = 0,352718 n R2= 3,1744463 Chi-cuadrado (4) = 0,529065R2 corregido = 0,817420 t (6, 0´025) = 2,447 F (2,6) = 5,14

rechazamos la H0 , existe heterocedasticidad, es decir, la varianza del término de error no es constante Comprobamos si existe multicolinealidad entre las variables explicativas Xt1 = 18459,7 + 103,723 Xt2 R2 = 0,010789 < R2 = 0,863065 no confirmamos que exista multicolinealidad F = 0,076345 FAV = 1,01090667

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Elimino del modelo la variable IPC Yt = !0 + !1 Xt1 + vt Yt = -390278 + 49,7383 Xt1 R2 = 0,768612 t* (-2,015) (4,822) F* = 23,25216 d = 0,346899 R2 corregido = 0,735556 t (7, 0´025) = 2,365 F (1,8) = 5,32

6) CONCLUSIONES Efectivamente cuando aumenta la población ocupada aumenta el consumo, en la proporción que indica la pendiente de la recta de regresión.Pero para tener resultados fiables debería, en primer lugar, aumentar el número de observaciones y en segundo lugar incluir variables que afectan al consumo, como pueden ser el acceso al crédito, el valor patrimonial de las familias, las expectativas de conservar el empleo, etc. La dificultad está en tener datos de estas variables para poder incluirlas en el modelo.

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" 7) TABLA DE CÁLCULOS "

n
1 2 3 4 5 6 7 8 9 SUMA MEDIA

Y
425.093,00 451.208,00 487.079,00 525.124,00 566.151,00 604.654,00 622.368,00 588.163,00 606.911,00 4.876.751,00 541.861,22

X1
16.630,00 17.296,00 17.971,00 18.973,00 19.748,00 20.356,00 20.258,00 18.937,00

X2
3,10 3,00 3,00 3,40 3,50 2,80 4,10 -0,30

Y2
180.704.058.649,00 203.588.659.264,00...