Econometria

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 55 (13670 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 24 de marzo de 2011
Leer documento completo
Vista previa del texto
INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS DE LA REGRESION

Suponiendo que partimos del modelo siguiente:

Y = β0 + β1 (X1) + β2 (X2) + u

Donde

Y= Variable dependiente
X1= Variable explicativa

Β0= Intercepto. El parámetro que corresponde al término constante debe ser interpretado como el valor que otorga la variable endógena cuando el resto de variables explicativas valen cero. Por ejemplo enuna función de consumo, aunque este depende de la renta y de otras variables, cuando todos ellos valen cero el individuo realiza un consumo para sobrevivir, lo que es conocido como “autoconsumo”. Ese valor queda recogido en el modelo básico de regresión lineal a través del parámetro que corresponde al término constante.

Β1= Pendientes (debemos recordar que la pendiente o β1 se debe entendercomo una propensión marginal o bien como una elasticidad). Miden la relación entre las variables explicativas y la variable endógena a través de su signo y su cuantía. El signo mide si la relación entre las variables es directa o inversa (si a medida que la explicativa incrementa también lo hace la endógena o viceversa). La cuantía sirve para medir que variable explicativa, de todas lasexpucitadas en el modelo, es más importante para explicar el comportamiento de la endógena, de tal manera que si todas las variables están medidas en las mismas unidades de medida, la variable más importante será la que tenga un mejor valor de su parámetro.

U= TPE es una variable que recoge todos aquellos factores factores que pueden influir a la hora de explicar el comportamiento de las variables Yque sin embargo no están reflejados en la variable explicativa X. Estos factores deben ser poco importantes, es decir, no puede existir una variable explicativa relevante omitida en el modelo de regresión. De ser así estaríamos incurriendo en lo que se conoce como un error de especificación del modelo. El término de perturbación también recoge los posibles errores de medida de la variabledependiente Y.

i= es el subíndice que hace referencia a las diversas observaciones para las cuales se establece su validez. Según el tipo de valores con los que este trabajando, el subíndice hará referencia a distintos modelos del tiempo (series temporales las cotizaciones en bolsa diarias, los índices de precio al consumo mensuales, los datos anuales del PIB de un país, etc.).

Parámetros

Elanálisis de los parámetros estimados permite conocer la estructura económica del fenómeno que se está analizando, entendiendo por estructura el patrón de comportamiento de acuerdo con el cual se desarrolla una acción. De este modelo, en un modelo en el que se trata de explicar la evolución del consumo en función del ingreso y de la tasa de interés, la estructura económica quedará definida comoIncrementos de consumo a medida que incrementa el ingreso y reducciones de consumo a medida que incrementan la tasa de interés.

Una vez estimado el modelo, admitimos que la estructura permanece constante para todo el periodo de estimación. Esto es, que los parámetros son los mismos para toda la muestra y que las relaciones permanecen constantes para todo el periodo analizado. Es por ello, que losparámetros no van acompañados de un subíndice en la expresión matemática del modelo básico de regresión lineal.

Usualmente nos encontramos que al efectuar una regresión, los signos de los parámetros generan confusión para su interpretación. A continuación se muestran las representaciones gráficas de los parámetros y sus formas básicas de interpretación.

Si β0 es negativo

Únicamente indicael punto donde parte la recta, de regresión.

Como se puede observar el signo del intercepto (β0). Es negativo y únicamente nos indica el punto de donde parte la recta de regresión.

Si β0 es positivo

Muestra el punto donde parte la recta de regresión; el componente autónomo o aquella parte de (variable dependiente) que no está en función de (variable explicativa).

.

Si βi es...
tracking img