Econometria

PROFESOR: FERNANDO CABRALES

ECONOMETRÍA

Realizado por | Constanza Reyes Camp

A continuación se presenta los datos del Ahorro e Ingreso de Estados Unidos, los cuales analizaremos a través de los Test de White, Chow, Durbin Watson y Breusch-Godfrey, con el programa SPSS.

Observación 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 19901991 1992 1993 1994 1995

Ahorro 61 68.6 63.6 89.6 97.6 104.4 96.4 92.5 112.6 130.1 161.8 199.1 205.5 167 235.7 206.2 196.5 168.4 189.1 187.8 208.7 246.4 272.6 214.4 189.4 249.3

Ingreso 727.1 790.2 855.3 965 1054.2 1159.2 1273 1401.4 1580.1 1769.5 1973.3 2200.2 2347.3 2522.4 2810 3002 3187.6 3363.1 3640.8 3894.5 4166.8 4343.7 4613.7 4790.2 5021.7 5320.8

dicotomía 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

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I.-Análisis de Ahorro-Ingreso en EE.UU a) Regresión lineal Simple y análisis de significancia Al realizar la estimación por mínimos cuadrados ordinarios en Stata, se obtiene:

El modelo obtenido sería:

ˆ ˆ ˆ Ahorrot = α 2 * Dt + β1 * Ingresot + β 2 *( Dt * Ingresot ) α1 + ˆ ˆ α1 = 1.016115 ˆ α 2 = 152.4786 ˆ β1 = 0.0803319 ˆ β 2 = −0.0654694
Así, seobserva que existe una relación positiva entre el nivel de ahorro de la población y el ingreso promedio que ésta percibe durante un periodo, puesto que el coeficiente asociado a dicha variable es positivo en la regresión obtenida, sin embargo, la incidencia es de apenas un 8%. Lo anterior se podría explicar debido a que es lógico que si un hogar o familia experimenta un mayor nivel de renta, tendrámayor capacidad de ahorro, puesto que podrá solventar su consumo promedio de mejor manera en la medida que su nivel de ingresos sea mayor, lo que se traduce en una mejor situación económica (ceteris paribus). Por lo anterior, es correcto señalar que existe una concordancia entre el signo asociado al coeficiente de la variable explicativa Ingreso. Por otra parte, se observa que el valor del coeficientelibre (o constante del modelo) es bastante cercano a la unidad, por ende el intercepto con el eje Y ronda dicho valor. Al analizar el valor del coeficiente asociado a la variable dicotómica, se observa que es el mayor de los 4 obtenidos por el modelo, y de forma bastante significativa, lo que indica

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(en un análisis de carácter provisorio) que existirá una diferencia respecto alintercepto entre los dos grupos de observaciones que están siendo analizados. Finalmente, en cuanto al valor del coeficiente asociado al diferencial de la pendiente, se tiene que éste es negativo, pero de magnitud bastante pequeña, por ende es posible prever que no se tendrá una gran variación respecto a la pendiente de la regresión para ambos grupos en estudio. A partir de los resultados anteriores, esposible construir las dos regresiones lineales de interés, cada una de las cuáles representa a uno de los grupos objetivos: 1.- Observaciones 1970-1981
= 1.016115 + 0.0803319* Ingresot Ahorrot

2.- Observaciones 1982-1995
Ahorrot = (1.016115 + 152.4786) + (0.0803319 − 0.0654694) * Ingresost = 153.494715 + 0.0148625* Ingresost Ahorrot

Ante lo anterior, se observa que los modelos difieren (apriori) tanto en el intercepto como en la pendiente obtenida, sin embargo, la variación del intercepto es bastante significativa (con mayor valor para el segundo periodo en análisis), alcanzando una diferencia que asciende a un 150%, mientras que la pendiente del segundo modelo corresponde al 18.5% de la primera regresión obtenida. Respecto a la significancia individual y global de las variablespresentes en la regresión lineal, se procede a realizar los test correspondientes, con tal de determinar la real importancia de cada una de éstas dentro del modelo estimado. En el caso de la significancia individual, se utiliza el test de “T” cuya hipótesis nula consiste en que el coeficiente asociado a la variable (los “betas” y “alfas” estimados) es nulo, contra la hipótesis alternativa (de dos...