Econometria

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Econometría Básica Taller 1 Alix E. Cruz Medina U00048728 1. Los datos de wage2.raw sobre hombres trabajadores se utilizan para estimar la siguiente ecuación: = . − . + . + . = 722 = 0.214

Donde educ equivale a años de educación, sibs es el número de hermanos, meduc es el número de años de educación de la madre y feduc es el número de años de educación del padre. i. ¿Tiene sibs el efectoesperado? ¿Por qué? Si mantenemos meduc y feduc fijos, ¿Cuánto tiene que aumentar sibs para reducir en un año el número de años de educación estimado? (un numero decimal es válido como respuesta). Lo lógico sería que la variable años de educación (educ) disminuya al aumentar el número de hermanos (sibs) porque se comporta de una forma inversa. El coeficiente de ésta tiene un valor negativo = −0.094 ,lo que quiere decir que cuando aumenta en un 1% el número de hermanos los años de educación disminuye en un 9,4%, manteniendo meduc y feduc fijos. .Para reducir en un año el número de educación sibs tiene que aumentar en 10,64 cantidades de hermanos. = ii. = 1 0.094 = 10.6382

0.094

Argumentar la interpretación del coeficiente de meduc.

Cuando el número de años de educación de la madreaumenta en un 1%, el equivalente a años de educación aumenta en un 13,1%, manteniendo las demás variables constantes (sibs y feduc). iii. Supongamos que un hombre A no tiene hermanos, y que tanto su padre como su madre tiene 12 años de educación. Otro hombre B, tampoco tiene hermanos, pero tanto su padre como su madre tiene 16 años de educación. ¿Cuál es la diferencia estimada entre B y A en años deeducación? = 10.36 − 0.094(0) + 0.131(12) + 0.210(12) = 10.36 − (0.094 ∗ 0) + (0.131 ∗ 16) + (0.210 ∗16) 14.45 = 15.82

La diferencia estimada entre B y A en años de educación es de 1.37 años, es decir, 15.82 − 14.45 = 1,37 años.

2. La siguiente ecuación describe el precio mediano de la vivienda en una comunidad en función del nivel de contaminación (nox por oxido nitroso) y el número mediode habitantes en la vivienda de la comunidad( rooms): ( i. )= + ( )+ +

¿Cuáles serán los signos probables de y ? ¿Cuál es la interpretación de explicar la respuesta? El signo probable para el coeficiente del nivel de contaminación ( ) es negativo porque a medida que aumenta el nivel de contaminación por óxido de nitroso el precio de la vivienda en una comunidad debe disminuir, es decir tienenuna relación inversa éstas dos variables. El signo probable para el coeficiente del número medio de habitantes ( ) es positivo porque a medida que aumenta el número de habitaciones en la vivienda en precio debe aumentar, es decir tienen una relación directa éstas dos variables. ¿Por que nox [o, para ser más precisos, log (nox)] y rooms pueden estar negativamente correlacionados? Y en ese caso, laregresión simple de log (Price) sobre log (nox) con sesgo al alza o a la baja? ¿produce un estimador de Log (nox) y rooms pueden estar negativamente correlacionados porque nox está inversamente correlacionado con el precio de la vivienda mientras rooms está directamente y por lo tanto estas dos variables (nox y rooms) están negativamente correlacionadas. La regresión simple de log (Price) sobre log(nox) produce un estimador de con sesgo positivo porque la correlación entre log (Price) sobre log (nox) es menor que 0, es decir positiva como en este caso. Las siguientes ecuaciones se han estimado utilizando los datos de HPRICE2.RAW ) = 11.71 − 1.043 log( ), log( = 506, = 0.264 (1) ) = 9.23 − 0.718 log( ) + 0.306 log( , = 506, = 0.514 (2) ¿Es la relación entre los estimadores de la regresiónsimple y múltiple de la elasticidad de Price con respecto a nox la que estaba prevista, de acuerdo con la repuesta en (ii)? Significa esto que -0.718 está decididamente más cerca de la elasticidad verdadera que 1.043?

ii.

iii.

Si analizamos los coeficientes de determinación observamos que en la ecuación (1) la variable precio de vivienda no tiene variables relevantes, es decir, tan sólo...
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