Ejercicios De Econometría

TAREA ECONOMETRÍA

1. El departamento de personal de una corporación industrial querría estudiar la relación entre el salario semanal (en miles de $) y el tiempo de servicio (en meses) o la edad (en años) de sus empleados a nivel gerencial. Se selecciona una muestra aleatoria de 8 empleados a nivel gerencial, con los resultados siguientes:

Empleado 1 2 34 5 6 7 8
Salario 519 636 558 408 442 502 408 490
Tiempo ss. 330 569 375 113 215 343 252 348
Edad 46 65 57 47 41 59 45 57

Se desea predecir el salario semanal con base en el tiempo deservicios o la edad de un empleado, y se supone que estas variables tienen relación lineal. Utilizando EXCEL:

Utilizando Excel.

1.1 Encuentre los estimadores de los coeficientes de regresión. Interprete el significado de las pendientes en este problema.

Modelo Regresión1: Salario depende del tiempo de servicio.

β2=0,54704379 , la pendiente en este caso se interpreta de la siguientemanera: Por cada mes de servicio adicional el salario semanal aumenta en 0,54704379 (miles de $) o en $547 pesos semanales.

Modelo Regresión 2: Salario depende de la edad.

β2=7,325732899, la pendiente en este caso se interpreta como, Por cada año adicional el salario semanal aumenta en 7,325732899 (miles de pesos) o en $7325 pesos semanales.

1.2 ¿Cuál de las dos variables esmás adecuada para predecir el salario? Justifique

La variable que más se adecua para predecir el salario semanal es el tiempo de servicio (en meses), debido a que si analizamos los R2, ya que ambos modelos poseen idéntica variable dependiente podemos concluir que el R2 del primero modelo de regresión es decir que el salario depende del tiempo de servicio es más cercano a 1, con un valor de0,8806472, mientras que la regresión 2 donde el salario depende de la edad, posee un R2 de 0,630751671, menos cercano a uno que el modelo predictivo que utiliza como variable el tiempo de servicio, entonces podemos afirmar que un 88% de la variación del salario semanal esta explicada por el tiempo de servicio ( meses).

1.3 Pruebe la significancia del modelo que usa como variable predictiva eltiempo de servicio.

H0 β2=0 Modelo no es significativo
H0 β2 ≠ 0 Modelo es significativo
α=0,05
T tabla
T (1-α2, (n-2)) = (0,975, 6) =2,4469
Tobs.

β2- β2Sβ2 = 0,54704379-00,082217=6,653657881

Tobs ∈ Rc por lo tanto se rechaza H0
Por lo tanto la variable predictiva en este caso
El tiempo de servicio (meses) es significativa
para la predicción delsalario.

6,653

2. Cierta empresa desea estimar la función de demanda para su último producto lanzado al mercado. Para ello, un profesional de la empresa ha usado la cantidad vendida Q, en unidades, y el precio P, en miles de $, en una muestratamaño 8 y aplicado el modelo , linealizado. El profesional obtuvo los siguientes resultados:
Estadísticas de la regresión | | | |
Coeficiente de correlación múltiple | 0,9709217 | | | |
Desviación estándar de los errores | 0,131492917 | | | |
Promedio ln P | 2,487410553 | | | |
Promedio ln Q | 5,503769448 | | | |
Observaciones | 8 | | | |
| Coeficientes | Errortípico | Estadístico t | Probabilidad |
Intercepto | 8,511831086 | 0,306341325 | 27,7854484 | 1,43738E-07 |
ln P | -1,2093145 | 0,121730278 | -9,93437715 | 6,0135E-05 |

3.1 Estime con 95% de confianza la demanda esperada cuando el precio es de $15.000.
LnQ=8,511831086-1,2093145LnP
P=$15.000
P=Ln15
yi=8,511831086-1,2093145*Ln15
yi=5,236946711
t1-α2;n-2=t0,975;6=2,4469...