Sas-Algunas Cosas Sobre Los Precios Hedonicos, El Valor Del Aire Limpio

TAREA 2 – SAS
FÁTIMA CALDERÓN - 20071662
Modelo log⁡price=crime



Esperanza de los errores igual a cero Ε(u_i )=0
Efectivamente, para el modelo la esperanza de los errores es cero, que quiere decir que la teoría es correcta y que el crimen si es una variable que explica el precio de una casa.
Homocedasticidad VAR(u_i )=σ^2
Los valores siguen un patrón, lo que quiere decir que elmodelo no puede predecir correctamente la variable precio.
Independencia de errores Cov(u_i,u_i )=0 ∀ i≠j
El modelo econométrico no está bien especificado porque sabemos con anticipación que existen más variables aparte del crimen que pueden explicar el precio de las casas.
Especificación correcta Ε(u_i x_i )=0 ∀ i
Existen variables excluidas, lo que quiere decir que el error explica a lavariable endógena, la forma funcional no es correcta.
Variable independiente fija
Crimen es fija, esto quiere decir que no depende de otras variables para ser explicada.
Modelo log⁡price=〖room〗^2



Esperanza de los errores igual a cero Ε(u_i )=0
La esperanza de los errores es cero, que quiere decir que la teoría es correcta y que el número de cuartos en la casa es una variable que explicael precio de una casa.
Homocedasticidad VAR(u_i )=σ^2
Los valores siguen un patrón, el modelo no puede predecir correctamente la variable precio.
Independencia de errores Cov(u_i,u_i )=0 ∀ i≠j
Según la suma de cuadrados, los errores explican el precio de las casas, así que el modelo está mal especificado.
Especificación correcta Ε(u_i x_i )=0 ∀ i
Como los errores explican a la endógena ycomo sabemos que estamos omitiendo variables, existe una mala especificación del modelo.
Variable independiente fija
El número de cuartos es dado para cada una de las casas.
Modelolog⁡price=log⁡rad



Esperanza de los errores igual a cero Ε(u_i )=0
Para todos los modelos la esperanza de los errores es cero, que quiere decir que la teoría es correcta y que la accesibilidad de la viviendasi es una variable que explica el precio de una casa.
Homocedasticidad VAR(u_i )=σ^2
Los valores siguen un patrón, el modelo no puede predecir correctamente la variable precio.
Independencia de errores Cov(u_i,u_i )=0 ∀ i≠j
Según la suma de cuadrados, los errores explican el precio de las casas, así que el modelo está mal especificado.
Especificación correcta Ε(u_i x_i )=0 ∀ i
Como loserrores explican a la endógena y como sabemos que estamos omitiendo variables, existe una mala especificación para todos los modelos.
Variable independiente fija
La accesibilidad de la vivienda no depende de otras variables para ser explicada.

Modelolog⁡price=log⁡dis



Esperanza de los errores igual a cero Ε(u_i )=0
Para este modelo la esperanza de los errores es cero, que quiere decirque la teoría es correcta y que la distancia a los lugares de trabajo si es una variable que explica el precio de una casa.
Homocedasticidad VAR(u_i )=σ^2
Los valores siguen un patrón, el modelo no puede predecir correctamente la variable precio.
Independencia de errores Cov(u_i,u_i )=0 ∀ i≠j
Según la suma de cuadrados, los errores explican el precio de las casas, así que el modelo está malespecificado.
Especificación correcta Ε(u_i x_i )=0 ∀ i
Como los errores explican a la endógena y como sabemos que estamos omitiendo variables, existe una mala especificación para todos los modelos.
Variable independiente fija
La distancia para llegar a la casa es fija.
Modelolog⁡price=log⁡proptax



Esperanza de los errores igual a cero Ε(u_i )=0
La esperanza de los errores es cero,que quiere decir que la teoría es correcta y que el impuesto a pagar si es una variable que explica el precio de una casa. Aunque creería que existe un problema de colinealidad (generalmente, el valor de la casa determina el impuesto a pagar).
Homocedasticidad VAR(u_i )=σ^2
Los valores siguen un patrón, el modelo no puede predecir correctamente la variable precio.
Independencia de errores...