Cap Tulo 2 Traducido

Capítulo 2: Propiedades de los Coeficientes de Regresión y Pruebas de Hipótesis.
Con la ayuda de análisis de regresión podemos obtener estimaciones de los parámetros de una relación. Sin embargo, son sólo estimaciones. La siguiente pregunta que debemos hacernos es ¿qué tan confiables son? ¿Cuáles son sus propiedades? Vamos a investigar estas preguntas en este capítulo. Tanto la forma en quehacemos estas preguntas, y sus respuestas, depende de los supuestos que estamos haciendo en relación con el modelo de regresión, y estos a su vez dependen de la naturaleza de los datos que estamos utilizando.


2.1 Tipos de datos y el Modelo de Regresión.
Estaremos aplicando nuestras técnicas de regresión para tres tipos de datos: corte transversal, series de tiempo, y el panel. Los datostransversales consisten en observaciones sobre las unidades de observaciones en un momento en el tiempo. Las unidades de observación pueden ser individuos, hogares, empresas, países, o cualquier conjunto de elementos que son suficientemente similares en la naturaleza para permitir una razonable usarlas para explorar las relaciones hipotéticas. Series temporales de datos consisten en la observación repetida através del tiempo en las mismas entidades, por lo general con intervalos fijos entre las observaciones. Ejemplos dentro de un contexto macroeconómico serían datos trimestrales sobre el producto interno bruto, el consumo, la oferta monetaria y las tasas de interés. Los datos de panel, que pueden ser considerados como la combinación de las características de los datos de series de datos y tiempo decorte transversal, consisten en observaciones repetidas sobre los mismos elementos a través del tiempo. Un ejemplo es los EE.UU. Encuesta Nacional Longitudinal de la Juventud utiliza para ilustrar la interpretación de una regresión en la Seccional 1.4. Este consiste u observaciones sobre los mismos individuos desde 1979 hasta el presente, habiendo sido realizó entrevistas al año hasta 1994 y cadados años desde entonces.
Después del tratamiento en Davidson (2000), consideraremos tres tipos de modelo de regresión:
Modelo A (para regresiones utilizando datos de corte transversal): los regresores (variables explicativas) son no estocástico. Esto significa que sus valores en las observaciones en una muestra no tienen componentes estocásticos (azar). Véase el recuadro 2.1 para una brevediscusión.
RECUADRO 2.1 regresores no estocásticos
Para la primera parte de este texto, hasta el capítulo 8, vamos a suponer que los regresores (variables explicativas) en el modelo no tiene componentes estocásticos. Esto es para simplificar el análisis. De hecho, no es fácil pensar de variables verdaderamente no estocásticos, aparte del tiempo, por lo que el siguiente ejemplo es un poco artificial.Supongamos que estamos relacionando los ingresos a la educación, S, en términos del grado más alto completado. Supongamos que se sepa desde el censo nacional que el 1 por ciento de la población tiene S = 8,3 por ciento tiene S = 9,5 por ciento tiene S = 10,7 por ciento tiene S = 11,43 por ciento tiene S = 12 (graduación de la la escuela), y así sucesivamente. Supongamos que hemos decidido llevar a cabouna encuesta con el tamaño de la muestra 1000 y queremos que la muestra para que coincida con la población en la mayor medida posible. Podríamos entonces seleccionar lo que se conoce como una muestra aleatoria estratificada, diseñado de manera que incluye a 10 personas con S = 8,3 individuos con S = 9, y así sucesivamente. El valor de S en la muestra entonces estar predeterminado y por lo tantono estocástica. En las grandes encuestas elaboradas de tal manera que sea representativa de la población en su conjunto, tales como la Encuesta Nacional Longitudinal de la Juventud, la escolarización y otras variables demográficas probablemente aproximar esta condición bastante bien. En el capítulo 8 vamos a reconocer el carácter restrictivo de esta suposición y reemplazarla con la suposición de...