Econometria Estadistica

ECONOMETRIA
SEGUNDO TRABAJO



Fecha Entrega: 16 Abril del 2012

1. Con respecto a los supuestos de Gauss, explique cada uno de ello y de un ejemplo práctico para cada uno de ello.

R-
a) Modelo de regresión Lineal : Es Lineal en los parámetros, Ej;
El Gasto de consumo de una familia está relacionado linealmente con su ingreso.

b) Los Valores de X son fijos en muestreorepetido : Los valores que toma el regresor X son considerados fijos en muestreo repetido , Ej;Cuando existen diferentes grupos familiares, cada una de ellas con diferentes montos de ingresos(Valores de Ingresos Fijos) donde se puede seleccionar aleatoriamente cualquiera familia y ver el gasto de consumo familiar, en cada una de estas selecciones aleatorias(muestreo repetido) el valor de X estafijo.

c) El Valor medio de la perturbación es igual a cero : Dado el valor X, la media, o el valor esperado del termino perturbación de Ui es cero, técnicamente el valor de la media condicional de u es cero. Ej; Los puntos que pueden estar alrededor de la media de los ingresos de una persona se denomina como una varianza la cual se restan a la media donde debe dar un valor cero.

d)Homoscedasticidad o igual varianza de Ui: Dado el Valor de X, la varianza de U, es la misma para todas las observaciones, Esto es la varianza condicionales de U son idénticas,Ej; La Dispersión que hay entre los puntos alrededor de la media de ingresos de una persona o de una familia.

e) No Existe Auto correlación entre las perturbaciones: Dado dos valores cualquiera de Xl correlación entre lasdos Ui y Uj cualquiera i distinto a j es cero.Ej; Si hay auto correlación positiva las diferencias entre residuos que distan un periodo es muy pequeña por lo que el valor del estadístico d será próximo a cero; Si no hay auto correlación, la relación entre los residuos será intermedia y por tanto, el valor del estadístico experimental también alcanzará un valor intermedio.

f) La covarianzade Ui y Xi es cero: este supuesto establece que la perturbación y la variable explicativa no están correlacionadas.Ej; el gasto de consumo de una familia esta relacionada linealmente a su ingreso mas el termino de perturbación, esto quiere decir que si están correlacionadas positivamente, si el ingreso sube el consumo también sube, si están correlacionadas negativamente, si el ingreso baja elconsumo también baja.

g) El número de observación n debe ser mayor que el número de parámetros por estimar: el numero de observaciones n debe ser mayor al numero de variables explicativas. Ej; esto quiere decir que el número de familias con sus ingresos debe ser mayor al numero de ingresos por familias, en pocas palabras Y debe ser mayor en cantidad que X para poder estimar los parámetros delos beta.

h) Variabilidad de los Valores X: No todos los valores en una muestra dada deben ser iguales, Ej; todos los valores de los ingresos familiares deben ser diferentes , asi la media de estos será diferente al valor de los ingresos familiares, si los ingresos familiares de 3 familias son 300 mil pesos, la media de esta serán 300 mil pesos, por lo tanto los valores de X deben serdiferentes para que la media sea diferente y asi los beta sean posibles de estimar.

i) El modelo de regresión esta correctamente especificado: Alternativamente no hay un sesgo de especificación o error en el modelo utulizado en el analisis empírico

j) No Hay multicolinealidad perfecta: no hay relaciones perfectamente lineales entre variables explicativas.Ej; no hay una relación que seaperfecta como por ejemplo la variable Cosechas tiene variables explicativas como la lluvia, la tierra o la calidad de las semillas, pero estas variables explicativas no tienen relación entre ellas o mas bien son no colineales.

2. Se miden dos variables, x y e. Se Calcula su coeficiente de correlacion.¿Que mide este coeficiente?

R- Mide el Valor promedio de las relaciones, es una medida del...