econometria

I=f(PIB,Tiempo)

Descriptive Statistics

Mean
Std. Deviation
N
I
3827.6826
1750.47618
43
PIB
20466.2851
4241.14810
43
tiempo
21.0000
12.55654
43
La media del Ingreso real es de 3,827.6826 millones de córdobas, con una desviación tópica de 1,750.47618 millones; el PIB presenta una media de 20,466.2851 millones de córdobas y una desviación típica de 4,241.14810 millones, lamedia del tiempo es de 21 años, una desviación típica de 12.55654 y un total de 43 observaciones.

Correlations

I
PIB
tiempo
Pearson Correlation
I
1.000
.732
.491

PIB
.732
1.000
.478

tiempo
.491
.478
1.000
Sig. (1-tailed)
I
.
.000
.000

PIB
.000
.
.001

tiempo
.000
.001
.
N
I
43
43
43

PIB
43
43
43

tiempo
43
43
43
La relación del I con el PIB esbuena es de 73.2% y con el tiempo es algo baja 49.1%, mientras que el PIB con el tiempo es baja de 47.8%.
El nivel de significación es prácticamente el 0% por lo tanto se rechaza la H0 hay Heteroscedasticidad en el modelo.

Model Summaryb
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1
.750a
.562
.540
1187.39062
1.207
a. Predictors: (Constant),tiempo, PIB
b. Dependent Variable: I

El R es del 75%, el ajuste del modelo es de 56.2% y el ajuste corregido es de 54%, con un error estimado de 1187.39062 millones de córdobas, y su DW esta muy alejado de 2 por lo tanto hay correlación serial de orden 1 en el modelo.
ANOVAb
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
72299148.559
2
36149574.280
25.640
.000a

Residual56395859.818
40
1409896.495



Total
1.287E8
42



a. Predictors: (Constant), tiempo, PIB
b. Dependent Variable: I

El Fcalculado es mayor que el Fcritico 3.23, y el nivel de significación es de 0% por lo tanto rechazo la H0 que plantea que el modelo no es significativo.
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
t
Sig.
Correlations
Collinearity Statistics

B
Std.Error


Zero-order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-2154.227
912.066
-2.362
.023






PIB
.266
.049
5.413
.000
.732
.650
.567
.772
1.295

tiempo
25.494
16.607
1.535
.133
.491
.236
.161
.772
1.295
a. Dependent Variable: I

Si el PIB y Tiempo se mantienen constante el ingreso disminuye en 2154.227 millones de córdobas, si el PIB aumeta un millón decórdobas el Ingreso aumenta en 0.266 millones de córdobas, y si el tiempo aumenta 1 año, el Ingreso aumenta 25.494. Tb1 y Tb2 son mayores que el Tcritico 2.021 rechazo la H0 que plantea que los parámetros no son significativos, Tb3 es menor que el Tcritico 2.021 acepto la H0 plantea que el parámetro no es significativo. La tolerancia y el FIV están lejanos de 1 por lo tanto hay colinealidad en elmodelo.
Coefficient Correlationsa
Model
tiempo
PIB
1
Correlations
tiempo
1.000
-.478


PIB
-.478
1.000

Covariances
tiempo
275.796
-.390


PIB
-.390
.002
a. Dependent Variable: I





Collinearity Diagnosticsa
Model
Dimension
Eigenvalue
Condition Index
Variance Proportions




(Constant)
PIB
tiempo
1
1
2.823
1.000
.00
.00
.02

2
.159
4.209
.06.02
.84

3
.018
12.564
.94
.98
.14
a. Dependent Variable: I

El índice de condición nos muestra que hay colinealidad en el modelo de regresión.

Residuals Statisticsa

Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
N
Predicted Value
587.6620
6087.8706
3827.6826
1312.02450
43
Residual
-4884.57617
2041.11047
.00000
1158.77460
43
Std. Predicted Value
-2.469
1.723
.000
1.00043
Std. Residual
-4.114
1.719
.000
.976
43
a. Dependent Variable: I



Charts





El grafico de Histograma nos muestra que hay asimetría positiva, los datos están rezagados hacia la derecha, hay Heteroscedasticidad.



El grafico de P-P nos muestra que los puntos están muy alejados de la línea de regresión por lo tanto hay Heteroscedasticidad.



Inconsistencia...