Econometria

Interpretación de los parámetros en el modelo
Los “beta” que multiplican a las “X” miden el efecto parcial que una variación en la “X” tiene sobre la “Y”. Según que las variables estén trasformadascon logaritmos o no, la influencia de los cambios en una “X” sobre “Y” se interpreta de modo diferente.
Se presentan los casos más relevantecon un ejemplo en cada caso. Si deseas aclaraciones llámame:Jorge en 693 526 415
I.                    Modelo Lineal   Yi = b(0) + b(1)·Xi + Ui
Por cada unidad que aumenta X, el valor esperado de Y varia en ” b(1)” unidades.                  El términoconstante mide el valor medio de Y condicionado a X = 0.
Ejemplo: En la ecuación que mide el consumo familiar (Ci) en relación a la renta disponible (RDi) :  Ci = 217 + 0.82·RDi + residuo, por cada unidadque aumenta la renta disponible aumenta el consumo esperado en 0.82 unidades, es la propensión marginal al consumo. Para una renta disponible igual a cero, el consumo esperado es 217 unidades.II.       Modelo “log – log”:  Log Yi = b(0) + b(1)·Log Xi + Ui 
Por cada uno por ciento que aumenta “X”, varia el valor esperado de “Y” en  ”b(1)” por ciento. ”b(1)”  es la Elasticidad de “Y” sobre  “X”.
Ejemplo:En la función de producción Cobb – Douglas la producción  en un sector se relaciona con el empleo del factor trabajo (L) y del factor capital (K) aplicados:                      log Yi = 2.35 +0.36·logLi + 0.48·logKi + residuo. Por cada uno por ciento que aumente el factor trabajo, aumenta la producción esperada en un 0.36 por ciento.
En esta ecuación es habitual contrastar la hipótesisde rendimientos constantes de escala; b(1) + b(2) = 1
 
III.                Modelo “log – nivel”:  Log Yi = b(0) + b(1)· Xi + Ui 
Por cada unidad que aumenta “X”, varia el valor esperado de “Y” en “b(1)·100” por ciento.
Ejemplo: En la medida del salario (WAGE) en relación a los años de educación (EDUC):         log WAGEi = 2.95 + 0.045·EDUCi + residuo. Por cada año de educación adicional aumenta...