Microeconomia

a. En aquest model, 1 representa el percentatge de vots que el candidat A obte
de mitjana independentment de les despeses de campanya del candidat A, del
candidat B i de la forca del partit ala regio.
Naturalment esperem que 2 sigui positiu, doncs quant mes despesa en campanya
en pro del candidat A, mes vots esperem que de mitjana obtingui aquest candidat.
De la mateixa manera, 3esperem que tingui un signe negatiu.
b. Output de Gretl:
Recta ajustada:
\votAi = 45; 09
(3;92)
+6; 08
(0;382)

ln(expendAi)􀀀6; 61
(0;372)

ln(expendBi)+0; 152
(0;06)
prtystrAi R2 = 0;79
Els signes dels coecients estimats son tal com esperavem.
c. Test de signicanca individual al 5% per ln(expendA):
H0 : 2 = 0 vs. H1 : 2 6= 0
Estadistic de contrast:
t =
b 2
ee( b 2)
sotaH0
t(173 􀀀 4)
Calculem el valor de l'estadstic t:
valor 􀀀 t =
b 2
ee( b 2)
=
6; 08
0; 382
= 15; 92
1
El valor crtic al nivell 5%: t0:025(169) = 1; 974. Podem veure que elvalor 􀀀 t
cau a la zona crtica doncs 15; 92 > 1; 974; aix rebutgem H0 i concloem que
ln(expendA) es estadsticament signicatiu.
Test de signicanca individual al 5% per ln(expendB):
H0 : 3= 0 vs. H1 : 3 6= 0
Estadistic de contrast:
t =
b 3
ee( b 3)

sotaH0
t(173 􀀀 4)
Calculem el valor de l'estadstic t:
valor 􀀀 t =
b 3
ee( b 3)
=
􀀀6; 612
0; 372
= 􀀀17; 46
Podemveure que el valor 􀀀 t cau a la zona crtica. Rebutgem la hipotesi nul
la i
concloem que ln(expendB) es estadsticament signicatiu.
d. En aquest cas la hipotesi a contrastar es: H0 : 1 = 0vs. H1 : 1 6= 0
Estadistic de contrast:
t =
b 1
ee( b 1)

sotaH0
t(173 􀀀 4)
Calculem el valor de l'estadstic t:
valor 􀀀 t =
b 1
ee( b 1)
=
45; 08
3; 927
= 11; 48
Podem veureque el valor 􀀀 t cau a la zona crtica. Rebutgem la hipotesi nul
la i
aix la constant es tambe estadsticament signicativa.
e. El 95% interval de conanca per 2 ve donat per:
[ b 2 ...