SOLUCION CAP 06

a. Grfico 1Hay una relacin directa entre X e Y, ya que la pendiente es positiva. c. YXXYx2xyy2708056006400-90-41168165100650010000-70-462116901201080014400-50-21441951401330019600-30-162561101601760025600-10-111151802070032400104161202002400040000309811402203080048400502984115524037200576007044193615026039000676009039152111101700205500322000008890x2xyYestee2ex8100369065.18181824.8181818123.214876385.4545454900322075.3636364-10.36363637107.404959-1036.363642500105085.54545464.4545454519.8429752534.54545490048095.7272727-0.727272730.52892562-101.81818210010105.9090914.0909090916.7355372654.54545410040116.090909-1.090909091.19008264-196.363636900270126.272727-6.2727272739.3471074-1254.5454525001450136.4545453.5454545512.570248780.00000149003080146.6363648.3636363769.95041332007.2727381003510156.818182-6.8181818146.4876032-1772.72727330001680011100337.2727270 e. No son iguales porque la FRP incluye el trmino de error. Ejercicio 6.11 a. Se trata de una regresin de serie de tiempo porque ha sido elaborada por las observaciones de una variable segn transcurre el tiempo y est definida en un periodo determinado. Y b. X0, Y2.6911 Y0, X5.6123 2.6911 c. El punto decorte se interpreta como el efecto medio sobre Y de todas las variables omitidas al modelo de regresin. El punto de corte no tiene interpretacin econmica. d. La pendiente se interpreta que por cada aumento en 1 en el precio del caf, el consumo del caf disminuye en 0.4795, es decir, hay relacin indirecta. e. No, porque no se conoce el trmino de error. 6.12 a. b. La grfica anterior muestra que hay unarelacin directa, pero esta relacin es no lineal, es decir, no es una lnea recta, y la pendiente no es la misma en toda la relacin. c.AOXYXYX2197865.296.026260.5044251.04197972.6103.017478.5265270.76198082.4118.789787.4726789.76198190.9128.0511639.7458262.81198296.5119.7111552.0159312.25198399.6160.4115976.8369920.161984103.9160.4616671.79410795.211985107.6186.8420103.98411577.761986109.6236.3425902.86412012.161987113.6286.8332583.88812904.961988118.3265.7931442.95713994.891989124322.8440032.1615376SUMATORIA1184.22185.08229432.745120467.76 Dependent Variable YMethod Least SquaresDate 10/25/10 Time 1023Sample 1 12Included observations 12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-195.514960.97899-3.2062660.0094X3.8264300.6086056.2872160.0001 R-squared0.798098 FRM Y -195.51486173.826429945X d. Si tiene sentido econmico los resultados anteriores, especialmente la pendiente, ya que a partir de esta se puede encontrar la elasticidad. e. No. 6.13 a. Dependent Variable YMethod Least SquaresDate 10/25/07 Time 1130Sample 1 9Included observations 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1.2320800.03892231.655130.0000C2.7131010.6929853.9150950.0058b. R-squared0.993063Ejercicio 6.15 a.1. a.2. Este grfico nos muestra que hay una relacin directa, siendo esta no lineal, ya que no es una lnea recta y no tiene la misma pendiente en toda la relacin. a.3. observacionesIPC(X)SP(Y)XYX21990130.7334.5943730.91317082.491991136.2376.1851235.71618550.441992140.3415.7458328.32219684.091993144.5451.4165228.74520880.251994148.2460.4268234.24421963.241995152.4541.7282558.12823225.761996156.9670.5105201.4524617.611997160.5873.43140185.51525760.2519981631085.5176936.5265691999166.61327.33221133.17827755.562000172.21427.22245767.28429652.842001177.11194.18211489.27831364.41 a.5. No. b. La diferencia es que la pendiente del ejercicio 6.12 es mayor (-195.5148617) mientras que en ejercicio 6.15 la pendiente es menor (-3152.733), tambin observamos que este modelo la regresinest mejor explicada (0.854287). c. Dependent Variable S_P_Y_01Method Least SquaresDate 10/25/10 Time 1120Sample 1 24Included observations 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. IPC_X_0110.935441.3284348.2318270.0000C-909.2380173.1161-5.2521850.0000R-squared0.754910 Mean dependent var472.6375Adjusted R-squared0.743770 S.D. dependent var409.3416S.E. of regression207.2054...