Tarea4 Ivan

Iv´
an Aleandro Hern´
andez Ben´ıtez Econometr´ıa tarea 4
1. Para este ejercicio emplee los datos del archivo SeatBelts.csv, que contiene
un panel de datos sobre 50 estados de EE.UU, adem´as del distrito de
Columbia para los a˜
nos 1983 a 1997. Los accidentes de tr´afico son la
principal causa de muerte de los estadounidenses entre los 5 y los 32 a˜
nos
de edad. Mediante distintas polticas degastos, el gobierno federal ha
alentado a los estados a instituir normativas de obligatoriedad de uso del
cintur´
on de seguridad para reducir el n´
umero de muertes y lesiones graves.
En este ejercicio se investigar´a la eficacia de las leyes para el aumento del
uso del cintur´
on de seguridad y la reducci´on de v´ıctimas mortales
1.1 Estimar el modelo.
F atalityRate = β0 + β1 sb.useage + β2 speed65+ β3 speed70 +
β4 ba08 + β5 drinkage21 + β6 log(income) + β7 age + ui
summary(reg)
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Call:
lm(formula = fatalityrate ~ sb_useage + speed65 + speed70 + ba08 +
drinkage21 + log(income) + age, data = SeatBelts)
Residuals:
Min
1Q
Median
-0.0089843 -0.0021482 -0.0002629

3Q
0.0019554

Max
0.0153900

Coefficients:
EstimateStd. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.965e-01 8.223e-03 23.902 < 2e-16 ***
sb_useage
4.068e-03 1.216e-03
3.346 0.000875 ***
speed65
1.479e-04 4.029e-04
0.367 0.713705
speed70
2.404e-03 5.112e-04
4.704 3.24e-06 ***
ba08
-1.925e-03 4.447e-04 -4.327 1.79e-05 ***
drinkage21
7.989e-05 8.756e-04
0.091 0.927337
log(income) -1.814e-02 9.311e-04 -19.487 < 2e-16 ***
age
-7.220e-06 1.089e-04 -0.0660.947169
--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.003398 on 548 degrees of freedom
(209 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.5493,Adjusted R-squared: 0.5435
F-statistic: 95.41 on 7 and 548 DF, p-value: < 2.2e-16

El coheficiente del uso de cinturon de seguridad es positivo y estadisticamente significativo (el valor-p es menor que0.05) lo que indica
que su uso aumenta las muertes.
1

## Loading required package:

Formula

1.2 summary(panel)
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Oneway (individual) effect Within Model
Call:
plm(formula = fatalityrate ~ sb_useage + speed65 + speed70 +
ba08 + drinkage21 + log(income) + age, data = SeatBelts,
index = c("state"))
UnbalancedPanel: n=51, T=8-15, N=556
Residuals :
Min.
1st Qu.
Median
-5.29e-03 -1.01e-03 -8.61e-05

3rd Qu.
1.02e-03

Max.
7.11e-03

Coefficients :
Estimate Std. Error t-value
sb_useage
-0.00577476 0.00115575 -4.9966
speed65
-0.00042505 0.00033388 -1.2730
speed70
0.00123328 0.00032935 3.7446
ba08
-0.00137744 0.00037271 -3.6958
drinkage21
0.00074533 0.00050741 1.4689
log(income) -0.01351442 0.00141915-9.5229
age
0.00097869 0.00038200 2.5620
--Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*'

Pr(>|t|)
8.093e-07
0.2035943
0.0002018
0.0002435
0.1424918
< 2.2e-16
0.0107009

***
***
***
***
*

0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Total Sum of Squares:
0.005078
Residual Sum of Squares: 0.0015905
R-Squared
: 0.68679
Adj. R-Squared : 0.61515
F-statistic: 155.999 on 7 and 498 DF, p-value: < 2.22e-16

En este caso el coheficientecambia y es negativo, lo cual es m´as
concistente con la teoria, esto se debe a que en el primer modelo se
omiten variables caracteristicas de cada estado como condiciones de
manejo m´
as peligrosas entre otras, las cuales se incluyen como efectos
fijos en este modelo.
1.3 Agregando efectos fijos temporales mas los efectos fijos individuales
de cada estado
summary(panel2)
## Twoways effects WithinModel
##
## Call:
## plm(formula = fatalityrate ~ sb_useage + speed65 + speed70 +
##
ba08 + drinkage21 + log(income) + age, data = SeatBelts,

2

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effect = c("twoways"))
Unbalanced Panel: n=51, T=8-15, N=556
Residuals :
Min.
1st Qu.
Median
-0.005250 -0.000820 -0.000129

3rd Qu.
0.000722

Max.
0.007360

Coefficients :...