Trabajo econometría

TRABAJO ECONOMETRÍA

1. Introducción.

Para elaborar el trabajo, decidimos tratar un tema menos macroeconómico y más “real”. Queríamos basar nuestro análisis en una variable cotidiana y fácil de entender. Hemos estudiado el gasto mensual el cine.
Nos trasladamos a las puertas de multicines y centros comerciales a diferentes horas del día y realizamos encuestas a todo tipo de personas.También recorrimos la universidad y otras zonas de bullicio.
Las variables exógenas que propusimos fueron ocho: El gasto mensual en películas, ya sean compradas o alquiladas, el gasto mensual en libros, las horas mensuales de uso de internet, las horas mensuales de consumo de televisión, el salario, la edad, el sexo, y las descargas ilegales.
Antes de trasladar los datos al programa y comenzarel análisis, realizamos un estudio a priori en base a intuiciones. Supusimos que tanto el gasto en películas, en libros, las descargas ilegales, así como el uso de internet y de televisión afectarían negativamente a la frecuencia en ir al cine, y con ello al gasto, al contrario que el salario y la edad.

2. El modelo

Realizamos en torno a 70 encuestas, de las cuales nos quedamos con 65.Para el caso del salario decidimos hacerlo por intervalos. En un principio los trasladamos a 4 dummys, pero finalmente nos quedamos con la marca de clase. Analíticamente el modelo sería:

log⁡(Yi)=β0+β1X1i+ β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+β7D7i+β8D8i+Ui

Dónde:

* Yi = gasto mensual en cine, incluyendo la entrada, las palomitas etc.
* X1i = gasto mensual en películas
* X2i = gastomensual en libros
* X3i = horas mensuales de consumo de internet
* X4i = horas mensuales de consumo de televisión
* X5i = salario
* X6i = edad
* D7i = variable dummy que toma valor 1 si el individuo es hombre y valor 0 si el inviduo es mujer.
* D8i = variable dummy que toma valor 1 si el individuo descarga películas ilegalmente y valor 0 si no lo hace.
* N=65
* k=9Vamos a estimar el modelo por mínimos cuadrados ordinarios. Veamos la salida del Eviews:

Dependent Variable: LOG(GASTOTOT) | |
Method: Least Squares | | |
Date: 01/09/12 Time: 13:06 | | |
Sample: 1 65 | | | |
Included observations: 65 | | |
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| Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob.   |
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| | | | |GASTOPEL | -0.008155 | 0.003163 | -2.578422 | 0.0126 |
GASTLIBROS | 0.007371 | 0.003799 | 1.940076 | 0.0574 |
HORASINTE | -0.017289 | 0.003560 | -4.856868 | 0.0000 |
HORASTELE | -0.000154 | 0.001196 | -0.128752 | 0.8980 |
SALARIO | 1.71E-05 | 5.24E-05 | 0.327208 | 0.7447 |
EDAD | 0.010305 | 0.004081 | 2.525103 | 0.0144 |
SEXO | -0.042519 | 0.096066 | -0.442599 | 0.6598 |
ILEGAL | -0.175052| 0.123295 | -1.419776 | 0.1612 |
C | 3.180206 | 0.223610 | 14.22213 | 0.0000 |
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R-squared | 0.815552 |     Mean dependent var | 3.035007 |
Adjusted R-squared | 0.789202 |     S.D. dependent var | 0.594201 |
S.E. of regression | 0.272814 |     Akaike info criterion | 0.367834 |
Sum squared resid | 4.167938 |     Schwarz criterion | 0.668903 |
Loglikelihood | -2.954617 |     Hannan-Quinn criter. | 0.486625 |
F-statistic | 30.95102 |     Durbin-Watson stat | 1.837718 |
Prob(F-statistic) | 0.000000 | | | |
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Es evidente que no estamos ante un buen modelo. El R2 es del 0,76. Pese a que el modelo globalmente es eficiente (la probabilidad asociada al estadístico F es cero), muchas de las variables no sonsignificativas. En efecto, si nos fijamos en el estadístico t, vemos que, a un nivel de significación del 10%, hay tres variables que no son significativas: el salario, las horas de televisión y el sexo.
Esto puede ajustarse a la realidad: la gente suele ir al cine con independencia de su salario, no es un gasto extraordinario. Lo mismo ocurre con el sexo. El hecho de ser mujer no hace que...