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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS, ADMINISTRATIVAS Y CONTABLES

ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA

CASO PRACTICO

ASIGNATURA

:

ECONOMETRIA

DOCENTE

:

ECO. WILBERTH CASTILLO

ALUMNA

: ADRIANA LISETH QUISPE CANAL

CUSCO-PERÚ 2018

1. Se dispone de una muestra de 807 personas (el archivo smoke.wfl) a las que se le preguntó el número de cigarrillos que fuman al día (cigs), su edad (age), su nivel educativo (educ) y su ingreso anual en miles de dólares de EE.UU. (income). a.) Analice las estadísticas descriptivas de los datos. Comente los estadísticos más relevantes.

Como se ve en la siguiente imagen podemos llegar a la conclusión de que nuestra variable dependiente es CIGS donde podemos apreciar que la

prueba White es negativa y que a mayor consumo de cigarrillos también disminuirá la educación en -0.495. b.) Realice diagramas de dispersión entre el consumo de cigarrillos (cigs) y la edad (age), edad al cuadrado (age2), nivel educativo (educ) y los ingresos anuales (income) respectivamente. Qué tipo de relación le sugiere en cada caso entre las variables involucradas, comente.

Este

cuadro

muestra

nos

que

media

la de

educacion equivale al 12.47 y que el maximo

alor que

posee

es

18

mientras

que

en

ingreso el maximo ingreso es 30000.

En el grafico se observa el aumento de consumo de cigarrillos aumenta a medida que las personas de los datos son mayores .

c) Estime una función de demanda de consumo diario de cigarrillos 𝑐𝑖𝑔𝑠 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑜𝑔(𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒) + 𝛽2 𝑙𝑜𝑔(𝑐𝑖𝑔𝑝𝑟𝑖𝑐) + 𝛽3 𝑒𝑑𝑢𝑐 + 𝛽4 𝑎𝑔𝑒 + 𝛽5 𝑎𝑔𝑒 2 + 𝛽6 𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑢𝑟𝑎𝑛 + 𝜀 Donde : 𝑐𝑖𝑔𝑠 = 13.15 + 0.00013𝑙𝑜𝑔(𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒) + 0.004𝑙𝑜𝑔(𝑐𝑖𝑔𝑝𝑟𝑖𝑐) − 0.37𝑒𝑑𝑢𝑐 − 0.044𝑎𝑔𝑒 + −0.0096𝑎𝑔𝑒 2 − 2.89𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑢𝑟𝑎𝑛 + 𝜀 Pruebas de significancia individual del modelo estimado:  C: la C representa la variable autónoma del modelo, según “t” no es significativa individualmente ya que la P > 0.05 es por esto que significa que el consumo de un cigarrillo va a afectar en un 13.15.  LINCOME: la variable del ingreso anual es significativa individualmente ya que su probabilidad según “t” es 0.00013 que es menor a 0.05.  CIGPRIC: esta variable que es el precio del cigarro es significativa individualmente según la prueba de “t” ya que la probabilidad es 0.004 mucho menor que 0.05.  EDUC: la variable educación es significativa individualmente ya que su probabilidad en menor que 0.05, siendo este de 0.37.  AGE: la variable edad es significativa para explicar el consumo de cigarrillos y se puede comprobar con la prueba de significancia individual que es 0.044 según “t” de student .  AGE^2: esta variable también es significativa según “t”de student , su probabilidad es 0.0096 < 0.05 por lo que afirmamos que este es significante individualmente.  RESTAURN: esta última variable tiene una probabilidad según “t” de -2.89 por lo que decimos que esta variable es significativa individualmente ya

que sigue siendo menor a 0.05 ya que se

trabaja con el grado de

confiabilidad del 95 %. Significancia global del modelo estimado: Según la prueba de “F” los regresores globalmente o en grupo son significativas ya que la probabilidad es menor a 0.05 por lo que se afirma que las variables en conjunto son significativas es decir una variación en cualquiera de estas variables producirían un cambio en la variable dependiente . e.) Obtenga un gráfico de los residuos estimados del modelo y diga si se cumple o no el supuesto de homocedasticidad. Sustente su respuesta.

Como se observa en el grafico los residuos estimados del grafico muestran es la sumatoria de el u ^ ugorrito elevado al cuadrado es decir la suma de todos los datos tienen que ser cero. También podemos observar que

no se cumple con el supuesto de

homocedasticidad ya que los errores de estos datos tienen las mismas varianzas ya que son menores a 0.5.

En esta imagen podemos apreciar

que

para probar si es heterocedastico ya

que

la

varianza de las perturbaciones no es constante a lo largo de las observaciones.

Esto implica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal. f.) Obtenga un gráfico de dispersión de los residuos estimados al cuadrado con respecto a la variable (income y educ). Diga si se sugiere algún tipo de relación, y la posible existencia de heterocedasticidad causada por esta variable.

En este cuadro podemos observar la relación que existe entre los ingresos en dólares y el resid es decir que a menor ingreso el resid es mayor y la variación de

uno

afecta

a

el

otro.

este

grafico

muestra

a

nos mayor

educación

implica

mayores

ingresos

por dólares es decir si una persona que a obtenido

mas

conocimientos

o

mayor

educación

implica

que

esta

persona va a ganar mas dinero

Mientras que en este cuadro vemos la relación que se tiene entre la educación y el grado de ingresos .

Se acepta la heterocedasticidad ya que ninguno de ellos es mayor a 0.5porque se trabaja con el 95% de confiabilidad además esto implica que se rechaza la primera hipótesis aceptando la siguiente hipótesis. g.) Contraste si la demanda de cigarrillos depende de la edad, utilizando el siguiente modelo: 𝑐𝑖𝑔𝑠 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑎𝑔𝑒 + 𝛽2 𝑎𝑔𝑒 2 + 𝜀. ¿Hasta qué edad aumenta la demanda de cigarrillos?

Como se ve en el siguiente cuadro muestra que hastalos 18 años es el consumo masivo de cigarrillos es decir las personas en esa edad tiene mas probabilidad de cnsumir cantidades de cigarrillo.

2. El archivo macro-anual.wfl contiene observaciones anuales sobre el PIB real (rpib), el consumo (cons), exportaciones (export), importaciones (import), tasa de inflación (infla), tipo de cambio nominal (tc) y emisión primaria (m0) para la economía peruana entre los años 1970 y 2014. a.) Estime con el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios la siguiente ecuación de importaciones:

Comente los resultados obtenidos.

como se ve en este cuadro Cada vez que el rpib incremente en una unidad la importación incrementa en 1.567818 el intercepto es el valor de la importación cuando el rpib y tc son igual a 0 . La bondad de ajuste

del coeficiente de determinación (r-squared) las variaciones en importestán siendo explicadas por las variaciones de rpib y tc en un 91.54% b.) Realice las pruebas de significancia individual y global del modelo estimado anteriormente (pruebas t y F).

Como se ve se realiza las pruebas de significancia individual y global del modelo estimado anteriormente. C Y RPIB son significativas porque están por debajo de 0.05 por lo tanto estas variables se aceptan con respecto a la hipótesis nulo, sin embargo el tipo de cambio no es significativa puesto que es mayor que 0.05 En cuanto a la prueba global decimos que nuestro modelo es adecuado al 95%

c.) Grafique los residuos del modelo estimado en la sección , y diga si se cumple el supuesto de homocedasticidad.

Existe auto correlación positiva que podría ser por la omisión de variables relevantes en el modelo además el siguiente grafico los valores residuales son o estanpor debajo de los demás residuos como el actual .

Esta prueba no es homocedasticaya que sus varianzas no son iguales , y ninguna es mayor a 0.5