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ECONOMETRÍA I. EJERCICIO EN LABORATORIO (29/10/2019) [Gasto alimentario en India] En la tabla 2.8 se proporcionaron datos sobre el gasto en alimentos y el gasto total de 55 familias de India. a) Haga la regresión del gasto alimentario sobre el gasto total y examine los residuos obtenidos en dicha regresión.

𝑭𝑶𝑶𝑫𝑬𝑿𝑷 = 𝟎. 𝟒𝟑𝟔𝟖𝟎𝟖𝟕𝟓𝟑𝟎𝟏𝟖 ∗ 𝑻𝑶𝑻𝑨𝑳𝑬𝑿𝑷 + 𝟗𝟒. 𝟐𝟎𝟖𝟕𝟕𝟕𝟒𝟏𝟐𝟒

b) Realice dos gráficas primero los residuos obtenidos en el inciso a) contra el gasto total y también los residuos al cuadrado contra el gasto total, verifique si existe algún patrón sistemático.

Hay un patrón de dependencia lineal.

Si hay un patrón. Simula haber una relación cuadrática en ambas gráficas.

c) Si la gráfica del inciso b) sugiere heteroscedasticidad, aplique las pruebas de Breusch-Pagan, Glejser y White para determinar si la sensación respecto de la heteroscedasticidad observada en b) se sustenta con estas pruebas.

Hipótesis nula es que existe homoscedasticidad Hipótesis alterna es que existe heteroscedasticidad En este caso podemos notar que en las 3 explicaciones se rechaza la hipótesis nula y se acepta que existe un problema de heteroscedasticidad. Hay una relación entre las variables y los residuos. En las pruebas podemos obvservar que la variable “totalexp” es significativa, ya que cuando el gasto total se mueve, hay un movimiento también en los residuos, y la chi squared nos dice que la probabilidad de que exista homoscedasticidad es del 0% en el caso de las 3 pruebas, entonces, existe problema de heteroscedasticidad.

d) Obtenga los errores estándar de White consistentes con la heteroscedasticidad y compárelos con los errores estándar de MCO. Decida si vale la pena corregir este ejemplo a causa de la heteroscedasticidad.

Si vale la pena corregir el problema de heteroscedasticidad, ya que corrigiendo con el método de errores robustos, podemos seguir trabajando con nuestro modelo. e) Repita la regresión del gasto alimentario sobre el gasto total, pero en esta ocasión efectúe la regresión del logaritmo del gasto alimentario sobre el logaritmo del gasto total. Si observa heteroscedasticidad en el modelo lineal pero no en el modelo log-lineal, ¿a qué conclusión llega? Al meter un modelo Log-lineal, arreglamos el problema de heteroscedasticidad, vemos que la chi cuadrada tiene valor de .2325, es decir no se puede rechazar la hipótesis nula que dice que hay homoscedasticidad, entonces se cuenta con homoscedasticidad.