25-10-2011-P1-Simulacro

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U.C.V. PARCIAL I - Simulacro Octubre 25 del 2011 F.A.C.E.S. – ECONOMÍA – ECONOMETRIA I Prof.: Rodolfo Medina

I. En un máximo de 10 líneas (c/u) desarrolle los siguientes aspectos 1. Partiendo del siguiente modelo de regresión poblacional:

Yt = 1 + 2 X2t + 3 X3t + ………….+ k Xkt + t t = 1, 2, 3,……, T Explique como se obtienen los estimadores de los coeficientes de regresión del modelo y los supuestos de homocedasticidad y de no autocorrelación, expréselos en forma matricial.

2. ¿Explique los conceptos estadísticos que involucra un modelo de regresión con tres

variables?

3. Explique como se relaciona la Teoría Económica con la Econometria e indique como

aplicaría esta relación entre una función de regresión poblacional y una muestral.

4. Deduzca gráfica y matemáticamente el coeficiente de determinación R2 y explique su

significado.

5. ¿Explique la diferencia entre Regresión y Correlación?

6. ¿En qué esta basado el método de intervalo de confianza?

7. Explique detalladamente la diferencia entre el Coeficiente de Determinación Simple y el

Ajustado. (1 pto. c/u)

II. Explique los tipos de modelos econométricos existentes y su finalidad. (2 ptos) III. Explique detalladamente en forma analítica, gráfica, estadística y económicamente las funciones de regresión poblacional y muestral. (2 ptos)

IV. En los cuadros Anexos # 1, se presentan las salidas del computador correspondiente a la estimación por MCO, para analizar un modelo del Producto Interno Bruto, entre el primer trimestre de 1970 y el cuarto trimestre de 1991, para la economía americana, donde:

PIB = Producto Interno Bruto, en miles de millones de dólares de 1987. IPD = Ingreso Personal Disponible, en miles de millones de dólares.

Se pide:

a) Verifique que existe elasticidad Inelástica e interprete el coeficiente estimado, ¿tiene sentido con lo esperado?

b) Construya la mejor aproximación de la Elasticidad del modelo logarítmico partiendo del modelo de regresión lineal simple (2 ptos)

2

V. En los cuadros anexos # 2, se presentan las salidas del computador correspondiente a la estimación por MCO, para analizar un modelo de Saldos Reales entre el primer trimestre de 1994 y el cuarto trimestre de 1999, para la economía venezolana, donde:

LM1 = El dinero deflactado, que es lo mismo que los saldos reales (V. Dependiente) LPIB = Logaritmo del Producto Interno Bruto Real r = Tasa de interés nominal promedio doméstica rext = Tasa de interés nominal promedio externa LTC = Logaritmo del tipo de cambio promedio INFL = Tasa del Índice de Precios al Consumidor

Se pide: a) Plantear la FRP y FRM ajustada al contexto del planteamiento, interpretar cada una e indicar los signos esperados de cada coeficiente de regresión. b) Se corresponde los valores de los coeficientes estimados con los esperados teóricamente. De existir contradicciones, a ¿qué puede deberse?. c) ¿Qué se podría argumentar acerca de la contribución al cambio de los Saldos Reales por parte de las variables explicativas en forma independiente?. d) Existe una contribución conjunta de las variables explicativas al modelo. e) Si Ud. tiene en sus manos la posibilidad de mejorar el modelo, que cambios realizaría, platee la FRP y la FRM de su modelo final. f) Si compara las funciones muestrales estimadas del modelo inicial y su modelo final, en qué se basa las diferencias del cambio. g) ¿Qué riesgo se corre al pasar del modelo inicial al final, en el modelo de regresión lineal clásico?. h) Si analizamos el modelo de Saldos Reales a lo largo del período de estudio, ¿podría existir una estabilidad estructural en el modelo?, analice y explique detalladamente. i) Verifique si los coeficientes de regresión de las variables r y rext son iguales pero contrario

en signos. Dado Cov (2, 3) = 0,02 j) Compruebe la validez de que las variables r y rext aportan información al modelo en forma simultanea. Sabiendo que F2,18,0.05 = 3,55. k) Suponiendo que se cumplen los supuestos del modelo lineal: Realice una predicción individual para los Saldos Reales para el primer trimestre del año 2000, bajo la estimación del modelo final determinado, y suponga que el error de la predicción para ese período es de 1,98. (7 ptos)

BUENA SUERTE

3

ANEXOS #1 (PARTE IV)

4

ANEXOS #2 (PARTE V) CORRIDA 1: (Modelo Inicial)

CORRIDA 2:

Dependent Variable: LM1

Method: Least Squares

Date: 05/05/04 Time: 11:52

Sample: 1994:1 1999:4

Included observations: 24

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -50.20295 17.41577 -2.882614 0.0095

LPIB 2.834789 0.681931 4.157004 0.0005

r -0.002434 0.002726 -0.892855 0.3831

LTC 1.066780 0.063068 16.91462 0.0000

INFL -0.025166 0.005142 -4.894196 0.0001

R-squared 0.975512 Mean dependent var 28.47567

Adjusted R-squared 0.970356 S.D. dependent var 0.801355

S.E. of regression 0.137972 Akaike info criterion -0.940484

Sum squared resid 0.361688 Schwarz criterion -0.695056

Log likelihood 16.28581 F-statistic 189.2212

Durbin-Watson stat 1.449022 Prob(F-statistic) 0.000000



Date: 05/05/04 Time: 11:41

Sample: 1994:1 1999:4



C -46.26850 18.41198 -2.512957 0.0217

LPIB 2.667517 0.726300 3.672748 0.0017

r -0.001088 0.003305 -0.329053 0.7459

rext 0.050675 0.068503 0.739751 0.4690

LTC 1.073307 0.064441 16.65574 0.0000

INFL -0.025977 0.005319 -4.884179 0.0001



S.E. of regression 0.139646 Akaike info criterion -0.887099

Sum squared resid 0.351016 Schwarz criterion -0.592586



X2000:1 = 1

25,6902

28,7200

6,5223

4,32

5

CORRIDA 3:



Date: 05/05/04 Time: 11:56

Sample: 1994:1 1999:4



C -52.54849 17.12899 -3.067811 0.0061

LPIB 2.918086 0.672085 4.341840 0.0003

LTC 1.086986 0.058569 18.55914 0.0000

INFL -0.025889 0.005052 -5.124402 0.0001



S.E. of regression 0.137270 Akaike info criterion 0.982716

Sum squared resid 0.376863 Schwarz criterion 0.786374



Chow Breakpoint Test: 1996:2 1999:1

F-statistic 2.323521 Probability 0.091024

Log likelihood ratio 22.45696 Probability 0.004136

X2000:1 = 1

25,6902

6,5223

4,32

0.15

0.10

0.05

0.00 -0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

95:1 95:3 96:1 96:3 97:1 97:3 98:1 98:3 99:1 99:3

One-Step Probability Recursive Residuals

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