caso practico econometria ii

7/24/2019 Caso Practico Econometria II

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VIII. CASO PRCTICO

Los datos contenidos en la tabla son una muestra hipottica de los ingresos (ING),gastos (GTO), Ahorro (AHORRO) ri!ue"a (RI#) de un con$unto de hogares end%lares (&)'Identiicar si eiste *ulticolinealidad (usando laspruebas de identiicaci%n

de problemas multicolinealidad) si eiste corregir el problema de multicolinealidad(usando mtodos +o tcnicas de correcci%n del problema de multicolinealidad)usando-ie.s'

/*ANA GA/TO INGR/O RI#01A AHORRO2 34 54 524 56 78 244 2449 :2: 94 264 23: 65; 98 2;4 2;68 ;2

8 224 274 27:: ;87 228 254 2537 ;93 264 644 6486 325 2;4 664 6642 789 288 6;4 6;:8 52

24 284 674 6757 59

Solucin

8.1 Aplicando Algunas Pruebas de Identificacin al ee!plo para saber si e"iste#ulticolinealidad

Resultado de la regresi%n con -I


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RI#01A 4'44:523 4'44834; 4'779227 4'865:Rs!uared 4'954;38 *ean dependent ?ar 222'4444Ad$usted Rs!uared 4'93432: /'=' dependent ?ar :2';659:/'' o regression 8':35749 ACaiCe ino criterion 7';92922/um s!uared resid 23:'8377 /ch.ar" criterion 7'7269;8

Log liCelihood 65';8988 Dstatistic 244';::6=urbin

@on?ertir en grupolas predeterminadas con la orden>
http://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtml


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GRO0B GR BI IN- donde GR es el nombre del grupo de ?ariables compuesto porINGR/O, RI#01A AHORRO, pudo haber sido cual!uier nombre'

Aplicar la siguiente orden>

matri matcorJcor(GR) !ue nos da el siguiente resultado>

!atcor $no!bre de cuadro en %Vie&s'

@2 @6 @:R2 2'444444 4'92;633 4'9373;9R6 4'92;633 2'444444 4'947;6;R: 4'9373;9 4'947;6; 2'444444

Ha !ue destacar !ue cuando damos la orden (*atri matcorJcor(GR) con la palabramatri estamos indicando !ue el resultado serK una matri, pudo haber sido un ?ector o

un escalar l%gicamente !ue para nuestro caso es una matri' matcor es el nombre de lamatri, pudo haber sido otro, lo !ue estamos haciendo es nombrar acorde con lo !ue

pretendemos calcular, matcor, signiicarEa matri de correlaci%n' Luego del signo estala orden propiamente dicha precedida del signo de arroba'

?ie.s puede ahora manipular la matri matcor luego para encontrar el determinantehacemos lo siguiente>

/calar @6Jdeterminant(matcor)@omo siempre @6 es el nombre del scalar, pudo haber sido otro' l resultado es>/calar @64'443:76;844;567s decir el determinante de la matri de correlaci%n es el nFmero indicado mas arriba'n cuanto a la interpretaci%n, podemos decir !ue el esta un poco cercano a cero le$ano a uno, luego por este mtodo ha menos !ue perecta correlaci%n'

.( #)todo de la prueba /

Bara aplicar este mtodo, tenemos !ue hacer la regresi%n de ahorro con ingreso ri!ue"a (6con las restantes, :)

sto es>

regresion+ $no!bre de cuadro en %Vie&s'

=ependent -ariable> AHORRO*ethod> Least /!uares=ate> 24+4:+48 Time> 25>63/ample(ad$usted)> 2+42+2942 :+48+2942Included obser?ations> 24 ater ad$usting endpoints

-ariable @oeicien

t

/td' rror t/tatistic Brob'

@ 25'2::56 7'8:9358 6'3365;7 4'4637
mailto:matcor%3D@cor(GRmailto:matcor%3D@cor(GR


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INGR/O 4':544;9 4'45:678 ;'87;:47 4'4467RI#01A 4'44678; 4'447;64 4';2:::; 4'7923

Rs!uared 4'9882:; *ean dependent ?ar 84'54444Ad$usted Rs!uared 4'9;6:28 /'=' dependent ?ar 68'82278/'' o regression 7'263::9 ACaiCe ino criterion 7'34736:

/um s!uared resid 676'5244 /ch.ar" criterion 7'393;99Log liCelihood :4'8::76 Dstatistic 3;'84962=urbin


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R6 845'4444 :277;'44 999;4'44 992;5:'4R: 2344'444 999;4'44 :66444'4 :276:44'R; 27:44'44 992;5:'4 :276:44' :6229367

0na nota adicional ponemos sm para indicar !ue el resultado serK una matri simtrica

ademKs por!ue la orden para encontrar los ?alores propios unciona solo para matricessimtricas'#ue es la matri , en nuestro caso matri de las predeterminadas RI#01AAHORRO INGR/O '=e esta matri es de la !ue habrEa !ue encontrar los ?alores

propios pero tenemos un incon?eniente' -eamos>

-ector -BROJeigen?alues() obtenemos>

pro $no!bre de cuadro en %Vie&s'

R2 4';23593

R6 868'7539R: 22433':;R; :6;72393

l resultado es un ?ector columna !ue contiene los ?alores propios (-RBO' Beroobser?emos !ue si aplicamos la ormula de M e I@ los resultados serian>

M 337359;6';255

I@552:'878523;

/abemos !ue> /i M esta entre 244 2444, eiste multicolinealidad !ue ?a desdemoderada a uerte, mientras !ue si ecede a 2444, eiste multicolinealidad se?era' =eotro lado, si el Endice de condici%n esta entre 24 :4, eiste multicolinealidad entremoderada uerte si ecede :4, eiste multicolinealidad se?era' 5e acuerdo a estoe"iste una !ulticolinealidad S%V%RA'

8.+ Aplicando #)todos 67O T)cnicas 5e Correccin 5e a #ulticolinealidad

Aplicamos el siguiente mtodo>

#)todo %"clusin de VariablesRecordando un poco supongamos !ue tenemos el siguiente modelo economtrico>

t26t6:t: ut

!ue t6 t:estKn altamente correlacionadas' 0na posibilidad es eliminar una de las?ariables del modelo, digamos t:' /in embargo

a) Regresionamos el modelo> con las ?ariables gasto (?ariable dependiente) , ahorro,ingreso ri!ue"a

regresion-a $no!bre de cuadro en %Vie&s'
http://www.monografias.com/trabajos14/matriz-control/matriz-control.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/matriz-control/matriz-control.shtml


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=ependent -ariable> GA/TO*ethod> Least /!uares=ate> 24+4:+48 Time> 25>;6/ample(ad$usted)> 2+42+2942 :+48+2942Included obser?ations> 24 ater ad$usting endpoints

-ariable @oeicient


@ 9':4::97 5':28397 2'225376 4':474AHORRO 4'32;426 4'::2339 6'286479 4'43;9INGR/O 4'5;523; 4'2;83;8 8'52985: 4'4422RI#01A 4'44:523 4'44834; 4'779227 4'865:

Rs!uared 4'954;38 *ean dependent ?ar 222'4444Ad$usted Rs!uared 4'93432: /'=' dependent ?ar :2';659:/'' o regression 8':35749 ACaiCe ino criterion 7';92922/um s!uared resid 23:'8377 /ch.ar" criterion 7'7269;8

Log liCelihood 65';8988 Dstatistic 244';::6=urbin


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c) Regresionando gasto (?ariable dependiente), ingreso ahorro>

regresion-c $no!bre de cuadro en %Vie&s'

=ependent -ariable> GA/TO*ethod> Least /!uares=ate> 24+4:+48 Time> 25>8;/ample(ad$usted)> 2+42+2942 :+48+2942Included obser?ations> 24 ater ad$usting endpoints

-ariable @oeicient


@ 24'229:7 3'59;365 2'652357 4'6;43INGR/O 4'523429 4'2:68;3 7'27:998 4'4448AHORRO 4'3;5635 4':2;747 6':35;72 4'4;94

Rs!uared 4'939425 *ean dependent ?ar 222'4444Ad$usted Rs!uared 4'93:46: /'=' dependent ?ar :2';659:/'' o regression 8'276434 ACaiCe ino criterion 7':7:533/um s!uared resid 257'8653 /ch.ar" criterion 7';8;78:Log liCelihood 65'529:9 Dstatistic 27:':243=urbin


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R%3R%SI:; AS R%STA;T%S VARIA?%@A 6

AORRO $4+CO; AS R%STA;T%S= 4'

e) Regresionamos Ingreso (?ariable dependiente), ri!ue"a ahorro>

regresion-e $no!bre de cuadro en %Vie&s'

=ependent -ariable> INGR/O*ethod> Least /!uares=ate> 24+4:+48 Time> 29>27

/ample(ad$usted)> 2+42+2942 :+48+2942Included obser?ations> 24 ater ad$usting endpoints

-ariable @oeicient


@ ;9'83443 24'739:; ;'7;2735 4'446;RI#01A 4'42684: 4'42;423 4'59299: 4';464AHORRO 2'979;54 4';:2;97 ;'87;:47 4'4467

Rs!uared 4'985369 *ean dependent ?ar 234'4444Ad$usted Rs!uared 4'9;79:5 /'=' dependent ?ar 74'88:42/'' o regression 2:'9;582 ACaiCe ino criterion 5':829;5

/um s!uared resid 2:72'963 /ch.ar" criterion 5';;636;Log liCelihood :5'3893; Dstatistic 52':4765=urbin


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/um s!uared resid 559288'8 /ch.ar" criterion 2;'96;49Log liCelihood 32'27774 Dstatistic 25':;9;:=urbin RI#01A*ethod> Least /!uares=ate> 24+4:+48 Time> 29>62/ample(ad$usted)> 2+42+2942 :+48+2942Included obser?ations> 24 ater ad$usting endpoints

-ariable @oeicient


@ 626'8;27 685'7755 4'562738 4';:82AHORRO 63'94636 ;'897589 7'47998; 4'444:

Rs!uared 4'562748 *ean dependent ?ar 27:4'444

Ad$usted Rs!uared 4'399:47 /'=' dependent ?ar 358'::67/'' o regression :82'564; ACaiCe ino criterion 2;'3;495


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/um s!uared resid 994662'4 /ch.ar" criterion 2;'542;9Log liCelihood 32'34;55 Dstatistic :7'5;;:;=urbin


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*odelos esconomticos uniecuacionales'

@ONO*TRIA ABLI@A=A, Puan Drancisco @astro Rodd Ri?as QLlosa'

AB0NT/ = TORA @ONO*STRI@A ' Broesor> -i?iana DernKnde"'

*0LTI@OLINALI=A= Broesor dgar Acua capEtulo 3'

*ulticolinealidad Obser?aciones atEpicas Renatas Mi"s (rCi"sJuoc'edu),Ungel Ale$andro Puan Bre" (a$uanpJuoc'edu)'

L BROL*A = LA *0LTI@OLINALI=A= monograias'com
mailto:[email protected]:[email protected]

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