resolucion gujarati

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En este modelo los coeficientes de pendiente miden la velocidad de cambio de y con respecto a la variable relevante. En este modelo todos los coeficientes de la pendiente parciales son elasticidades parciales de y con respecto a la variable relevante c) Se espera que la elasticidad precio propia de ser negativo, se espera que la elasticidad precio cruzada a ser positivo para los bienes sustitutivos y negativa para los bienes complementa rios, y se espera que la elasticidad ingreso de ser positivo, ya que las rosas son un bien normal. d) La fórmula general de la elasticidad para las ecuaciones lineales es Donde Xi es el regresor relevante. Es decir, para un modelo lineal, la elasticidad se puede calcular el valor medio. e) ambos modelos proporcionan resultados similar. na de las venta!as del modelo log" lineal es que los coeficientes de las pendientes dan estimaciones directas de la elasticidad #constante) de la variable relevante con respecto a la variable independi ente ba!o consideración. $ero tenga en cuenta que las %s de los dos modelos no son directamente comparables .

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7/25/2019 resolucion gujarati

http://slidepdf.com/reader/full/resolucion-gujarati 1/2

En este modelo los coeficientes de pendiente miden la velocidad de cambio de y con

respecto a la variable relevante.

En este modelo todos los coeficientes de la pendiente parciales son elasticidadesparciales de y con respecto a la variable relevante

c) Se espera que la elasticidad precio propia de ser negativo, se espera que la elasticidad

precio cruzada a ser positivo para los bienes sustitutivos y negativa para los bienes

complementarios, y se espera que la elasticidad ingreso de ser positivo, ya que las rosas

son un bien normal.

d)

La fórmula general de la elasticidad para las ecuaciones lineales es

Donde Xi es el regresor relevante.Es decir, para un modelo lineal, la elasticidad se puede calcular el valor medio.

e) ambos modelos proporcionan resultados similar. na de las venta!as del modelo log"lineal es que los coeficientes de las pendientes dan estimaciones directas de laelasticidad #constante) de la variable relevante con respecto a la variable independiente

ba!o consideración. $ero tenga en cuenta que las %s de los dos modelos no sondirectamente comparables.

7/25/2019 resolucion gujarati

http://slidepdf.com/reader/full/resolucion-gujarati 2/2

 b) uno esperar&a '(, ' y '* para ser positivo y '+ y ' a ser negativo

c) '(, ' y '+ cumplen con las e-pectativas los otros no lo /acen.

d) como muestran los resultados de la regresión, X, X+ y X* son significativas al niveldel 0, X( es significativa al nivel del 12 0, pero X es estad&sticamente insignificante.

e) utilizamos la metodolog&a de m&nimos cuadrados restringidos discutidos en el cap&tulo.regresión de 3 en X(, X y X+ solamente , obtenemos %(% 4 2,*21( . incluyendo todoslos regresores como puede verse a partir de la regresión resultados dan en # a) , tenemos%(% 4 2,5((6 .$or lo tanto, usando la Ec . # 5.6.12 ) , obtenemos

$ara ( y 12 gl en el numerador y el denominador , respectivamente, el valor cr&tico 7 0es +,12 . $or lo tanto , se rec/aza la /ipótesis de que las variables de X y X* no tienencabida en el modelo .

 5.(

a) en el modelo 1 el coeficiente de la pendiente nos dicen que por cada unidad deaumento en el gasto en publicidad , en promedio , retenidos impresiones suben por 2.*unidades . En el modelo ( la tasa # promedio) de aumento de las impresiones retenidasdepende del nivel de los gastos de publicidad . 8omando la derivada de y con respecto aX , se obtendr9 :

Esto sugerir&a que retienen las impresiones se incrementan a medida que aumenta la

tasa de gastos de publicidad decreciente.