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Econometra

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EconometraQuinta edicin

Damodar N. GujaratiProfesor emrito de Economa

United States Military Academy, West Point

Dawn C. PorterUniversity of Southern California

Revisin tcnica:Aurora Monroy Alarcn

Instituto Tecnolgico Autnomo de Mxico (ITAM)

Jos Hctor Corts FregosoCentro Universitario de Ciencias Econmico-Administrativas (CUCEA)

Universidad de Guadalajara

MXICO BOGOT BUENOS AIRES CARACAS GUATEMALAMADRID NUEVA YORK SAN JUAN SANTIAGO SO PAULOAUCKLAND LONDRES MILN MONTREAL NUEVA DELHI

SAN FRANCISCO SINGAPUR SAN LUIS SIDNEY TORONTO

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Director Higher Education: Miguel ngel Toledo CastellanosEditor sponsor: Jess Mares ChacnCoordinadora editorial: Marcela I. Rocha M.Editor de desarrollo: Edmundo Carlos Ziga GutirrezSupervisor de produccin: Zeferino Garca GarcaDiseo de portada: Gemma M. Garita Ramos

Traductora: Pilar Carril Villarreal

ECONOMETRAQuinta edicin

Prohibida la reproduccin total o parcial de esta obra, por cualquier medio, sin la autorizacin escrita del editor.

DERECHOS RESERVADOS 2010, respecto a la quinta edicin en espaol porMcGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V.A Subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc. Prolongacin Paseo de la Reforma 1015, Torre A, Piso 17, Colonia Desarrollo Santa Fe, Delegacin lvaro Obregn C.P. 01376, Mxico, D. F. Miembro de la Cmara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Nm. 736

ISBN: 978-607-15-0294-0(ISBN edicin anterior: 978-970-10-3971-7)

Traducido de la quinta edicin de Basic econometrics, by Damodar N. Gujarati, and Dawn C. PorterCopyright 2009, 2003, 1995, 1988, 1978, published by McGraw-Hill/Irwin, Inc. All rights reserved.0-07-337577-2

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Impreso en Mxico Printed in Mexico

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Damodar N. GujaratiDespus de ensear durante ms de 25 aos en la City University of New York y 17 aos enel Departamento de Ciencias Sociales de la U.S. Military Academy en West Point, NuevaYork, el doctor Gujarati es actualmente profesor emrito de economa de la Academia. El doctor Gujarati recibi el grado de M.Com de la Universidad de Bombay en 1960, el grado de M.B.A. de la Universidad de Chicago en 1963 y el grado de Ph.D. de la Universidad de Chicago en1965. El doctor Gujarati ha publicado una gran cantidad de trabajos en reconocidas revistas na-cionales e internacionales, como Review of Economics and Statistics, Economic Journal, Journal of Financial and Quantitative Analysis y Journal of Business. El doctor Gujarati fue miembro del Consejo Editorial de Journal of Quantitative Economics, publicacin ofi cial de la Sociedad Economtrica de India. El doctor Gujarati es tambin autor de Pensions and the New York Fis-cal Crisis (The American Enterprise Institute, 1978), Government and Business (McGraw-Hill, 1984) y Essentials of Econometrics (McGraw-Hill, 3a. ed., 2006). Los libros del doctor Gujarati sobre econometra se han traducido a diversos idiomas.

El doctor Gujarati fue profesor visitante de la Universidad de Sheffi eld, Inglaterra (1970-1971), profesor visitante Fulbright en India (1981-1982), profesor visitante en la Facultad de Ad-ministracin de la Universidad Nacional de Singapur (1985-1986) y profesor visitante de eco-nometra de la Universidad de Nueva Gales del Sur, Australia (durante el verano de 1988). El doctor Gujarati ha dictado numerosas conferencias sobre temas micro y macroeconmicos en pases como Australia, China, Bangladesh, Alemania, India, Israel, Mauricio y la Repblica de Corea del Sur.

Dawn C. PorterDawn Porter ha sido profesora adjunta del Departamento de Administracin de Operaciones de la Marshall School of Business de la University of Southern California (USC) desde el otoo de 2006. En la actualidad imparte clases de introduccin a la estadstica tanto en licenciatura como en maestra en la Escuela de Administracin. Antes de incorporarse al cuerpo docente de la USC, de 2001 a 2006, Dawn fue profesora adjunta de la McDonough School of Business en laGeorgetown University, y antes de eso fue profesora visitante del Departamento de Psicologa de la Graduate School of Arts and Sciences en la New York University (NYU). En NYU imparti diversos cursos sobre mtodos estadsticos avanzados y tambin fue profesora de la Stern School of Business. Obtuvo su doctorado en Estadstica en la Stern School.

Las reas de inters para la investigacin de Dawn son anlisis categrico, medidas de acuerdo, creacin de modelos multivariados y aplicaciones en el campo de la psicologa. Su investigacin actual examina los modelos de subasta en internet desde una perspectiva estadstica. Ha presen-tado sus estudios de investigacin en las conferencias de Joint Statistical Meetings, las reuniones del Decision Sciences Institute, la Conferencia Internacional sobre Sistemas de Informacin, varias universidades, como la London School of Economics y NYU, as como en diversas series de seminarios sobre comercio electrnico y estadstica. Dawn es tambin coautora de Essentials of Business Statistics, 2a. edicin, McGraw-Hill/Irwin, 2008. Fuera del mbito acadmico, Dawn fue contratada como consultora en estadstica de KPMG, Inc. Tambin trabaj como consultora en estadstica para muchas otras empresas importantes, entre otras, Ginnie Mae, Inc., Toys R Us Corporation, IBM, Cosmaire, Inc., y New York University (NYU) Medical Center.

Acerca de los autores

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Para Joan Gujarati, Diane Gujarati-Chesnut,

Charles Chesnut y mis nietos, Tommy

y Laura Chesnut.

DNG

Para Judy, Lee, Brett, Bryan, Amy y Autumn Porter.

Pero muy en especial para mi adorado padre, Terry.

DCP

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Prefacio xviiiReconocimientos xxi

Introduccin 1

PARTE UNOModelos de regresin uniecuacionales 13

1 Naturaleza del anlisis de regresin 15

2 Anlisis de regresin con dos variables: algunas ideas bsicas 34

3 Modelo de regresin con dos variables: problema de estimacin 55

4 Modelo clsico de regresin linealnormal (MCRLN) 97

5 Regresin con dos variables: estimacinpor intervalos y pruebas de hiptesis 107

6 Extensiones del modelo de regresinlineal con dos variables 147

7 Anlisis de regresin mltiple: el problema de estimacin 188

8 Anlisis de regresin mltiple:el problema de la inferencia 233

9 Modelos de regresin con variables dictomas 277

PARTE DOSFlexibilizacin de los supuestos del modelo clsico 315

10 Multicolinealidad: qu pasa si lasregresoras estn correlacionadas? 320

11 Heteroscedasticidad: qu pasa si lavarianza del error no es constante? 365

12 Autocorrelacin: qu pasa si lostrminos de error estncorrelacionados? 412

13 Creacin de modelos economtricos: especifi cacin del modelo y pruebas de diagnstico 467

PARTE TRESTemas de econometra 523

14 Modelos de regresin no lineales 525

15 Modelos de regresin de respuestacualitativa 541

16 Modelos de regresin con datos de panel 591

17 Modelos economtricos dinmicos: modelos autorregresivos y de rezagos distribuidos 617

PARTE CUATROModelos de ecuaciones simultneas y econometra de series de tiempo 671

18 Modelos de ecuaciones simultneas 673

19 El problema de la identifi cacin 689

20 Mtodos de ecuaciones simultneas 711

21 Econometra de series de tiempo: algunos conceptos bsicos 737

22 Econometra de series de tiempo:pronsticos 773

APNDICES A Revisin de algunos conceptos

estadsticos 801

B Nociones bsicas de lgebramatricial 838

C Mtodo matricial para el modelo de regresin lineal 849

D Tablas estadsticas 877

E Resultados de computadora deEViews, MINITAB, Excel y STATA 894

F Datos econmicos en la World Wide Web 900

BIBLIOGRAFA SELECTA 902

Contenido breve

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Prefacio xviiiReconocimientos xxi

Introduccin 1

I.1 Qu es la econometra? 1I.2 Por qu una disciplina aparte? 2I.3 Metodologa de la econometra 2

1. Planteamiento de la teora o hiptesis 32. Especifi cacin del modelo matemtico

de consumo 33. Especifi cacin del modelo economtrico

de consumo 44. Obtencin de informacin 55. Estimacin del modelo economtrico 56. Pruebas de hiptesis 77. Pronstico o prediccin 88. Uso del modelo para fi nes de control o de

polticas 9Eleccin entre modelos rivales 9

I.4 Tipos de econometra 10I.5 Requisitos matemticos y estadsticos 11I.6 La funcin de la computadora 11I.7 Lecturas sugeridas 12

PARTE UNOMODELOS DE REGRESINUNIECUACIONALES 13

CAPTULO 1Naturaleza del anlisis de regresin 15

1.1 Origen histrico del trmino regresin 151.2 Interpretacin moderna de la regresin 15

Ejemplos 161.3 Relaciones estadsticas y relaciones

deterministas 191.4 Regresin y causalidad 191.5 Regresin y correlacin 201.6 Terminologa y notacin 211