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MICROECONOMETRÍA
Profesor:Dr. Milton Villarroel
1. Econometría: campo y usos2. Modelo de Regresión Lineal:3. Modelos con Variable Dependiente
Discreta:4. Modelos con Variable Dependiente
Limitada:
ESTRUCTURA DEL CURSO:
1. ECONOMETRÍA
ECONOMETRÍA: CAMPO Y USOS
Teoría Económica
Teoría Estadística
Economía Matemática
Métodos Estadísticos
Métodos Econométricos
Especificación Etapa I
Estimación Etapa II
Validación Etapa III
Usos
Realidad: Datos
Política Económica
Modelación
Econométrica
MODELO ECONOMÉTRICO
A. Modelos Econométricos, según el tipo deecuaciones los modelos pueden clasificarse:
Modelo Uniecuacional:
Modelo Multiecuacional:
B. Modelos Econométricos, según la estructura dedatos: Datos de Corte Transversal Datos de Series de Tiempo Datos Panel
0 1 2 3x x yQ P P Yβ β β β µ= + + + +
0 1 1 2 1t t
t t t t t
C PIB CPIB C I G XN
β β β ε−= + + += + + +
DOCIMA DE HIPÓTESIS
2. MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS
Terminología en la Regresión Simple:
0 1i iy xβ β µ= + +
Y XVariabledependiente
Variable independiente
Variable explicada Variable explicativa
Variable predicha Variable predictora
Regresando Regresor
APLICACIÓN CON NLOGITEJ. BASE 1 CONSUMO
MÍNIMOS CUADRADO ORDINARIOS
El método de MCO elige los parámetros relevantes de manera de minimizar la suma de los errores al cuadrado.
Minimizando la suma de errores al cuadrado:
Obtenemos los siguientes coeficientes estimados:
REGRESION Ahora tenemos diferentes nube de puntos y
modelos de regresión para ellas.
SUPUESTOS DEL MODELO MÍNIMOSCUADRADOS ORDINARIOS (MCO) Normalidad de los errores Especificación correcta en el modelo Ausencia de colinealidad en las variables
explictivas Homocedasticidad del término de error
NORMALIDAD DE LOS ERRORES
Horacio Catalán Alosno
Prueba de Normalidad de los errores
Se determina por medio del tercer y cuartomomento central de la distribución
Primer momento. La media de la distribución E(x) = µ
Segundo momento. La varianza de la distribuciónVar(x) = σ2
Taller de Econometría
Horacio Catalán Alosno
E(x)
Var(x)
Distribución normal
Tercer momento. Sesgo de la distribución
( ) 0333 =σ=α /uE t
Coeficiente de simetría
Taller de Econometría
Horacio Catalán Alosno
E(x)
E(x)
Sesgo a la derecha
Sesgo a la izquierda
Taller de Econometría
E(x)
Var(x)
Simétrica
Taller de Econometría
Horacio Catalán Alosno
Cuarto momento. Curtosis
( ) 3443 =σ=α /uE t
E(x)
Leptocúrtica
Taller de Econometría
Horacio Catalán Alosno
E(x)
Platicúrtica
E(x)
Var(x)
Mesocúrtica
Taller de Econometría
Horacio Catalán Alosno
Prueba Jarque-Bera (1987). Utiliza un estadísticoen prueba que involucra la curtosis y la asimetría.
Hipótesis nula H0: α3=0 y α4 = 3
Hipótesis alternativa H1: α3 0 y α4 3≠ ≠
ESPECIFICACIÓN CORRECTA EN EL MODELO
AUSENCIA DE COLINEALIDAD EN LAS VARIABLES EXPLICTIVAS
HOMOCEDASTICIDAD DEL TÉRMINO DE ERROR
Ejercicio No. 1 Nlogit Utilizar el archivo 2Base1.xls.
Estimar el modelo:
Donde:
Inflación = Inflación mensual anualizada de USA (%)TPM = Tasa Política Monetaria Mensual (%)DW = Índice Accionario Dow Jones mensual anualizado (DW) (%)Petroleo = Precio del Petróleo Mensual (USD/Barril)
Para este modelo se pide:1. Hacer un análisis descriptivo de datos.2. Realizar una estimación lineal y su análisis.3. Efectuar pruebas de significancia individual y global respectivas,
asimismo interpretar los efectos marginales de este modelo.4. Analizar la posible presencia de Heterocedasticidad en el modelo y
corregir con el método de White.5. Analizar la presencia de Multicolinealidad en el modelo con el test
de Klain.6. Analizar la presencia de Autocorrelación en el modelo.
0 1 2 3 tInflación TPM DW Petroleoβ β β β µ= + + + +