EXAMEN DE ECONOMETRÍA I.

EXAMEN DE ECONOMETRÍA I.
GRUPOS: 3A1; 3A2 Y 3A3.
6 de Febrero de 2.001
NOMBRE Y APELLIDOS: ________________________
GRUPO: _______
TEORÍA
1. Cuando una variable endógena viene explicada por sí misma. ¿Cuál será el valor del
R2? ¿Qué utilidad tendría este modelo?
2.
Determine la relación entre la especificación incorrecta y la multicolinealidad.
Razone la respuesta.
3. El estadístico F de Snedecor. ¿Podría utilizarse para contrastar la nulidad de un
parámetro?
4. Demuestre que: e’e = u’M u
5. Indique como ha contrastado en su trabajo, la existencia o no de multicolinealidad.
Especifique claramente el proceso seguido.
6. ¿Qué distribución utilizaría para hacer el intervalo de confianza en el periodo n + 2 ?
Razone la respuesta.
7. En el caso de que el cambio de estructura se aproxime a uno de los extremos. ¿Qué
contraste utilizaría? Razonar las respuestas.
8. ¿Qué tipo de variables explicativas puede introducir en un modelo econométrico?
Razone la respuesta.
9. ¿Qué posibles utilidades tiene un modelo econométrico?
10. ¿Cómo estimaría la varianza de las perturbaciones aleatorias en un modelo
econométrico? Determine distintas opciones eligiendo razonadamente una
PRÁCTICA
Se define un modelo de regresión por MCO para la tasa de crecimiento de la inversión en obra residencial
a partir de las siguientes variables explicativas:
INVERES:
RENTAHOG:
DEFINV:
EMPLEO:
Tasa cto. de la inversión real (ptas. de 1986) de la inversión residencial
Tasa de crecimiento de la renta disponible real de los hogares
Deflactor de la inversión
Tasa de crecimiento del número de ocupados
A partir de la información que se le suministra,
A.- Rellene los espacios marcados con interrogantes
B.- Valore la especificación realizada
C.- Determine la presencia de multicolinealidad
D.- Determine la posible presencia de un cambio de estructura en el año 1991
E.- Valore las ventajas e inconvenientes de emplear el modelo II (al final) frente al modelo I, donde TILP
corresponde a las siglas de tipo de interés a largo plazo.
Modelo I
Dependent Variable: INVERES
Method: Least Squares
Date: 02/01/01 Time: 17:08
Sample: 1977 1998
Included observations: 22
Variable
C
RENTAHOG
DEFINV
EMPLEO
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regresión
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
????
0.880830
????
0.008634
????
0.405145
????
0.003029
1.032952
2.174112
????
2.849886
0.3153
0.0433
0.0022
0.0106
0.671999
????
????
44.68065
1.961136
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
????
????
-3.698241
-3.499870
????
0.000033
Matriz de varianzas covarianzas de los parámetros
c
RENTAHOG
DEFINV
EMPLEO
C
0.000212
-0.003465
-9.85E-06
7.33E-06
RENTAHOG
-0.003465
0.164142
8.31E-05
-0.000618
DEFINV
-9.85E-06
8.31E-05
8.51E-07
-1.31E-07
EMPLEO
7.33E-06
-0.000618
-1.31E-07
????
Estadísticos descriptivos de las variables (número de observaciones:22)
Mean
Median
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
INVERES
0.003591
-0.007610
0.061288
0.142054
1.940976
RENTAHOG
0.018272
0.013282
0.022488
0.233719
2.029922
DEFINV
9.871630
7.638862
8.539357
1.060880
3.010110
EMPLEO
0.573215
-0.318417
2.935359
0.301330
2.260168
Matriz de correlaciones de las variables
INVERES
RENTAHOG
DEFINV
EMPLEO
INVERES
1.000000
0.638233
-0.565133
0.612603
RENTAHOG
DEFINV
EMPLEO
1.000000
-0.230262
0.506407
1.000000
-0.077234
1.000000
Otras regresiones
Período
77 – 98
Explicada
RENTAHOG
77 – 98
DEFINV
77 – 98
EMPLEO
77 – 90
INVERES
91 – 98
INVERES
Explicativas
DEFINV
EMPLEO
RENTAHOG
EMPLEO
DEFINV
RENTAHOG
EMPLEO
DEFINV
RENTAHOG
EMPLEO
DEFINV
RENTAHOG
R2
0.29326
e’e
0.007506
0.055105
1446.948
0.258085
134.2443
0.8652
0.007355
0.6246
0.008500
Modelo II
Dependent Variable: INVERES
Method: Least Squares
Date: 02/01/01 Time: 17:53
Sample(adjusted): 1978 1998
Included observations: 21 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RENTAHOG
DEFINV - TILP
-0.006938
1.394510
-0.002727
0.013349
0.412132
0.000856
-0.519685
3.383649
-3.186436
0.6096
0.0033
0.0051
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.617608
0.575121
0.040734
0.029866
39.03547
1.548430
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.004887
0.062492
-3.431950
-3.282732
14.53609
0.000175
Valores de referencia de las tablas estadísticas para el 95% de confianza
T – Student
Grados libertad
17
18
19
20
Valor
2,110
2,101
2,093
2,086
F Snedecor
Grados libertad
3, 14
4, 14
5, 14
6, 14
Valor
3,34
3,11
2,96
2,85