ECONOMETRÍA II PR´ACTICAS DE ORDENADOR Práctica 2

ECONOMETRÍA II
PRÁCTICAS DE ORDENADOR
Práctica 2
El fichero epflic.wf1 contiene una submuestra de hogares de la Encuesta de
Presupuestos Familiares 1990/91 formada por parejas con o sin hijos en los que
el marido ha completado los estudios obligatorios y trabaja a tiempo completo, y
la mujer no trabaja.
a) Se pretende estimar una curva de Engel lineal para el gasto en alimentación
(q = f (x, w, β)), donde q es el gasto en alimentación (en cientos de miles de
pesetas), x es el gasto total (en cientos de miles de pesetas) y w es un vector de
caracterı́sticas del hogar (número de adultos, número de niños y edad del marido).
El gasto total puede ser endógeno, y se pretende instrumentarlo con la renta del
hogar. Suponiendo que la renta no está correlacionada con el término de error
de la curva de Engel para el gasto en alimentación, contraste si la renta es un
instrumento válido para el gasto total.
b) Obtenga el estimador de variables instrumentales de los parámetros de la
curva de Engel utilizando la renta como instrumento para el gasto total mediante
la opción TSLS de EVIEWS. A continuación demuestre que este estimador puede
obtenerse en dos etapas: en la primera etapa regrese el gasto total sobre todas las
variables exógenas y obtenga la predicción del gasto total para las familias de la
muestra. A continuación, regrese el gasto en alimentación sobre la predicción del
gasto total y el resto de regresores presentes en la curva de Engel. Compare los
resultados de ambos procedimientos.
c) Compare los resultados de la estimación VI con los obtenidos en base a la
estimación MCO. Contraste si el gasto total es endógeno.
d) Contraste si la variable edad del marido es significativa. ¿Cómo realizarı́a
este contrate si el gasto total fuese un regresor endógeno?
e) Contraste la hipótesis nula de que el número de adultos y el número de
niños en el hogar tienen el mismo efecto sobre el gasto en alimentación. ¿Cómo
realizarı́a este contrate si el gasto total fuese un regresor endógeno?
f ) Dada la especificación lineal de la curva de Engel, la elasticidad del gasto en
alimentación con relación al gasto total no es constante. En base a los resultados
obtenidos estime para cada hogar la elasticidad del gasto en alimentación εbt :
gtotalt
εbt = βb2
,
galimt
donde βb2 es el estimador MCO del coeficiente del gasto total, y gtotalt y galimt
son el gasto total y el gasto en alimentación del hogar t. Calcule la elasticidad
media.
1
epflic.wf1
El fichero epflic.wf1 contiene datos para una submuestra de 3371 hogares de
la Encuesta de Presupuestos Familiares 1991. Esta submuestra está formada por
parejas con o sin hijos en los que el hombre ha finalizado los estudios obligatorios,
tiene más de 24 años y menos de 65, y trabaja por cuenta ajena en una actividad
no agraria, y la mujer no trabaja. Las variables incluidas en el archivo son:
1. hedad → Edad del marido
2. medad → Edad de la mujer
3. hijos → Número de hijos menores de 18 años.
4. adultos → Número de adultos en el hogar.
5. galim → Gasto en alimentación, bebidas y tabaco (en cientos de miles de
pesetas). El gasto en alimentación no incluye las comidas realizadas fuera del
hogar.
6. gtotal → Gasto total (en cientos de miles de pesetas).
7. renta → Renta del hogar (en cientos de miles de pesetas).
2
Práctica 2
Tabla 1
Dependent Variable: GTOTAL
Method: Least Squares
Sample: 1 3371
Included observations: 3371
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
ADULTOS
HIJOS
HEDAD
RENTA
6.781248
1.963175
0.981024
0.082906
0.462978
1.173123
0.227950
0.196385
0.024609
0.023973
5.780508
8.612307
4.995403
3.368949
19.31217
0.0000
0.0000
0.0000
0.0008
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.205583
0.204639
11.13761
417540.3
-12905.96
1.814390
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
25.62326
12.48849
7.660015
7.669097
217.7678
0.000000
Tabla 2
Dependent Variable: GALIM
Method: Two-Stage Least Squares
Sample: 1 3371
Included observations: 3371
Instrument list: C RENTA ADULTOS HIJOS HEDAD
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
GTOTAL
ADULTOS
HIJOS
HEDAD
0.743026
0.116577
0.613443
0.605964
0.022702
0.297700
0.012406
0.067571
0.048937
0.006097
2.495892
9.396731
9.078493
12.38245
3.723719
0.0126
0.0000
0.0000
0.0000
0.0002
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.354684
0.353917
2.668447
201.3493
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
Durbin-Watson stat
7.298756
3.319821
23967.98
1.865235
Tabla 3
Dependent Variable: GALIM
Method: Least Squares
Sample: 1 3371
Included observations: 3371
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
GTOTALSOM
ADULTOS
HIJOS
HEDAD
0.743026
0.116577
0.613443
0.605964
0.022702
0.340779
0.014201
0.077349
0.056019
0.006979
2.180375
8.208850
7.930842
10.81713
3.252988
0.0293
0.0000
0.0000
0.0000
0.0012
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.154407
0.153403
3.054591
31406.55
-8544.953
1.817862
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
7.298756
3.319821
5.072651
5.081733
153.6602
0.000000
Tabla 4
Dependent Variable: GALIM
Method: Least Squares
Simple: 1 3371
Included observations: 3371
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
GTOTAL
ADULTOS
HIJOS
HEDAD
0.612480
0.132891
0.554692
0.588184
0.020488
0.281677
0.003908
0.052484
0.047104
0.005868
2.174407
34.00357
10.56881
12.48691
3.491239
0.0297
0.0000
0.0000
0.0000
0.0005
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.358008
0.357245
2.661567
23844.54
-8080.663
1.872327
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
7.298756
3.319821
4.797189
4.806271
469.2635
0.000000
Tabla 5
Dependent Variable: GALIM
Method: Least Squares
Sample: 1 3371
Included observations: 3371
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
GTOTAL
ADULTOS
HIJOS
HEDAD
RES
0.743026
0.116577
0.613443
0.605964
0.022702
0.018121
0.296891
0.012372
0.067387
0.048804
0.006080
0.013040
2.502690
9.422325
9.103221
12.41617
3.733861
1.389695
0.0124
0.0000
0.0000
0.0000
0.0002
0.1647
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.358376
0.357423
2.661199
23830.86
-8079.695
1.872766
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
Tabla 6
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis: C(3)=C(4)
F-statistic
Chi-square
0.273005
0.273005
Probability
Probability
0.601357
0.601323
Probability
Probability
0.915810
0.915803
Tabla 7
Wald Test:
Equation: Untitled
Null Hypothesis: C(3)=C(4)
F-statistic
Chi-square
0.011177
0.011177
7.298756
3.319821
4.797209
4.808107
375.9009
0.000000
Gráfico 1
1000
Series: ELASTICIDAD
Sample 1 3371
Obs erv ations 3371
800
Mean
Median
Max imum
Minimum
Std. Dev .
Skewnes s
Kurtosis
600
400
0.505832
0.442033
3.112557
0.166976
0.252364
2.991283
18.74872
200
J arque-Bera 39863.94
Probability
0.000000
0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0