2º EJERCICIO OBLIGATORIO ECONOMETRÍA 1

2º EJERCICIO OBLIGATORIO ECONOMETRÍA 1.
Noviembre de 2008
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El ejercicio se entregará necesariamente impreso (no por e-mail), el jueves 11 de
diciembre durante la hora de clase.
Ese mismo día se seleccionará aleatoriamente de la lista a 35 personas para que
respondan a algunas preguntas sobre el mismo (la clase será más corta para que
dé tiempo a preguntar a todo el mundo).
De forma voluntaria podrán presentarse quienes quieran el jueves siguiente,
después de clase.
Si tiene dudas sobre el ejercicio puede acudir al despacho el martes anterior, de
9 a 10.15 y de 13:30 a 14:30. También puede utilizar el e-mail en cualquier
momento y responderé lo antes posible ([email protected]).
Presentar oralmente correctamente el ejercicio supondrá un incremento sobre la
nota del examen de 0,25 puntos; no entregar el ejercicio supondrá una reducción
de 0,33 puntos y presentarlo oralmente de un modo incorrecto supondrá una
reducción de 0,25 puntos.
1.- Conteste brevemente a las siguientes preguntas (no más de 10 líneas como
máximo por respuesta). Reflexione previamente su respuesta para ser lo más
conciso y preciso posible:
1.1. ¿Qué utilidades reporta conocer la distribución estadística de una variable aleatoria?
1.2. En un modelo uniecuacional, ¿qué elementos son aleatorios? ¿Y en una ecuación ya
estimada? ¿El error es aleatorio? y, si lo es ¿cómo se distribuye? Escriba ambas
expresiones.
1.3. ¿Cómo definiría un parámetro en un MBRL? Hágalo en un plano teórico y,
posteriormente, poniendo un ejemplo sobre un modelo concreto elegido por usted.
1.4. ¿Qué trascendencia tiene, en fases ulteriores, la hipótesis de normalidad de las
perturbaciones aleatorias del MBRV?
1.5. ¿Cuál es la distribución empírica de los parámetros de un MBRL estimado por
MCO?
1.6. ¿En qué consiste contrastar una hipótesis en estadística? ¿Qué hipótesis se contrasta
cuando se determina la significatividad individual de una variable?
1.7. ¿Qué información reportan sobre el modelo el contraste F y la R cuadrado,
respectivamente?
1.8. ¿Cómo detectaría la presencia de atípicos en una regresión? ¿Qué trascendencia
tiene la presencia de los mismos? ¿Cómo se evitarían sus consecuencias negativas?
1.9. ¿Por qué es necesario estimar la varianza de la pertubarción aleatoria? ¿Qué
utilidad tiene este valor estimado?
2.- Resuelva las cuestiones planteadas sobre el siguiente modelo empírico (los datos
son reales).
La Dirección General de Tráfico se plantea hacer un modelo econométrico para medir el
efecto de las medidas de seguridad pasiva sobre el número de víctimas mortales en
accidentes de tráfico. Realiza la siguiente especificación:
MUERTOS = C(1) + C(2)*PARQUE + C(3)*SEG_PASIVA +
C(4)*KM_CARRETERA + U
Obteniendo los siguientes resultados:
Dependent Variable: MUERTOS/PARQUE
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2006
Included observations: 26
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
SEG_PASIVA
KM_CARRETERA
0.002477
-0.003008
-1.31E-05
0.000719
0.001179
3.18E-06
3.446664
-2.551813
-4.121390
0.0022
0.0178
0.0004
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regresión
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.895188
0.886074
5.64E-05
7.31E-08
219.0655
0.330086
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.000390
0.000167
-16.62043
-16.47526
98.22062
0.000000
Donde:
MUERTOS
PARQUE
SEG_PASIVA
KM_CARRETERA
Fallecidos en accidente de tráfico
Número de vehículos de automóviles en España
Mejoras en seguridad pasiva en el automóvil
Km nuevos o mejorados de carretera en España
GRÁFICO DE AJUSTE
0.0008
0.0006
0.0004
0.00015
0.0002
0.00010
0.00005
0.0000
0.00000
-0.00005
-0.00010
-0.00015
82
84
86
88
90
Residual
92
94
96
Actual
98
00
02
04
06
Fitted
2.1. Siga las fases de valoración de este modelo (hasta donde se ha visto en clase):
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Análisis de signos
Determinación de la significatividad individual (IC y T-stastic)
Determinación de la significatividad individual (F y R’s cuadrado)
Valoración del gráfico de ajuste y de errores y ratios del error calculables con la
información suministrada.
2.2. Determine el margen de fallecidos menos que se producen por cada 100 kilómetros
nuevos de carretera. (Suponga que el parque móvil es de 30.160.000 vehículos).