Micro Econo Me Tria 1

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= + + + +