EXAMEN FINAL DE ECONOMETRÍA I (ECO). 22 de enero de 2013
PARTE PRÁCTICA (4 puntos)
NOMBRE Y APELLIDOS:
.
Nota 1: Rellena solamente los espacios en blanco en las tablas y, si lo necesitas, utiliza la parte de atrás de las
hojas para responder. Utiliza 4 decimales. El nivel de significación de los contrastes es 5%.
Nota 2: En todos los apartados es necesario que expliques en qué se basan tus respuestas. Por ejemplo, si se
fundan en el resultado de un contraste, has de indicar claramente, al menos, las hipótesis, el estadístico que
utilizas y la conclusión a la que llegas. Si necesitas especificar cuadros, gráficos, estimaciones, etc. para los
cuales no tienes asignado explícitamente el recuadro, deberás hacerlo claramente como lo consideres oportuno.
Duración: 1 hora y 30 minutos
Se desea estimar un modelo que explique los beneficios de 21 empresas del sector alimenticio. Para
ello se dispone de datos de 2011 recogidos en el fichero Beneficios.wf1 relativos a las siguientes
variables:
B= Beneficios en el año 2011 de cada empresa
PRO= Producción obtenida en el año (miles de euros)
INV= Inversión realizada por cada empresa en los tres últimos años
EMP= Nº de trabajadores ocupados por cada empresa
PR= Índice medio de precios de cada empresa
EXPOR= Variable que toma el valor 1 si la empresa exporta y 0 en otro caso
1) Plantea y estima un modelo que explique los beneficios en función de todas las variables
cuantitativas disponibles salvo la Producción (MODELO 1).
Dependent Variable:
Method: Least Squares
Sample:
Included observations:
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared S.D. dependent var
S.E. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
2) ¿Crees que en el modelo 1 se ha cometido error de inclusión de variables irrelevantes? ¿Por
qué?
1
,3) Estima el modelo 1 eliminando la(s) variable(s) que consideres innecesarias y rellena la tabla
adjunta con la estimación que consideres más adecuada (MODELO 2) comentando brevemente
tu elección.
Dependent Variable:
Method: Least Squares
Sample:
Included observations:
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared S.D. dependent var
S.E. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
4) Estima un nuevo modelo con término constante que incluya entre sus regresores las variables
INV, EMP y PRO (MODELO 3), calcula la matriz de correlaciones de los regresores del nuevo
modelo, el FIV del estimador que acompaña a INV y responde a las siguientes preguntas:
Dependent Variable:
Method: Least Squares
Sample:
Included observations:
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared S.D. dependent var
S.E. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
INV PRO EMP
INV 1
PRO 1
EMP 1
FIV ˆ
j
2
, 4.1 ¿Ha mejorado el modelo?
4.2. ¿Es la Inversión significativa individualmente?
4.3. Interpreta la matriz de correlaciones y el Factor de Inflación de la Varianza que has
calculado.
4.4. ¿Hay algún resultado de los obtenidos hasta ahora en las regresiones realizadas que te
llama la atención? ¿A qué crees que se debe?
3
PARTE PRÁCTICA (4 puntos)
NOMBRE Y APELLIDOS:
.
Nota 1: Rellena solamente los espacios en blanco en las tablas y, si lo necesitas, utiliza la parte de atrás de las
hojas para responder. Utiliza 4 decimales. El nivel de significación de los contrastes es 5%.
Nota 2: En todos los apartados es necesario que expliques en qué se basan tus respuestas. Por ejemplo, si se
fundan en el resultado de un contraste, has de indicar claramente, al menos, las hipótesis, el estadístico que
utilizas y la conclusión a la que llegas. Si necesitas especificar cuadros, gráficos, estimaciones, etc. para los
cuales no tienes asignado explícitamente el recuadro, deberás hacerlo claramente como lo consideres oportuno.
Duración: 1 hora y 30 minutos
Se desea estimar un modelo que explique los beneficios de 21 empresas del sector alimenticio. Para
ello se dispone de datos de 2011 recogidos en el fichero Beneficios.wf1 relativos a las siguientes
variables:
B= Beneficios en el año 2011 de cada empresa
PRO= Producción obtenida en el año (miles de euros)
INV= Inversión realizada por cada empresa en los tres últimos años
EMP= Nº de trabajadores ocupados por cada empresa
PR= Índice medio de precios de cada empresa
EXPOR= Variable que toma el valor 1 si la empresa exporta y 0 en otro caso
1) Plantea y estima un modelo que explique los beneficios en función de todas las variables
cuantitativas disponibles salvo la Producción (MODELO 1).
Dependent Variable:
Method: Least Squares
Sample:
Included observations:
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared S.D. dependent var
S.E. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
2) ¿Crees que en el modelo 1 se ha cometido error de inclusión de variables irrelevantes? ¿Por
qué?
1
,3) Estima el modelo 1 eliminando la(s) variable(s) que consideres innecesarias y rellena la tabla
adjunta con la estimación que consideres más adecuada (MODELO 2) comentando brevemente
tu elección.
Dependent Variable:
Method: Least Squares
Sample:
Included observations:
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared S.D. dependent var
S.E. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
4) Estima un nuevo modelo con término constante que incluya entre sus regresores las variables
INV, EMP y PRO (MODELO 3), calcula la matriz de correlaciones de los regresores del nuevo
modelo, el FIV del estimador que acompaña a INV y responde a las siguientes preguntas:
Dependent Variable:
Method: Least Squares
Sample:
Included observations:
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared S.D. dependent var
S.E. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
INV PRO EMP
INV 1
PRO 1
EMP 1
FIV ˆ
j
2
, 4.1 ¿Ha mejorado el modelo?
4.2. ¿Es la Inversión significativa individualmente?
4.3. Interpreta la matriz de correlaciones y el Factor de Inflación de la Varianza que has
calculado.
4.4. ¿Hay algún resultado de los obtenidos hasta ahora en las regresiones realizadas que te
llama la atención? ¿A qué crees que se debe?
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