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1 PRÁCTICA 4: EL MODELO LINEAL DE PROBABILIDAD - Estimar un modelo lineal de probabilidad - Interpretar los coeficientes estimados - Obtener las probabilidad estimadas - Contrastar la normalidad de las perturbaciones - Contrastar la homocedasticidad - Obtener el modelo estimado por MCGF Las variables incluidas en el modelo se interpretan de la siguiente forma: AGE: edad de al empresa; BIG=1 si la empresa tiene más de 200 trabajadores; CONCEN: índice de concentración medido como el porcentaje de ventas de las 4 mayores empresas sobre el total de la industria; LSALE: logaritmo de las ventas de la empresa (miles de pesetas); PROPEX: propensión a exportar = ventas dedicadas a la exportación/ ventas totales de la empresa Se ha estimado el siguiente modelo: Dependent Variable: IMASD Sample(adjusted): Included observations: 1462 after adjusting endpoints C AGE BIG CONCEN LSALE PROPEX R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criteri Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) o Contrastar la significatividad individual de los coeficientes

2 Modelo estimado eliminando AGE: Dependent Variable: IMASD Sample(adjusted): Included observations: 1462 after adjusting endpoints C BIG CONCEN LSALE PROPEX R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criteri Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) o Interpretación de los coeficientes estimados en términos de impactos sobre la probabilidad o Distinguir entre variables ficticias y variables continuas o Caso especial: LSALE

3 Contrastando la normalidad de las perturbaciones Series: Residuals Sample Observations 1462 Mean 3.53E-17 Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability o Cuál es el resultado del contraste? o Cuál es la expresión del estadístico utilizado? o Establecer un argumento teórico para este resultado empírico

4 Contrastando la homocedasticidad del modelo White Heteroskedasticity Test: F-statistic Probability Obs*R-squared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Sample: Included observations: 1462 C BIG BIG*CONCEN BIG*LSALE BIG*PROPEX CONCEN CONCEN^2 6.20E E CONCEN*LSALE CONCEN*PROPEX LSALE LSALE^ LSALE*PROPEX PROPEX PROPEX^ R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criter Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) o En qué consiste el contrate de White? o Cuál es la importancia de la regresión auxiliar? o Cuál es el resultado del contraste? o Establecer una correspondencia teórica con esta evidencia empírica

5 Obtención de las probabilidades estimadas: obs BIG CONCEN LSALE PROPEX IMASD IMASDF o Interpretación de IMASDF como una probabilidad estimada o Detectar aciertos y errores en la predicción o Detectar probabilidades estimadas absurdas

6 Utilización de MCG factibles Dependent Variable: IMASD/DW Date: 03/13/03 Time: 13:19 Sample(adjusted): Included observations: 1462 after adjusting endpoints 1/DW BIG/DW CONCEN/DW LSALE/DW PROPEX/DW R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criteri Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Durbin-Watson stat o Interpretación del modelo transformado o Qué representa DW? o Cómo se obtiene DW? o Qué problema plantea DW? o El concepto de estimador eficiente

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