ECONOMETRÍA II PRÁCTICAS DE ORDENADOR. Práctica 2

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1 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 características 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 realizaría 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 realizaría 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 ε t : ε t = β 2 gtotal t galim t, donde β 2 es el estimador MCO del coeficiente del gasto total, y gtotal t y galim t son el gasto total y el gasto en alimentación del hogar t. Calcule la elasticidad media. 1

2 epflic.wf1 El fichero epflic.wf1 contiene datos para una submuestra de 3371 hogares de la Encuesta de Presupuestos Familiares 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

3 Tabla 1 Dependent Variable: GTOTAL Práctica 2 C ADULTOS HIJOS HEDAD RENTA 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) Tabla 2 Method: Two-Stage Least Squares Instrument list: C RENTA ADULTOS HIJOS HEDAD C GTOTAL ADULTOS HIJOS HEDAD R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)

4 Tabla 3 C GTOTALSOM ADULTOS HIJOS HEDAD 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) Tabla 4 Simple: C GTOTAL ADULTOS HIJOS HEDAD 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)

5 Tabla 5 C GTOTAL ADULTOS HIJOS HEDAD RES 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) Tabla 6 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(3)=C(4) F-statistic Probability Chi-square Probability Tabla 7 Wald Test: Equation: Untitled Null Hypothesis: C(3)=C(4) F-statistic Probability Chi-square Probability

6 Gráfico Series: ELASTICIDAD Sample Observations 3371 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability

Las variables incluidas en el modelo se interpretan de la siguiente forma:

Las variables incluidas en el modelo se interpretan de la siguiente forma: 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

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