ECONOMETRÍA I. Licenciatura de admón. y Dcción de Empresas Grupos 3A1 y 3A2 Convocatoria de septiembre de 2002 Profesor Rafael de Arce NOMBRE GRUPO

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1 ECONOMETRÍA I. Licenciatura de admón. y Dcción de Empresas Grupos 3A1 y 3A2 Convocatoria de septiembre de 2002 Profesor Rafael de Arce NOMBRE GRUPO 1. Cuáles son los distintos usos que se le pueden dar a un modelo econométrico uniecuacional? 2. Si tuviera que elegir ante un estimador eficiente pero sesgado frente a un estimador ineficiente pero insesgado qué opción preferiría? Justifique la respuesta. 3. Qué efecto tiene sobre la validación del modelo la presencia de por lo menos un punto de error especialmente elevado? Cómo se corregiría? Tiene relación con el incumplimiento de alguna hipótesis? 4. Con qué otras hipótesis está relacionada la multicolinealidad en un MBRL?

2 5. Cómo corregiría la presencia de un cambio de estructura en un modelo de corte transversal? 6. Cuáles son los inconvenientes de utilizar el test de Chow para detectar un cambio de estructura? 7. Cuáles son los efectos sobre las propiedades de los estimadores de la inclusión de variables irrelevantes en la especificación? 8. Qué se conoce con el nombre de la Trampa de la ficticias? Cómo se detecta?

3 PRÁCTICA Un fabricante de bebidas refrescantes decide modelizar sus ventas en cada comunidad autónoma española, para lo que utiliza los siguientes datos relativos a cada una de ellas: LITROS: CLIMA: CUOTA: PUBLICIDAD: CONCIERTOS: Litros de su marca per capita consumidos en la comunidad. Ficticia con valor uno, si las temperaturas son suaves o calurosas en esa comunidad, y cero si no lo son. Porcentaje del mercado acaparado por su principal competidora Millones de euros invertidos en publicidad en cada comunidad Promoción de conciertos y actividades lúdicas por la marca de bebidas refrescantes en cada comunidad. Con la información presentada más abajo, y razonando técnicamente sus respuestas, 1.- Determine el valor de todos los espacios señalados con interrogantes 2.- Justifique la validez individual de cada variable utilizada y la importancia relativa de la promoción de conciertos de cara a las ventas de la bebida. 3.- De cara a facilitar el uso del modelo por sus comerciales, el fabricante cree que podría prescindir de la variable conciertos o de publicidad porque, piensa, ambas vendrían a expresar lo mismo. Eliminaría Vd. esta variable del modelo? 4.- Casualmente, las variables se han ordenado agrupando zonas geográficas. El fabricante sospecha que la inclusión de las tres primeras comunidades podría estar distorsionando la validez individual y conjunta del modelo Podría confirmar este punto econométricamente? Resultados del modelo uniecuacional: Dependent Variable: LITROS C ?????? CLIMA?????????????????? CUOTA???????????? PUBLICIDAD CONCIERTOS???????????? 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) Matriz de varianzas-covarianzas de los parámetros del modelo: C CLIMA CUOTA PUBLICIDAD CONCIERTOS C CLIMA CUOTA ?????? PUBLICIDAD CONCIERTOS Estadísticas descriptivas de las variables del modelo:

4 LITROS CLIMA CUOTA PUBLICIDAD CONCIERTOS Mean Median Maximum Minimum Std. Dev Matriz de correlaciones de las variables: LITROS CLIMA CUOTA PUBLICIDAD CONCIERTOS LITROS CLIMA CUOTA ?????? PUBLICIDAD CONCIERTOS Regresiones adicionales: Dependent Variable: LITROS Sample: 4 17 Included observations: 14 C CLIMA CUOTA PUBLICIDAD CONCIERTOS 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) Dependent Variable: CLIMA C CUOTA PUBLICIDAD CONCIERTOS R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var Dependent Variable: CUOTA

5 C CLIMA PUBLICIDAD CONCIERTOS R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var Dependent Variable: PUBLICIDAD C CLIMA CUOTA CONCIERTOS R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var Dependent Variable: CONCIERTOS C CLIMA CUOTA PUBLICIDAD R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var Algunos valores de la F de Snedecor para un nivel de significación del 95% Grados de libertad Valor de tablas 4,10 3,48 4,9 3,63 3,9 3,86 3,10 3,71 ATENCIÓN: Si no se dispone de los valores de las tablas estadísticas para algún cálculo, determínese la validez o no de la hipótesis nula con las probabilidades que muestra la salida de e-views. NO HAGAN APROXIMACIONES.