Datos a Utilizar: http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/jmalonso/ejercicio_1.pdf Material de apoyo: http://www.uam.es/personal_pdi/economicas/jmalonso/ejercicio_solucion_mco_1.pdf EJERCICIO 2: Contrastes estadísticos para la variable de un modelo econométrico. Nota: las respuestas en color negro son de un compañero alumno que pueden servir de guía, antes de personalizar la respuesta, por favor hacer vuestro propio ejercicio y entregarlo antes del jueves 17 de enero. Las frases en color rojo son aspectos que yo, en vuestro caso, abordaría para dejar la respuesta más completa. 1. Análisis de los signos de los parámetros. Planteamiento inicial de los signos conforme a la Teoría Económica actual Parámetro cte.= 1.59 su signo no tiene significado. Parámetro publicidad = 2.94 Signo positivo, es decir, cuanto más invierta en publicidad mayores ventas tendrá la empresa. Parámetro precios = -0.31 Signo negativo ya que a mayores subidas de precios las ventas disminuirán si se trata de un bien normal. ¿Cómo se mide la relación? 2. Análisis de la cuantía de los parámetros, importancia de los precios y la publicidad para explicar las ventas. ¿Por qué hay que estandarizar? Estandarizamos las variables para poder compararlas b^*= b^Sx/Sy: Publicidad = 0,5 Precios = /-0.45 / La variable publicidad es más influyente según el modelo. 3. Calcular entre qué valores está el verdadero valor del parámetro de publicidad y precios, con un 95% de confianza. Covarianza de los estimadores: r^2 (x·x)-1. En la diagonal principal: Varianza (publicidad) = 2.3697, varianza (precios) = 5.84 Desv. Tip publicidad: 1.53, desviación típica Precios: 0.207 Pr (b-t Sb < b < b+tSb) Publicidad: cota inferior = -3.7 cota superior = 9.6 Precios: cota inferior = -1.2 cota superior = 0.6 Investigar para qué nos sirve el intervalo de confianza de los parámetros y por qué esta relacionado con la Desviación típica, asimismo con el ratio de “Prob” asociado a la T-Student en el contraste de significatividad individual y su probabilidad de fallar o acertar. 4. Contraste de significación individual. T-Student. T-student b= b/Sb T-Publicidad: 1.97 < 2: la variable no aporta información al modelo. T-Precios: /-1.505 / < 2: la variable precios no explica a la endógena. Explicar el cálculo de los grados de libertad y su valor en Tablas 5. Contraste de significatividad conjunta. F snedecor y R2. R2 = 1-S2e/S2y Coeficiente de determinación: R2 = 0.91 casi 1; el modelo mide un porcentaje elevado de las variaciones de la endógena. F snedecor = (R2/ k-1) / (1-R2/n-k) = 6.548 > 6; alguno es significativo. Explicar su valor en tablas y una interpretación más amplia de lo estricto de estos tests.