PARTE II. – PRÁCTICA Una empresa internacional de transportes

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PARTE II. – PRÁCTICA
Una empresa internacional de transportes desea estimar la importancia que pudiera tener
la actual crisis de los precios del petróleo (BRENT) sobre sus costes totales que, dado
su gran tamaño, están sujetos a ciertos componentes conocidos (Empleados, Márgenes
de Gestión, precio barril BRENT y amortización) y otros aleatorios.
Para ello, construye el siguiente modelo econométrico:
COSTES = C(1) + C(2)*EMPLEADOS + C(3)*GESTION + C(4)*BRENT + C(5)*AMORTIZAC + U
1. Lamentablemente, al recibir por fax los resultados de la regresión se han perdido
algunos valores que Vd. debe rellenar (marcados con interrogantes).
2. ¿Podría determinar la importancia relativa de la subida de un dólar sobre los costes de
la compañía? ¿Entre qué márgenes se movería su estimación de lo que supone cada
incremento de un dólar en el barril BRENT sobre los costes de la empresa? ¿Qué orden
de importancia tiene esta variable para determinar los costes totales?
3. Valore el modelo presentado para determinar los costes
4. El consejero delegado duda de la efectividad del modelo, teniendo en cuenta las
graves crisis sufridas con la crisis del Golfo del 92. ¿Podría corroborar la bondad del
modelo para todo el período analizado?
5. Algunos técnicos entienden que la variable empleados y la de gestión podrían incluir
información redundante. ¿Podría confirmar o rechazar este punto?
INFORMACIÓN RECIBIDA POR FAX:
obs
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
COSTES
573.2658
617.6586
645.9744
694.0845
715.8964
735.1727
756.4218
756.2202
785.4810
791.6272
846.9285
875.8729
917.0750
951.7879
988.8322
1016.893
EMPLEADOS
327.2000
356.5096
376.9206
412.9556
430.6669
446.1122
463.9086
464.4530
485.7335
488.1461
536.8870
558.2090
587.8575
616.9731
641.5430
658.0809
GESTION
5.210152
5.601075
5.894541
6.327636
6.522512
6.675452
6.879522
6.874495
7.138965
7.170933
7.709398
7.987841
8.344320
8.646231
8.990953
9.238890
BRENT
25.00000
31.00000
35.00000
38.00000
33.00000
32.00000
31.00000
28.00000
25.00000
25.00000
23.00000
22.00000
20.00000
20.00000
28.00000
35.00000
AMORTIZAC
15.00000
16.00000
16.00000
12.00000
16.00000
16.00000
16.00000
14.00000
22.00000
26.00000
17.00000
20.00000
25.00000
16.00000
12.00000
16.00000
COSTES
675.3863
694.0845
1016.893
394.3411
191.7338
0.184956
1.826891
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
EMPLEADOS
401.6920
412.9556
658.0809
187.0000
146.8913
0.180421
1.820183
GESTION
6.140784
6.327636
9.238890
3.586052
1.744444
0.182550
1.822148
BRENT
29.36000
30.00000
38.00000
20.00000
5.098039
-0.309987
2.092412
AMORTIZAC
16.92000
16.00000
26.00000
12.00000
3.807011
0.959936
3.131843
Matriz de correlaciones entre las variables del modelo
COSTES
EMPLEADOS
GESTION
BRENT
AMORTIZAC
COSTES
1.000000
0.999858
0.999974
-0.481005
0.163935
EMPLEADOS
0.999858
1.000000
0.999847
-0.492915
0.162576
GESTION
0.999974
0.999847
1.000000
-0.480356
0.163257
BRENT
-0.481005
-0.492915
-0.480356
1.000000
-0.479348
REGRESIÓN I
Dependent Variable: COSTES
Method: Least Squares
Sample: 1980 2004
Included observations: 25
Variable
C
EMPLEADOS
GESTION
BRENT
AMORTIZAC
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
108.6522
1.243307
??????
0.741454
0.476614
21.87316
0.250892
20.93953
??????
0.110227
4.967375
4.955548
??????
4.556451
4.323954
0.0001
0.0001
0.7737
0.0002
0.0003
??????
??????
??????
??????
-32.62986
1.874830
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
??????
??????
3.010388
3.254164
221526.6
0.000000
REGRESIÓN II
Dependent Variable: COSTES
Method: Least Squares
Sample: 1980 1991
Included observations: 12
Variable
C
EMPLEADOS
GESTION
BRENT
AMORTIZAC
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
109.1266
1.249651
5.586005
0.764966
0.446735
37.31307
0.455793
37.88280
0.328196
0.237864
2.924621
2.741708
0.147455
2.330819
1.878112
0.0222
0.0288
0.8869
0.0526
0.1024
0.999880
0.999812
1.076035
8.104964
-14.67268
1.913980
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
504.3636
78.44670
3.278780
3.480825
14614.27
0.000000
AMORTIZAC
0.163935
0.162576
0.163257
-0.479348
1.000000
REGRESIÓN III
Dependent Variable: COSTES
Sample: 1992 2004
Included observations: 13
Variable
C
EMPLEADOS
GESTION
BRENT
AMORTIZAC
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
99.93820
1.180222
11.64158
0.721920
0.486471
38.48215
0.420926
35.18496
0.246897
0.154099
2.597001
2.803873
0.330868
2.923968
3.156869
0.0318
0.0231
0.7492
0.0192
0.0135
0.999923
0.999885
1.158000
10.72771
-17.19743
1.924705
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
833.2533
107.8660
3.414989
3.632277
26027.94
0.000000
REGRESIÓN IV
Dependent Variable: GESTION
Sample: 1980 2004
Included observations: 25
Variable
C
EMPLEADOS
BRENT
AMORTIZA C
R-squared
Adjusted R-squared
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
1.037597
0.011981
0.007366
0.004377
0.026326
1.67E-05
0.000541
0.000638
39.41323
718.0559
13.62719
6.856820
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.999969
0.999964
Mean dependent var
S.D. dependent var
6.140784
1.744444
REGRESIÓN V
Dependent Variable: EMPLEADOS
Sample: 1980 2004
Included observations: 25
Variable
C
GESTION
BRENT
AMORTIZAC
R-squared
Adjusted R-squared
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
1.037597
0.022324
0.065421
0.236547
0.026326
1.75E-03
2.051246
5.085412
39.41323
356.4521
0.548954
0.005214
0.0000
0.0000
0.6540
0.3210
0.999969
0.999964
Mean dependent var
S.D. dependent var
6.140784
1.744444
VALORES TEÓRICOS DE LA DISTRIBUCIÓN T-STUDENT
t19 = 2,093
t20 = 2,086
t21 = 2,080
t22 = 2,074
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