Errores comunes en modelos econométricos

1. La hipótesis que diferencia a un MC de un MG se refiere a la E(e) Falso, se refiere a la matriz de varianzas-covarianzas de las perturbaciones.

2. Aunque se incumpla alguna de las hipótesis del MRLNC se puede seguir estimando por MCO.... Falso, hay alguna hipótesis del modelo clásico que su incumplimiento ya nos impide obtener los estimadores MCO: a) si hay relación exacta entre regresores o si T

3. Si un modelo presenta heterocedasticidad la matriz V(b) deja de ser simétrica? ¿y V(e) en qué se diferencian? En un modelo con hetero la matriz varianzas-covarianzas de los estimadores MCO sigue siendo simétrica porque los elementos simétricos siempre son iguales porque recogen la relación existente entre 2 estimadores MCo. En cuanto a la matriz varianza-covarianza de la perturbación ocurre lo mismo, los elementos simétricos de V(E) reflejan la covarianza entre elementos de la perturbación aleatoria y serían idénticas. Se diferencian en que V(b) no es independiente de la muestra y V(E) sí.

4. La diferencia es que en el MC se presupone el incumplimiento de las hipótesis necesarias para que el modelo sea válido a la hora de realizar predicciones; de no cumplirse las hipótesis anteriores el modelo presentaría algún problema por lo que sería necesario estimarlo por el MG.

5. La trampa de las variables ficticias reside en no saber cuántas VF habrá que incluir en un modelo econométrico. Y se cae en esa trampa cuando se introducen tantas VF como factores cualitativos existan. Y es una trampa ya que en ese caso el modelo incumple la hipótesis de rango pleno, por lo que poseerá multicolinealidad perfecta y en esas condiciones no se podrá estimar el modelo por MCO ya que (x´x)=0 por lo que no existe su inversa y no podemos obtener los estimadores.

Exemplo 1.- salarios = 7.1 - 2.51 * sexo (home=0, muller=1) - o término constante es el salario medio de los hombres, de tal manera que los hombres ganan en promedio 7.1 dólares por hora. - el salario medio para las mujeres sería de 7.1+(-2.51), es decir, 4.59 dólares por hora.Exemplo 2.- salarios = 6.5 - 1.81*sexo + 0.57*edu + 0.025*exper + 0.141*antig (home=0, muller=1) - el coeficiente de la variable sexo mide la diferencia media en salario por hora entre una mujer y un hombre, dados los mismos niveles de educación, experiencia y antigüedad; así la mujer gana, en promedio, 1.81 dólares menos por hora que el hombre. Esta diferencia puede deberse al sexo, o a factores asociados al mismo que no tuvimos en cuenta en la regresión.Exemplo 3.- Nota univ=1.26+0.16*pc+0.447*nota instit+0.0087*nota select (pc=1=ter ordenador; pc=0=no tener ordenador) - queremos determinar los efectos que tiene el disponer de un ordenador sobre la nota media en la universidad, junto con las variables nota media del instituto y nota de las pruebas de selectivo. - esta ecuación implica que un estudiante que posee un ordenador tiene una nota media prevista en la universidad en torno a 0.16 puntos por encima de la de un estudiante similar sin ordenador. Exemplo 4.- Log(salarios)=0.41-0.297*sexo+0.08*edu+0.029*experiencia (sexo: home=0, muller=1) - cómo interpretamos las variables ficticias cuando el regresando está expresado en términos logarítmicos: =100*(exp( b)-1) - sería= exp(-0.297)-1= 0.257, es decir, el salario de la mujer se sitúa, en promedio, un 25.7% por debajo del salario de un hombre ante características similares. Exemplo 5.- Log(salarios)= bo + 0.177*compwork + 0.07*comphouse + 0.017*compwork*comphouse + otros factores (compwork=1, usa ordenador en el trabajo) (comphouse=1, usa ordenador en casa) - la rentabilidad estimada del uso de un ordenador en el trabajo (pero no en casa) es del 17.7% (más preciso= 19.4%). Así las personas que usan ordenador en casa pero no en el trabajo tienen una prima salarial aproximadamente del 7% respecto de aquellos que no usan ordenador en absoluto. La diferencia entre los que usan un ordenador en ambos sitios, y los que no lo usan en ninguno de los dos sitios es aproximadamente del 26.4% (sumar los tres coeficientes y *100), pero es más preciso decir 30.2%. 100*(exp( b)-1)