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Asignatura: Econometria I, Profesor: Alfonsa Denia, Carrera: Economia, Universidad: UA
Tipo: Exámenes
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ECONOMETRÕA I - Control III. Curso 2014/15. 13/05/ 2015 Soluciones
Nombre............................................. Apellidos ...................................................................................................... grupo..............................
DuraciÛn del examen: 1h y 30 minutos. En todo el examen, salvo cuando se indique lo contrario, se cumplen los supuestos del modelo lineal cl·sico. En todos los contrastes debe especiÖcar la hipÛtesis nula y alternativa, el estadÌstico de contraste, la distribuciÛn del estadÌstico de contraste bajo la hipÛtesis nula, el valor del estadÌstico de contraste en la muestra y la conclusiÛn a la que llegue.
1.- (6 puntos) Considere el siguiente modelo para estudiar la cantidad de dinero solicitada para prÈstamos hipotecarios:
log(loanamt) = 0 + 1 log(appinc) + 2 log(price) + 3 male + 4 white + 5 black + u (1)
donde loanamt es la cantidad solicitada en el prÈstamo (en miles de dÛlares), appinc es la renta del solicitante (en miles de dÛlares), price es el precio de compra de la vivienda en miles de dÛlares, male es una variable binaria que toma el valor 1 si la observaciÛn corresponde a un hombre y cero si corresponde a una mujer, white toma el valor 1 si la observaciÛn corresponde a un individuo de raza blanca y cero si es de raza negra o hispana, y black toma el valor 1 si la observaciÛn corresponde a un individuo de raza negra y cero si es de raza blanca o hispana. La categorÌa omitida es, por tanto, la raza hispana (hispan). a) Estime este modelo utilizando los datos del Öchero LOANAPP del libro de Wooldridge. Presente los resultados (par·metros estimados, errores est·ndar, tamaÒo muestral y R^2 ) en forma de ecuaciÛn (observe que la posiciÛn de las variables en la base de datos es 2 .loanamt; 6 appinc, 17 price, 48 male, 59 white y 46 black) Interprete los coeÖcientes estimados de log(price) y de black: b) Mantenido constante el resto de los factores, øhay evidencia para aÖrmar que los individuos de raza blanca solicitan una cantidad inferior de dinero que los individuos de raza negra? c) Calcule la diferencia porcentual estimada en la cantidad de prÈstamo solicitada entre hombres de raza blanca y mujeres de raza hispana, con la misma renta y con viviendas de igual valor. d) A partir del modelo (1) y manteniendo los dem·s factores constantes, contraste mediante un estadÌstico LM si la raza ináuye en la cantidad de dinero solicitada (indique detalladamente todos los pasos realizados). e) Suponga ahora que la elasticidad de la cantidad solicitada de prÈstamo respecto a la renta del individuo puede diferir entre hombres y mujeres. Estime ese modelo y contraste si hay suÖciente evidencia para aÖrmar que la elasticidad de la cantidad solicitada de prÈstamo respecto a la renta es diferente para hombres y mujeres. f ) Considere ahora el siguiente modelo
log(loanamt) = 0 + 1 log(appinc) + 2 log(price) + 3 male + 4 black + u
Explique cÛmo se interpretarÌa el coeÖciente de black en esta regresiÛn. øTiene la misma interpretaciÛn que el coeÖciente estimado de black del modelo (1)?
SOLUCI”N
a)
log(^ \loanamt) = 0 : 728 (0:073)
(0:014)
log(appinc) + 0: 706 (0:016)
log(price) + 0: 034 (0:017)
male 0 : 116 (0:028)
white 0 : 009 (0:034)
black
n = 1973 R^2 = 0: 652
El coeÖciente estimado de log(price) es la elasticidad de la cantidad de dinero solicitada para prÈstamos hipotecarios con respecto al precio de la vivienda. Manteniendo constante el resto de los factores, el modelo estima que un incremento del 1% en el precio de la vivienda incrementa la cantidad de dinero solicitada en un 0.706%.
El coeÖciente estimado de black indica que, manteniendo constante el resto de los factores, la cantidad de dinero solicitada es en promedio un 0.9% menor en los individuos de raza negra que en los de raza hispana.
b) Hay que contrastar
H 0 : 4 = (^5) H 1 : 4 < (^5)
La forma m·s sencilla de realizar este contraste es modiÖcar el modelo incluyendo la variable hispan y omitiendo ahora la variable black:
log(loanamt) = 0 + 1 log(appinc) + 2 log(price) + 3 male + 4 white + 5 hispan + u
Los resultados son:
log(loanamt^ \ ) = 0 : 719 (0:071)
(0:014)
log(appinc) + 0: 706 (0:016)
log(price) + 0: 034 (0:017)
male 0 : 106 (0:028)
white + 0: 010 (0:034)
hispan
n = 1973 R^2 = 0: 652
Por lo que ahora tendremos que contrastar
H 0 : 4 = 0 H 1 : 4 < 0
El estadÌstico de contraste es t =
b 4 SE (b 4 )
t 1967 bajo H 0
En la muestra este estadÌstico toma el valor -4.84 y el p valor es pr·cticamente cero, por lo que se rechaza la hipÛtesis nula para cualquier nivel de signiÖcaciÛn razonable. Concluimos que los individuos de raza blanca solicitan una cantidad inferior de dinero para prÈstamos hipotecarios que los individuos de raza negra.
c) log(^ \loanamt)mw = 0:719 + 0:131 log(appinc) + 0:706 log(price) + 0: 034 0 : 106
log(^ \loanamt)wh = 0:719 + 0:131 log(appinc) + 0:706 log(price) + 0: 010 La diferencia es, por tanto, 0 : 034 0 : 106 0 :01 = 0 : 082 : Es decir, un 8.2%. Por lo que en promedio, los hombres de raza blanca solicitan un 8.2 % menos de cantidad de dinero que las mujeres hispanas, con las misma renta y el mismo precio de la vivienda.
d) Tenemos que contrastar
H 1 : 4 6 = 0 y=o 5 6 = 0
Para calcular el estadÌstico LM , primero se calculan los residuos, eu; del modelo restringido:
log(loanamt) = 0 + 1 log(appinc) + 2 log(price) + 3 male + u
A continuaciÛn se estima la regresiÛn auxiliar:
u e = 0 + 1 log(appinc) + 2 log(price) + 3 male + 4 white + 5 black + u
a) La relaciÛn entre ambas variables es nonprop = 1 prop: sustituyendo en el primer modelo prop = 1 nonprop se tiene que:
b) El modelo predice que una familia con esos valores determinados de ing, urb y edad tiene una probabilidad igual a -0.22 de disponer de vivienda propia. Dado que propd es un probabilidad estimada, no podrÌa tomar valores negativos. Este es uno de los problemas del modelo de probabilidad lineal, pues este mÈtodo de estimaciÛn no garantiza que los valores estimados de la variable dependiente binaria estÈn comprendidos entre 0 y 1.
c) Como la variable dependiente es binaria, vimos en clase que V ar(prop j ing; urb; edad) = prob(prop = 1 j ing, urb, edad) [1 prob(prop = 1 j ing; urb; edad)] ; por lo que la varianza depende de las variables explicativas y no se cumple el supuesto de homoscedasticidad. Adem·s este resultado no depende del tamaÒo de la muestra. d) Manteniendo constante el resto de factores, la probabilidad de disponer de vivienda propia disminuye en 0.07 puntos si las familias viven en zonas urbanas en relaciÛn a las familias que no viven en zonas urbanas.