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Ejercicios Econometría Tema 3, Ejercicios de Econometría

Ejercicios asignatura Econometría Tema 3

Tipo: Ejercicios

2020/2021

Subido el 11/04/2021

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uc3mestudiante 🇪🇸

3.3

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Universidad Carlos III de Madrid
Econometr´ıa
Regresi´on Lineal Simple II
Hoja de Ejercicios 3
1. En el modelo de regresi´on Yi=β0+β1Xi+Ui,Demuestre,
a. Que el supuesto E(Ui|Xi) = 0 implica que E(Yi|Xi) = β0+β1Xiy que V ar (Ui|Xi) = EU2
i|Xi.
b. Que el supuesto V ar (Ui|Xi) = V ar (Ui) = σ2implica que V ar (Yi|Xi) = V ar (Ui) = σ2.
c. Suponga que solamente suponemos que E(Ui) = 0,¿se cumple un que E(Yi|Xi) = β0+β1Xiy que
V ar (Ui|Xi) = EU2
i|Xi? Justifique la respuesta.
2. Consid´erense dos atributos YyXde una poblaci´on,donde Yson ingresos salariales y Xnos de escolaridad.
Tenemos dos muestras independientes realizadas sobre la subpoblaci´on de hombres {Ymi, Xmi}nm
i=1 y la sub-
poblaci´on de mujeres {Ywi, Xwi }nw
i=1 .El modelo de regresi´on para los hombres es Ymi =βm0+βm1Xmi +Umi
y el de mujeres Ywi =βm0+βm1Xwi +Uwi.Sean ˆ
βm1yˆ
βw1los estimadores MCO de βm1yβw1obtenidos
con las respectivas muestras, y sean EE ˆ
βm1yEE ˆ
βw1los correspondientes errores est´andar. Demuestre
que el error est´andar de ˆ
βm1ˆ
βw1est´a dado por EE ˆ
βm1ˆ
βw1=rEE ˆ
βm12+EE ˆ
βw12.
3. Considere la funci´on de ahorro para cada hogar es
savi=β0+β1inci+Ui,donde Ui=εiinci,
donde savieincison los ahorros y renta de la familia i, respectivamente, εies un t´ermino de error no observado
e independiente de incicon E(εi) = 0 y V ar (εi) = σ2
ε.
(a) ¿Se cumple el supuesto E(Ui|inci) = 0 para todo valor de inci?
(b) ¿Se cumple el supuesto que EU2
i|inci=EU2
i=V ar (Ui) para todo valor de inci?
4. Sup´ongase que un investigador, con datos sobre el tama˜no de la clase (TC ) y el promedio de las calificaciones
en las pruebas para 100 clases de tercer curso, estima la regresi´on MCO
d
Calif icaci´onExamen = 520,4
(20,4) 5,82
(2,21) ×T C, R2= 0,08, ES R = 1,5
(a) Construya un intervalo de confianza al 95% para β1,el coeficiente de la pendiente de la regresi´on.
(b) Calcule el p-valor para el contraste bilateral de la hip´otesis nula H0:β1= 0.¿Rechazar´ıa la hip´otesis nula
al nivel del 5%? ¿Y al nivel del 1%?
(c) Calcule el p-valor para el contraste bilateral de la hip´otesis nula H0:β1=5,6.Sin realizar ning´un
alculo adicional, determine si 5,6 est´a contenido en el intervalo de confianza al 95% para β1.
(d) Construya un intervalo de confianza al 99% para β0.
5. Sup´ongase que un investigador, con datos salariales sobre 250 trabajadores y 280 trabajadoras seleccionados
aleatoriamente, estima la regresi´on MCO
d
Salario = 12,52
(0,23)
+ 2,12
(0,36) ×Masculino, R2= 0,06, EE R = 4,2
donde Salario se mide en olares por ahora y Masculino es una variable binaria que es igual a 1 si la persona
es un var´on y 0 si la persona es una mujer. Defina la brecha salarial por enero como la diferencia de ingresos
salariales medios entre hombres y mujeres.
(a) ¿Cu´al es la brecha de enero estimada?
(b) ¿Es la brecha de enero estimada significativamente distinta de cero? (Calcule el p-valor para el contraste
de la hip´otesis nula de que no existe brecha de enero).
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Universidad Carlos III de Madrid Econometr´ıa Regresi´on Lineal Simple II Hoja de Ejercicios 3

  1. En el modelo de regresi´on Yi = β 0 + β 1 Xi + Ui, Demuestre,

a. Que el supuesto E (Ui |Xi ) = 0 implica que E (Yi |Xi ) = β 0 + β 1 Xi y que V ar (Ui |Xi ) = E

U (^) i^2 |Xi

b. Que el supuesto V ar (Ui |Xi ) = V ar (Ui) = σ^2 implica que V ar (Yi |Xi ) = V ar (Ui) = σ^2. c. Suponga que solamente suponemos que E (Ui) = 0, ¿se cumple a´un que E (Yi |Xi ) = β 0 + β 1 Xi y que V ar (Ui |Xi ) = E

U (^) i^2 |Xi

? Justifique la respuesta.

  1. Consid´erense dos atributos Y y X de una poblaci´on, donde Y son ingresos salariales y X a˜nos de escolaridad. Tenemos dos muestras independientes realizadas sobre la subpoblaci´on de hombres {Ymi, Xmi}n i=1m y la sub- poblaci´on de mujeres {Ywi, Xwi}n i=1w. El modelo de regresi´on para los hombres es Ymi = βm 0 + βm 1 Xmi + Umi y el de mujeres Ywi = βm 0 + βm 1 Xwi + Uwi. Sean βˆm 1 y βˆw 1 los estimadores MCO de βm 1 y βw 1 obtenidos con las respectivas muestras, y sean EE

βˆm 1

y EE

ˆβw 1

los correspondientes errores est´andar. Demuestre

que el error est´andar de ˆβm 1 − βˆw 1 est´a dado por EE

ˆβm 1 − ˆβw 1

EE

ˆβm 1

+ EE

ˆβw 1

  1. Considere la funci´on de ahorro para cada hogar es

savi = β 0 + β 1 inci + Ui, donde Ui = εi

inci,

donde savi e inci son los ahorros y renta de la familia i, respectivamente, εi es un t´ermino de error no observado e independiente de inci con E (εi) = 0 y V ar (εi) = σ^2 ε.

(a) ¿Se cumple el supuesto E (Ui |inci ) = 0 para todo valor de inci? (b) ¿Se cumple el supuesto que E

U (^) i^2 |inci

= E

U (^) i^2

= V ar (Ui) para todo valor de inci?

  1. Sup´ongase que un investigador, con datos sobre el tama˜no de la clase (T C) y el promedio de las calificaciones en las pruebas para 100 clases de tercer curso, estima la regresi´on MCO

Calif icacî ´onExamen = 520, 4 (20,4)

(2,21)

× T C, R^2 = 0, 08 , ESR = 1, 5

(a) Construya un intervalo de confianza al 95% para β 1 , el coeficiente de la pendiente de la regresi´on. (b) Calcule el p-valor para el contraste bilateral de la hip´otesis nula H 0 : β 1 = 0. ¿Rechazar´ıa la hip´otesis nula al nivel del 5%? ¿Y al nivel del 1%? (c) Calcule el p-valor para el contraste bilateral de la hip´otesis nula H 0 : β 1 = − 5 , 6. Sin realizar ning´un c´alculo adicional, determine si − 5 , 6 est´a contenido en el intervalo de confianza al 95% para β 1. (d) Construya un intervalo de confianza al 99% para β 0.

  1. Sup´ongase que un investigador, con datos salariales sobre 250 trabajadores y 280 trabajadoras seleccionados aleatoriamente, estima la regresi´on MCO

Salariô = 12, 52 (0,23)

(0,36)

× Masculino, R^2 = 0, 06 , EER = 4, 2

donde Salario se mide en d´olares por ahora y Masculino es una variable binaria que es igual a 1 si la persona es un var´on y 0 si la persona es una mujer. Defina la brecha salarial por g´enero como la diferencia de ingresos salariales medios entre hombres y mujeres.

(a) ¿Cu´al es la brecha de g´enero estimada? (b) ¿Es la brecha de g´enero estimada significativamente distinta de cero? (Calcule el p-valor para el contraste de la hip´otesis nula de que no existe brecha de g´enero).

(c) Construya un intervalo de confianza al 95% para la brecha de g´enero. (d) En la muestra, ¿cu´al es el salario medio de las mujeres? ¿Y el de los hombres? (e) Otro investigador utiliza estos mismos datos pero regresa la variable Salario sobre la variable F emenino, una variable que es igual a 1 si la persona es una mujer y 0 si la persona es un hombre. ¿Cu´ales son las estimaciones de la regresi´on calculadas a partir de esta regresi´on?

Salariô = + × Femenino, R^2 = , ESR =.

  1. A partir de una muestra de 2989 trabajadores a tiempo completo, entre 29 y 30 a˜nos de edad, con 6 y 18 a˜nos de educaci´on en los Estados Unidos en 2008 se obtuvo este ajuste

Ingresoŝ = − 5 , 38 (1,05)

(0,8)

× A˜nosEducaci´on, R^2 = 0, 159 , EER = 9, 5

donde Ingresos son los ingresos salariales por hora y A˜nosEducaci´on son los a˜nos de educaci´on.

(a) Un trabajador seleccionado al azar de 30 a˜nos de edad, presenta un nivel de educaci´on de 16 a˜nos. ¿Cu´al es la esperanza del promedio de los ingresos salariales para ese trabajador? (b) Un graduado de secundaria (12 a˜nos de educaci´on) est´a contemplando acudir a un centro universitario de primer ciclo para obtener un t´ıtulo (2 a˜nos). ¿Cu´anto se espera que aumente la media de salario por hora de ese trabajador? (c) Un consejero de la escuela secundaria dice a un estudiante que, en promedio, los graduados universitarios ganan 10$ por hora m´as que los graduados de la escuela secundaria. ¿Es esta afirmaci´on congruente con la evidencia que proporciona la regresi´on? ¿Qu´e rango de valores es compatible con la evidencia de la regresi´on?

  1. Sup´ongase que (Xi, Yi) satisfacen los supuestos MCO 1-3 (media incondicional cero de los residuos del modelo lineal, muestreo aleatorio iid y no at´ıpicos). Se extrae una muestra aleatoria de tama˜no n = 250 que arroja los siguientes resultados: Yˆ = 5, 4 (3,1)

(1,5)

X, R^2 = 0, 26 , EER = 6, 2

(a) Contraste H 0 : β 1 = 0 vs. H 1 : β 1 6 = 0 al nivel del 5%. (b) Construya un intervalo de confianza al 95% para β 1. (c) Sup´ongase que se averigua que Yi y Xi son independientes. ¿Le sorprender´ıa? Expl´ıquelo. (d) Sup´ongase que Yi y Xi son independientes y se extraen muchas muestras de tama˜no n = 250, se estiman las regresiones, y se responde a (a) y (b). ¿En qu´e proporci´on de las muestras se rechazar´ıa la H 0 de (a)? ¿En qu´e proporci´on de las muestras estar´ıa incluido el valor β 1 = 0 en el intervalo de confianza de (b)?

  1. Con la base datos CollegeDistance de la p´agina web del libro de Stock y Watson (2012)

https://wps.pearsoned.com/aw stock ie 3/178/45691/11696967.cw/content/index.html que contiene datos de una muestra aleatoria de alumnos de ´ultimo a˜no de secundaria entrevistados en 1980 y vueltos a entrevistar en 1986, realice una regresi´on de los a˜nos de educaci´on (ED) sobre la distancia a la universidad m´as cercana (Dist) y realice los siguientes ejercicios.

(a) ¿Es el coeficiente estimado de la pendiente de la regresi´on estad´ısticamente significativo? Es decir, ¿se puede rechazar la hip´otesis nula H 0 : β 1 = 0 frente a la alternativa bilateral al nivel del significaci´on del 10%, 5% o 1%? ¿cu´al es el p-valor asociado al estad´ıstico t del coeficiente? (b) Construya un intervalo de confianza al 95% para el coeficiente de la pendiente. (c) Realice la regresi´on utilizando solamente los datos para mujeres y repita (b). (d) Realice la regresi´on utilizando solamente los datos para hombres y repita (b). (e) ¿Es diferente el efecto de la distancia sobre los a˜nos completados de educaci´on para los hombres y para las mujeres? [Sugerencia: v´ease el Ejercicio 2].