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open F:\1ºCUATRIMESTRE\ECONOMETRIA\GRETL\FICHA02\aceite.xls
PARTE I: Modelo múltiple
delete PG delete PS
1.
ols C 0 P RF TF b=$coeff print b
1.
b1(P) -4.01373453045375 indica que si aumentamos en 1 el precio el consumo cae en esa
proporción.
b2(RF) 0.00828211349228808 indica que si aumentamos 1 euro la renta familiar, el consumo
aumetaría en esa cantidad.
b3(TF) -0.0391227318580072 indica que si aumenta en 1 persona el tamaño familiar, se
disminuye en esa proporción el consumo de aceite de oliva.(el aceite de oliva tiene producto sustitutivo)
1.
b0(const) 11.7330237981029 indica el consumo familiar de aceite de oliva sin tener en cuenta
las variables explicativas (P,RF,TF)
2.
ols C const P RF TF --quiet
SUMA DE CUADRADOS DE ERRORES
SCE=$ess print SCE
ESTIMADOR DE LA VARIANZA DE LA PERTURBACIÓN
S2=SCE/(60-3-1)
print S
MATRIZ DE VARIANZAS-COVARIANZAS ESTIMADA DE LOS ESTIMADORES
Vb=$vcv print Vb
VECTOR DE DESVIACIONES TÍPICAS ESTIMADAS DE LOS ESTIMADORES
Sb=$stderr print Sb
2.
# TAMAÑO MUESTRAL
T=$T
print T
NÚMERO DE VARIABLES EXPLICATIVAS
K=$ncoeff- print K
NÚMERO DE GRADOS DE LIBERTAD DEL MODELO
GL=$df print GL
3.1.
#VECTOR QUE CONTIENE LOS RATIOS t DE LOS ESTIMADORES TR=b./Sb print TR
4.1.
estasticidad estimada de consumo respecto a precio es EP = -1.0007314. Elasticidad-precio.
El aceite es un bien normal
6.2.
estasticidad estimada de consumo respecto a renta familiar es ERF = 0.855689. Elasticidad-
renta. Producto sustitutivo
7.
CE7=b[2]*(-0.5) print CE
Si se mantiene fijo la RF y el TF, con un aumento de 0.50 euros en el precio (P), se
AUMENTA el CONSUMO en 2.
ols C 0 P RF TF --quiet ye=$yhat
SUMA DE CUADRADOS DE REGRESIÓN
SCR=sum((ye-mean(ye))^2) print SCR
SUMA DE CUADRADOS TOTALES
SCT=sum((C-mean(C))^2) print SCT
COEFICIENTE DE DETERMINACION
R2=SCR/SCT print R
8.1.
8.2.
CE9=b[1]+b[2]2.50+b[3]1200+b[4]* print CE
10.
VARIABLES ESTANDARIZADAS
Cs=(C-mean(C))/sqrt(var(C)) Ps=(P-mean(P))/sqrt(var(P)) RFs=(RF-mean(RF))/sqrt(var(RF)) TFs=(TF-mean(TF))/sqrt(var(TF)) print Cs Ps RFs TFs
# ESTIMACION DEL MODELO CON VARIABLES ESTANDARIZADAS
ols Cs Ps RFs TFs --simple-print
10.1.
que no se encuentran incluidos por las distintas unidades de medida en que puedan ser
expresadas las varibles del modelo al trabajar con las desviaciones estandar, de hecho, son directamente comparables entre sí.
10.2.
Cuando las variables de un modelo están centradas, la ordenada en el origen se anula y, dado
que las variables estandarizadas no son más que las variables centradas divididas por sus desviaciones estándar, no será necesario introducir ordenada en el origen en el modelo:
11.
VARIABLES EN TERMINOS LOGARITMICOS
LC=log(C) LP=log(P) LRF=log(RF) LTF=log(TF)
CE2=b[1]+b[2]*P[2] print CE
# MODELO 3
X={P}
XTX=X'*X
XTY=X'*C
print XTX XTY
1.2.
1.3. VECTOR DE ESTIMADORES
b=inv(XTX)*XTY print b
2.
2.1.
ols C P
2.2.
#R-cuadrado 0.945013, un 94,5%
2.3.
b=$coeff print b CE2=b[1]*P[2] print CE
# MODELO 4
series X0= X={X0} XTX=X'X XTY=X'C print XTX XTY
1.2.
1.3. VECTOR DE ESTIMADORES
b=inv(XTX)*XTY print b
2.
2.1.
ols C 0
2.2.
#R-cuadrado 0.000000, un 0%
2.3.
b=$coeff print b CE2=b[1] print CE
PARTE III: Cambios de escala
ESCENARIO 4. consumo de aceite de oliva se reduce a la mitad
1.
CC=C/
R2=$rsq #ESTIMADOR DE LA VARIANZA DE LA PERTURBACION/COEFICIENTE DETERMINACION S2=$sigma^ #MATRIZ VARIANZAS-COVARIANZAS ESTIMADA DE LOS ESTIMADORES VB=$vcv print VE SCE R2 S2 VB
3.
4. BONDAD DEL AJUSTE
R2 = 0.94146023 , modelo con elevada bondad de ajuste (94,15%)
ESCENARIO 6. consumo, precio y RF a la mitad
1.
CCC=C/ PPP=P/ RFRFRF=RF/
2.
ols CCC 0 PPP RFRFRF TF #VECTOR ESTIMADORES VE=$coeff #SUMA DE CUADRADOS DE ERRORES SCE=$ess #COEFICIENTE DETERMINACION R2=$rsq #ESTIMADOR DE LA VARIANZA DE LA PERTURBACION/COEFICIENTE DETERMINACION S2=$sigma^ #MATRIZ VARIANZAS-COVARIANZAS ESTIMADA DE LOS ESTIMADORES VB=$vcv
print VE SCE R2 S2 VB
# 4. BONDAD DEL AJUSTE
R2 = 0.94146023 , modelo con elevada bondad de ajuste (94,15%)
PARTE IV: datos centrados
MC=mean(C) MP=mean(P) MRF=mean(RF) MTF=mean(TF)
C4=C-MC
P4=P-MP
RF4=RF-MRF
TF4=TF-MTF
ols C4 P4 RF4 TF #VECTOR ESTIMADORES VE=$coeff #SUMA DE CUADRADOS DE ERRORES SCE=$ess #COEFICIENTE DETERMINACION R2=$rsq #ESTIMADOR DE LA VARIANZA DE LA PERTURBACION/COEFICIENTE DETERMINACION S2=$sigma^ #MATRIZ VARIANZAS-COVARIANZAS ESTIMADA DE LOS ESTIMADORES
