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Soluzioni degli esercizi empirici di Introduzione all’econometria di Stock e Watson, Esercizi di Economia Applicata

Le soluzioni degli esercizi empirici della quarta edizione del libro introduzione all’econometria di stock e watson. Vengono presentate le tabelle con i risultati delle regressioni relative ai dati del 2012 e del 1992, con stime dei coefficienti, valori standard, t-statistiche e p-values. Vengono inoltre discusse le possibili fonti di distorsione e di errori nelle variabili.

Tipologia: Esercizi

2018/2019

Caricato il 15/11/2019

Martastrid
Martastrid 🇮🇹

5

(2)

23 documenti

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bg1
Stock/Watson - Introduzione all’econometria - 4a edizione - Soluzioni degli esercizi empirici
_____________________________________________________________________________________________________
1
Esercizio empirico 9.1
I calcoli per questo esercizio sono svolti nel file STATA EE_9.1.do.
Dati del 2012
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(8)
Dependent Variable
AHE
ln(AHE)
ln(AHE)
ln(AHE)
ln(AHE)
ln(AHE)
ln(AHE)
Age
0,510**
(0,040)
0,026**
(0,002)
0,104*
(0,046)
0,104*
(0,046)
0,02
(0,06)
–0,027
(0,073)
Age2
–0,0013
(0,00077)
–0,0013
(0,00077)
0,0001
(0,0010)
(0,0011)
0,0009
(0,0012)
ln(Age)
0,75**
(0,06)
Female × Age
0,193*
(0,092)
0,174*
(0,093)
Female × Age
2
-
0,0034*
(0,0016)
-0,003
(0,0016)
Bachelor × Age
(0,091)
0,106
(0,928)
Bachelor × Age2
(0,0015)
–0,0017
(0,0015)
Female
3,81**
(0,22)
–0,19**
(0,01)
–0,19**
(0,01)
–0,19**
(0,01)
–0,24**
(0,02)
–2,95*
(1,36)
(0,02)
–2,67
(1,36)
Bachelor
8,32**
(0,22)
0,44**
(0,01)
0,44**
(0,01)
0,44**
(0,01)
0,40**
(0,02)
0,40**
(0,01)
–1,22
(1,35)
Female × Bachelor
0,090**
(0,022)
0,089**
(0,023)
(0,023)
0,089**
(0,023)
Intercept
1,87
(1,18)
1,94**
(0,06)
0,15
(0,20)
0,79
(0,67)
0,80
(0,67)
1,99*
(0,88)
(0,95)
2,72*
(1,07)
F-statistic and p-values on joint hypotheses
Statistica F su termini
che coinvolgono Age
86,0
(0,00)
86,7
(0,00)
45,4
(0,00)
30,47
(0,00)
Termini di interazione
con Age e Age2
4,14
(0,02)
(0,27)
2,71
(0,03)
SER
9,68
0,48
0,48
0,48
0,48
0,48
0,48
2
R
0,18
0,20
0,20
0,20
0,20
0,20
0,20
Significativo ai livelli del 5%* e dell’1%**.
pf3
pf4

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Scarica Soluzioni degli esercizi empirici di Introduzione all’econometria di Stock e Watson e più Esercizi in PDF di Economia Applicata solo su Docsity!


Esercizio empirico 9.

I calcoli per questo esercizio sono svolti nel file STATA EE_9.1.do.

Dati del 2012 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Dependent Variable AHE ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) Age 0 , 510 ** (0, 040 )

Age

2

  • 0 , 0013 (0,00077)

ln( Age ) 0,75** (0,06) Female × Age 0,193* (0,092)

Female × Age 2 - 0,0034* (0,0016)

Bachelor × Age 0, (0,091)

Bachelor × Age 2 –0, (0,0015)

Female – 3,81** (0,22)

Bachelor 8,32** (0,22)

Female × Bachelor 0,090** (0,022)

Intercept 1, (1,18)

F- statistic and p -values on joint hypotheses Statistica F su termini che coinvolgono Age

Termini di interazione con Age e Age^2

SER 9,68 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,48 0,

R^2 0,18^ 0,20^ 0,20^ 0,20^ 0,20^ 0,20^ 0,20^ 0,

Significativo ai livelli del 5%* e dell’1%**.


Dati del 1992 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Dependent Variable AHE ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE ) ln( AHE )

Age 0 ,567** (0, 034 )

Age^2 −0,0022**

(0,0007)

ln( Age ) 0,794** (0,052)

Female × Age 0, (0,083)

Female × Age 2

Bachelor × Age

Bachelor × Age 2

Female (^) −3,31**

(0,19)

Bachelor 7,30** (0,21)

Female × Bachelor

Intercept 0, (0,998)

F -statistic and p -values on joint hypotheses (a) Statistica F su termini che coinvolgono Age

(b) Termini di interazione con Age e Age 2

SER 8,25 0,44 0,44 0,44 0,45 0,44 0,45 0,

R^2 0,20^ 0,18^ 0,18^ 0,18^ 0,19^ 0,19^ 0,19^ 0,

Significativo ai livelli del 5%* e dell’1%**.

(a) (1) Variabili omesse: si ha una potenziale distorsione da omissione di variabili quando dalla regressione viene esclusa una variabile che (i) influisce su ln( AHE ) e (ii) è correlata con una variabile inclusa nella regressione. Esistono diverse candidate; la più importante è la Ability del lavoratore. I lavoratori più capaci avranno, in media, retribuzioni più alte e maggiori probabilità di essere laureati. Escludere Ability dalla regressione può condurre a una distorsione da variabili omesse, in particolare per l’effetto stimato dell’istruzione sulla retribuzione. Anche Occupation è esclusa dalla regressione. Due lavoratori aventi lo stesso livello di istruzione (per esempio una laurea breve) potrebbero avere occupazioni differenti (contabile e insegnante elementare) e avere retribuzioni differenti. Nella misura in cui tale scelta occupazionale è correlata con il genere, ciò determina una distorsione da omissione di variabili. La scelta dell’occupazione poterebbe essere correlata anche con Age. Poiché i dati sono sezionali, i


Sulla base dei dati del 2012, in E81.1(l) si concludeva: le retribuzioni dei laureati sono maggiori di quelle dei diplomati e aumentano più rapidamente all’inizio della carriera (età 25-34). Le retribuzioni degli uomini sono maggiori di quelle delle donne e aumentano più rapidamente all’inizio della carriera (età 25-34). Per tutte le categorie di lavoratori (donne/uomini, diplomati/laureati) le retribuzioni aumentano più rapidamente tra 25 e 32 anni che tra 32 e 34 anni. Anche se la percentuale di aumento per le donne è simile a quella per gli uomini tra 25 e 32 anni, le retribuzioni delle donne tendono a fermarsi tra 32 e 34 anni, mentre quelle dei maschi continuano a crescere

Tutte queste conclusioni valgono anche per i dati del 1992 (anche se i valori esatti delle differenze sono in una certa misura diversi).