ECONOMETRIA III.docx

CAPÍTULO III

DOCENTE:

Rúbens Pérez

INTEGRANTES:

 ALFARO COAQUERA,

Yornet CALLACONDO, Mariela  CHAMBI CALLACONDO,  GARCÍA RUIZ, Fiorella MAITA, Carlos  RAMOS MAITA,

2010-34925 2010-3 4925 2010-34891 2010-34877 2010-34889

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3.18  En la tabla 3.5 se dan las posiciones o lugares de 10 estudiantes en los exámenes intermedios y finales de estadística. ESTUDIANTE B C POSICIÓN  A 3 7 Intermedios 1 3 2 8 Finales

D 10 7

E 9 9

F 5 6

G 4 5

H I 8 2 10 1

J 6 4

Calcule el coeficiente de correlación de orden de Spearman e interprételo: 3.18

Correlation Coefficient EXAMENES FINALES

Sig. (2-tailed) N

Spearman's rho

Correlation Coefficient EXAMENES INTERMEDIOS

Sig. (2-tailed) N

EXAMENES

EXAMENES

FINALES

INTERMEDIOS

1,000

,842

**

.

,002

10

10

**

1,000

,002

.

10

10

,842  

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

3.19Relación entre el tipo de cambio nominal y los precios relativos.  A partir de las observaciones de 1985 a 2005, se obtuvieron resultados de regresión, donde: Y=

tipo de cambio del dólar canadiense respecto del dólar estadounidense (CD/$) y

X=

razón entre el índice de precios al consumidor estadounidense; decir, X representa los principios relativos en ambos países:

es

a) Interprete esta regresión. ¿Cómo interpretaría? 

El valor de la pendiente 2.250 sugiere que en el periodo de 1985 a 2005, que para cada unidad de incremento en el precio relativo, en promedio la tasa del tipo de cambio aumentara en 2.250 unidades. Es decir el dólar se había apreciado porque obtenía más dólares canadienses por cada dólar americano. Literalmente interpretado el valor del intercepto de -0.912 quiere decir si la proporción del precio relativo fuera 0 un dólar estadounidense lo cambiaría por un -0.912 dólares canadienses. Obviamente esta interpretación tiene sentido económico. El valor de de 0.440 significa que solo el 44% del tipo de cambio del dólar canadiense respecto del dólar estadounidense se explica por la razón entre el IPC estadounidense y el IPC canadiense, esto quiere decir, que la razón entre el IPC estadounidense y el IPC canadiense no tiene mucha influencia en el tipo de cambio del dólar canadiense respecto al dólar estadounidense.

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b) ¿El valor positivo de se basa?

tiene sentido económico?

¿en que teoría económica

c) Suponga que se fuera a redefinir X como la razón entre el IPC canadiense respecto del IPC estadounidense. ¿lo anterior haría cambiar el signo de X? ¿por qué? 

En este caso el coeficiente de la pendiente se que espera que siga siendo positivo, mientras mas alto sea el IPC de EEUU mas alto será el tasa de inflación canadiense que conducirá a apreciar al dólar estadounidense.

3.20 La tabla 3.6 proporciona datos sobre los índices de producción por hora (X) y la compensación real por hora (Y) de los negocios y sectores no agrícolas de la economía de Estados Unidos de 1960 a 2005. El año base para los índices de 1992 = 100; además, los índices se ajustan por estacionalidad a) Grafique por separado Y respecto de X para los dos sectores.

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b) ¿En qué teoría económica se basa la relación entre ambas variables? ¿El diagrama de dispersión apoya esta teoría? 

En ambos gráficos podemos observar la relación positiva que muestran entre las producción y el salario recibido por hora que no es sorprendente de acuerdo a la teoría marginal de productividad de la economía laboral.(AGREGAR)

c) Estime la regresión MCO de Y sobre X. Guarde los resultados para una revisión posterior, cuando estudie el capítulo 5.

3.21 De una muestra de 10 observaciones se obtuvieron los siguientes resultados. ∑   

∑   

∑    

 ∑  =

∑  

132100

Con el coeficiente de correlación r=0,9758. Pero al verificar estos cálculos se descubrió que se registraron dos pares de observaciones. Y 90 140

X 120 220

en de

Y

X

80 150

110 210

lugar

Restando tenemos ∑    3

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Restando tenemos ∑   

Restando se tiene ∑   

Restando tenemos ∑    

Restando se tiene ∑   

el índice de precios al 3.22 La tabla 3.7. presenta los datos sobre el precio del oro, consumidor (IPC) y el índice de la bosa de valores de nueva york (BVNY) de EEUU de 1974-2006. El índice de la BVNY influye la mayor parte de las acciones registradas los cuales ascienden a mas de 1500. a) en el mismo diagrama de dispersión, grafique índice de la BVNY.

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los precios del oro, el IPC y el

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Si observamos la línea trazada de estas variables en función del tiempo, en general van creciendo, en el caso del índice de la bolsa de valores es considerable la volatilidad del índice.

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b) Se supone que una inversión es una protección contra la inflación si su precio o la tasa de rendimiento se mantiene por lo menos al ritmo de la inflación. Para probar esta hipótesis, suponga que se decide ajustar el siguiente modelo, suponiendo que el grafico de los puntos dispersos en a) indica que esto es lo apropiado:

Resumen del modelo Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado Error típ. de corregida estimación

1

,999a

,998

,997

la

,484

a. Variables predictoras: (Constante), INDICE DE PRECIO AL COSUMIDOR, PRECIO DEL ORO, INDICE DE LA BOLSA DE VALORES EN NEW YORK

3.23La tabla 3.8. Proporciona datos sobre PIB de EEUU de 1959 a 2005. a) Grafique los datos del PIB en dólares actuales y constantes (es decir, de 2000) respecto del tiempo. b) Sea Y el PIB y X el tiempo (medido cronológicamente, empezando con 1 para 1959, 2 para 1960,hasta 47 para 2005), observe el siguiente modelo se ajusta a los del PIB:

Estime este modelo para el PIB en dólares constantes y actuales. c) ¿Cómo interpretaría  ? d) Si existiera una diferencia entre el valor estimado de   para el PIB en dólares actuales y el estimado para el PIB en dólares constantes, ¿Qué lo explicaría?

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Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

,992a

1

R cuadrado corregida

,984

Error típ. de la estimación

,984

1,749

a. Variables predictoras: (Constante), PIBR, PIBN

Coeficientesa Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes

t

Sig.

tipificados

B (Constante) 1

Error típ.

1936,589

2,331

PIBN

-,003

,001

PIBR

,010

,001

a. Variable dependiente: AÑO

7

Beta 830,783

,000

-,850

-5,974

,000

1,828

12,850

,000