Ejercicios de econometrÃa resueltos con el libro de Gujarati
La econometrÃa es una rama de la economÃa que utiliza mÃtodos matemÃticos y estadÃsticos para analizar datos econÃmicos y probar hipÃtesis. Una de las obras mÃs conocidas y utilizadas en el campo de la econometrÃa es el libro Basic Econometrics de Damodar N. Gujarati, que ofrece una introducciÃn clara y accesible a los conceptos y tÃcnicas de esta disciplina.
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En este artÃculo, presentamos algunos ejercicios de econometrÃa resueltos con el libro de Gujarati, que pueden servir de ayuda y prÃctica para los estudiantes y profesionales que quieran profundizar en el estudio de la econometrÃa. Los ejercicios se basan en los capÃtulos del libro y abarcan temas como la regresiÃn lineal simple y múltiple, las pruebas de hipÃtesis, la heterocedasticidad, la autocorrelaciÃn, la multicolinealidad, la regresiÃn con variables cualitativas, la regresiÃn con series temporales y la regresiÃn con datos de panel.
Para resolver los ejercicios, se utiliza el software estadÃstico Stata, que permite realizar anÃlisis economÃtricos de forma sencilla y eficiente. Se proporcionan los comandos y los resultados de Stata, asà como las interpretaciones y conclusiones correspondientes. Los datos utilizados en los ejercicios se pueden descargar desde el sitio web del libro o desde los enlaces que se indican al final del artÃculo.
Ejercicio 1: RegresiÃn lineal simple
El primer ejercicio consiste en estimar una regresiÃn lineal simple entre el consumo (C) y el ingreso (Y) de una muestra de 30 familias. El modelo a estimar es el siguiente:
C = Î0 + Î1Y + u
Donde C es el consumo en miles de euros, Y es el ingreso en miles de euros, Î0 es el intercepto o tÃrmino constante, Î1 es el coeficiente o pendiente de la variable explicativa Y, y u es el tÃrmino de error o perturbaciÃn aleatoria.
Los datos se encuentran en el archivo CAP1_1.DTA, que se puede descargar desde el siguiente enlace: https://www.mheducation.es/bcv/guide/capitulo/8448175969.pdf
Para estimar la regresiÃn lineal simple con Stata, se utiliza el comando regress, seguido del nombre de la variable dependiente (C) y el nombre de la variable independiente (Y). El resultado se muestra a continuaciÃn:
. regress C Y
Source SS df MS Number of obs = 30
-------------+---------------------------------- F(1, 28) = 173.72
Model 1046.75378 1 1046.75378 Prob > F = 0.0000
Residual 168.246222 28 6.00807936 R-squared = 0.8615
-------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.8564
Total 1215.00001 29 41.8965517 Root MSE = 2.4517
------------------------------------------------------------------------------
C Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
Y .8812886 .0668388 13.18 0.000 .7446124 1.017965
_cons .9515152 .9047678 c481cea774