By TALLER N 3 gy VannesaaSoIan cbenpanp I g, 2016 3 pagos TALLER – ECONOMETRÍA 1 . (0. 75) Se desea estimar el siguiente modelo: Donde las variables e se refieren a los preclos de los hoteles y al nivel de ocupación hotelera para el trimestre , respectivamente. La variable cumple los supuestos clásicos. Puede ser conveniente discriminar entre datos de temporada alta respecto a aquellos de temporada baja. Para tener en cuenta este problema, se definen las ficticias: • DAt que vale 1 si el alta y 0 en otro caso. ??? DBt que vale 1 si el baja y O en otro caso. me ors to View nut*ge res de con temporada Nota: Solo hay dos temporadas, alta y baja. Para llevar a cabo la estimación del modelo anterior se proponen las siguientes alternativas: Alternativa 1: Alternativa 2: Alternativa 3: a. ¿Cree que hay alguna propuesta incorrecta? explique b. Se sabe que los coeficientes 50 y yl de la alternativa 2 están relacionados con los coeficientes el y 92 de la alternativa 3. los mejores estimadores lineales insesgados. (Hay que demostrarlo) . 0. 5) Considere el siguiente modelo: yt JO + et = 1,… ,T. Se desea probar la hipótesis de que el error del modelo sigue un proceso AR(I a. ¿Cuál es el valor aproximado del estadístico de Durbin Watson para la prueba de interés? b. Dado que para dl = 1 ,352 y du – 1. 489, realice la prueba de autocorrelación. Escriba la Ho e Ha’s. Concluya si existe o no autocorrelación y de qué tipo. Dependent Variable: Method: LeastSquares Sample(adjusted): 2 50 Included observations: 49 after adjusting endpoints Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 0. 701 520 0,103179 6. 799056 0. 000C R-squared 0. 490575 Mean dependentvar diferente sexo y raza. Además, se requiere probar si el grado de discriminación sexual disminuye a medida que los años de experiencia aumentan. Defina la hipótesis nula y la hipótesis alterna. Escriba el estadístico de prueba. Grafique la zona de la Ho y de la región de rechazo. Cuál es el valor crítico, donde debe caer el estadístico de prueba para aceptar la hipótesis del investigador. (1 -O) Considere el modelo de probabilidad lineal: Yi = El + 22 * Xi + ei a. (0. 25) Son los errores del modelo heterocedásticos? b. (0. 75) Encuentre los estimadores de Observaciones: x 6 2 4 6. (1 -O) Considere el siguiente modelo: Yt – no +C]I *Xt + et a. (0. 25) Imagine la matriz de covarianzas de e (De=C]). ¿Qué elemento es el (2,2) de esta matriz? ¿Cuál es el elemento (1 , T) de esta matriz? b. (0. 25) ¿Cómo será esta pero que no hay autocorre ponemos que 31_1f3
