Taller 2 Regresion Multiple 2015 23 Abr

Fundamentos de Econometría – Grupo 501
Taller 2 análisis de regresión múltiple

Docente: Ramiro Rodríguez Revilla
Estudiantes: Dyelka Julieth Infante Tejedor - 2012
Christian Fernando Ramírez Piñeros -
Laura Liseth Silva López -
Carol Viviana Wilches Sánchez -

A partir de la base de datos agregada de vivienda,características generales, fuerza de trabajo, ocupados y desocupados de la GEIH (Gran Encuesta Integrada de Hogares) para el mes de diciembre de 2014 de las 13 áreas metropolitanas.
Área Metropolitana: Manizales Código del área (dpto.): 17

1. Intuitivamente (sin estimar los modelos) ¿Qué signos considera tendrán cada uno de los estimadores? Si se desea estimar un modelopara encontrar los determinantes del salario (p6500) considerando como variables independientes: años de educación (esc), experiencia en el trabajo en meses (p6426), experiencia al cuadrado, género (p6020), # de horas de trabajo a la semana (p6800) .

p6500 = β0 + β1 (esc) + β2p (6426) - β3 (expsq) - β48 (p6020) + β5 (p6800)
Interpretación:
Β1 debe ser positivo porque mientras aumentan los añosde educación el salario aumenta proporcionalmente.

Β2 debe ser positivo pues mientras más experiencia tenga un individuo debe aumentar su salario, sin embargo el β3 debe ser negativo debido a que a que en algún punto el rendimiento marginal del salario empieza a ser decreciente.

Β4 es negativo porque hace referencia a la brecha que se genera en el salario dependiendo del género, siempre y cuandola dummy sea mujer.

Β5 es positivo debido a que mientras más aumentamos horas de trabajo a la semana más aumenta el salario.
2. Diseñe y estime el modelo probando varias especificaciones con las variables en forma lineal o en logaritmos (log-log, log-lin, etc.) con el fin de obtener el mejor modelo, pero siempre el salario en logaritmos. (utilice las pruebas de relevancia y criterios deinformación, para escoger el mejor modelo). Haga una tabla resumen de los modelos estimados. Al final interprete los estimadores del mejor modelo.




Criterio Económico.
Modelo Minceriano
Propuesto por Jacob Mincer en 1974, que permite relacionar el logaritmo de los ingresos con el nivel de educación y experiencia de los individuos, El objetivo de Mincer era comprobar la relación entre capital humano eingresos y luego medir estadísticamente los retornos de la educación.
Modelo
Salario = α + β1 * educación + β2 * experiencia + β3 * xperiencia ^ 2

3. Muestre el tamaño (las dimensiones) de las matrices) que definen el modelo.

4. ¿Qué puede decir sobre los signos esperados, significancia individual, global y bondad del ajuste del modelo estimado en 2? (Cuando se pueda evite las pruebas dehipótesis y utilice el valor del p-value).

Signos Esperados. En el punto 1, son los mismo signos del modelo de Log-Lin-Log el cual consideramos era el mejor modelo para trabajar.
Pruebas t y f
Significancia Individual.

La educación (esc) es una variable relevante para explicar el salario mensual con un nivel de significancia del 1%.
La experiencia en el trabajo (p6426) es una variablerelevante para explicar el salaria mensual con un nivel de significancia del 1%.
La experiencia al cuadrado (expsq) es una variable relevante para explicar el salaria mensual con un nivel de significancia del 1%.
Género (lpc6020) es una variable relevante para explicar el salaria mensual con un nivel de significancia del 1%.
Horas de trabajo a la semana (lpc6800) es una variable relevante para explicarel salaria mensual con un nivel de significancia del 1%.

Significancia global.
La variable salario mensual (p6500) depende de las variable años de experiencia (esc), experiencia en el trabajo (p6426), experiencia al cuadrado (expsq), genero p6020), horas de trabajo a la semana (p6800), con un nivel de significancia del 1%.

5. Utilizando el enfoque de MCR (Mínimos cuadrados restringidos),...