Examen 2018, preguntas y respuestas PDF

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Examenes, talleres. respuestas....

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Pregunta 1 Correcta Puntúa 1.0 sobre 1.0

Marcar pregunta Enunciado de la pregunta Para la economía de los EE.UU., sea el crecimiento mensual en el nivel general de precios y sea el crecimiento mensual de los salarios por hora. Estas dos variables se obtienen como las diferencias de logaritmos: y . Usando los datos en WAGEPRC (deben instalar el comando bcuse en Stata y luego introducir la siguiente línea: bcuse wageprc), responder las siguientes preguntas.

1. Estime el modelo de rezagos distribuidos

Pista: luego de haber definido que estamos trabajando con una base de series de tiempo en Stata (comando tsset), una opción es usar el prefijo Li.X, el cuál indica el i-ésimo rezago de la variable X. - Resumen resultados regresión:

Coeficientes Respuesta

-0.0009296

Errores estándar (Respuesta

0.0005662

) Respuesta

0.1190418

(Respuesta

0.0517726

) Respuesta

0.0972182

(Respuesta

0.0390409

) Respuesta

0.0399516

(Respuesta

0.0390718

) Respuesta

0.0382649

(Respuesta

0.0391513

) Respuesta

0.0813354

(Respuesta

0.0393484

) Respuesta

0.1068518

(Respuesta

0.0391937

) Respuesta

0.0949735

(Respuesta

0.0392187

) Respuesta

0.1037922

(Respuesta

0.0393788

) Respuesta

0.1025632

(Respuesta

0.0394884

) Respuesta

0.1585079

(Respuesta

0.0393341

) Respuesta

0.1104408

(Respuesta

0.0392229

) Respuesta

0.1033208

(Respuesta

0.0394388

)

Respuesta

0.0156581

(Respuesta

0.0518343

) 9

2. El MAYOR efecto de

sobre

es en el rezago Respuesta

3. El MENOR efecto de

sobre

es en el rezago Respuesta

12

4. ¿Para qué rezagos los estadísticos son mayores al valor dos (son estadísticamente significativos al nivel del 5% contra una alternativa bilateral)?

Rezag o

¿Significativo? Respuesta

Sí

1

Respuesta

No

2

Respuesta

No

3

4

Respuesta

Sí

Respuesta

Sí

5

Respuesta

Sí

6

Respuesta

Sí

7

Respuesta

Sí

8

Respuesta

Sí

9

10

Respuesta

Sí

Respuesta

Sí

11

Respuesta

No

12

1.1719202

5. La propensión estimada a largo plazo es Respuesta

(Pista: es sólo la suma de los coeficientes rezagados de cero a doce). 6. Con los residuales del modelo anterior, correr la regresión existencia de correlación serial AR(1).

sobre

para probar la

0.50267757

Se obtuvo que

Respuesta

9.61

, dado que el estadístico de prueba

Respuesta

SÍ hay

, Respuesta

evidencia de correlación AR(1) positiva.

7. Estimar de nuevo el modelo utilizando la estimación iterativa de Cochrane-Orcutt (pista: ver opción corc del comando de Stata prais). ¿Cuál es su nueva estimación de la propensión a largo plazo? - Resumen resultados regresión:

Coeficientes

Errores estándar

Respuesta

-0.0005979

(Respuesta

0.0009768

) Respuesta

0.0791945

(Respuesta

0.0415639

) Respuesta

0.0726135

(Respuesta

0.040009

) Respuesta

0.0239011

(Respuesta

0.0410998

) Respuesta

0.0334174

(Respuesta

0.0410322

) Respuesta

0.0800958

(Respuesta

0.0410233

) Respuesta

0.1132115

(Respuesta

0.041008

) Respuesta

0.0971598

(Respuesta

0.0412239

) Respuesta

0.1010774

(Respuesta

0.0414903

) Respuesta

0.1063418

(Respuesta

0.0415488

) Respuesta

0.1609493

(Respuesta

0.0416366

) Respuesta

0.112099

(Respuesta

0.0416416

) Respuesta

0.0995413

(Respuesta

0.0406007

) Respuesta

0.0301768

(Respuesta

0.0415419

) 1.1097792

- La nueva propensión estimada a largo plazo es Respuesta

Pregunta 2 Parcialmente correcta Puntúa 0.9 sobre 1.0

Marcar pregunta Enunciado de la pregunta Un concepto económico interesante y útil es la "curva de aprendizaje". La idea está relacionada con un fenómeno que ocurre en la línea de ensamblaje de un producto, como en la industria del automóvil, o cada vez que se realiza una tarea de forma repetida. Los trabajadores aprenden de la experiencia y se vuelven más eficientes en el desempeño de su tarea. Esto significa que se requieren menos tiempo y costos de mano de obra para producir el producto final. Esta idea forma la base de un modelo económico que relaciona el costo por unidad en el tiempo producción acumulada de un bien hasta, pero sin incluir, el tiempo

con la

.

Berndt en su libro The Practice of Econometrics: Classic and Contemporary (Addison & Wesley, 1991), da un ejemplo del aprendizaje en la producción de un producto llamado dióxido de titanio,

que se utiliza como espesante en la pintura. En el archivo LEARN.DAT se proporcionan datos sobre producción y costos unitarios de DuPont Corporation para los años 1955 a 1970. El modelo es:

(1) Estime el modelo por MCO. Rta.\

Respuesta

(Respuesta

6.019093

Respuesta

0.2748691

) Respuesta

(Respuesta

-0.3856964

0.0360115

) 0.8912

(2) Pruebe una hipótesis nula de ausencia de autocorrelación en frente a una alternativa de autocorrelación positiva a un nivel de significación del 5% (Pista: utilizar el comando dwe, el cual debe descargarse. El p-value asociado a una hipótesis alternativa de autocorrelación positiva es el que aparece en la columna con título Prob < dw). 0.663420

Rta.\ El valor computado del estadístico Durbin-Watson es Respuesta

y su p-value es Respuesta

0.0002

. Por tanto hay evidencia de que los errores Respuesta

ESTÁN CORRELACIONADOS POSITIVAMENTE

. (3) Estime el modelo por MCG por el método de Prais-Winsten. Rta.\

Respuesta

(Respuesta

5.882517

Respuesta

0.4780195

)

) Respuesta

(Respuesta

0.9885

-0.3700637

0.0626454

5.882517

Respuesta

Respuesta

Respuesta

Respuesta

-0.3700637

0.6811598

1.357954

DW final =

(3) Compare intervalos de confianza del 95% para

usando resultados de:

- Estimaciones de mínimos cuadrados (MCO) . - Estimaciones de mínimos cuadrados generalizados (MCGF) ¿Qué sugiere esta comparación? Rta.\ -0.4629334

IC por MCO: ( Respuesta

, Respuesta

).

-0.3084595

-0.5044247

IC por MCG: ( Respuesta

, Respuesta

-0.2357027

). AMPLIO

El intervalo más Respuesta

por MCO sugiere que nuestra información acerca

MÁS

de

es Respuesta

confiable de lo que realmente es. (4) Suponga que la producción acumulada en el año 1971 es 3800. Bajo las siguientes condiciones, ¿espera que el costo por unidad en 1971 sea más o menos de lo que era en 1970? (i) Si los errores no están autocorrelacionados (ii) Si los errores están autocorrelacionados. Rta.\ Para responder a esta pregunta, necesitamos predecir el costo unitario para un valor de producción acumulativo de 3800. Nuestra predicción será diferente dependiendo de si suponemos o no la existencia de errores autocorrelacionados. (i) Si los errores no están autocorrelacionados , el pronóstico se hace a partir de los resultados de MCO

la estimación por Respuesta

Respuesta

. En ese caso, a partir de la ecuación:

Respuesta ____

17.11391

Se obtiene que

Respuesta

(ii) Si los errores están autocorrelacionados , el pronóstico se hace a partir de los resultados de la MCG

estimación por Respuesta

. En ese caso, a partir de la ecuación:

Respuesta ____

Respuesta

Se obtiene que

Respuesta

16.240162

Pregunta 1 Parcialmente correcta Puntúa 1.5 sobre 1.8

Marcar pregunta Enunciado de la pregunta ¿Cómo afecta la fecundidad a la oferta de trabajo? Es decir, ¿cuánto disminuye la oferta de trabajo de una mujer cuando tiene un hijo más? En este ejercicio, se estimará este efecto a partir de los datos de las mujeres casadas del censo de los EE.UU. de 1980. Los datos están disponibles en el archivo fertility y se describen en el archivo Fertility_Description. La base de datos contiene información sobre las mujeres casadas de entre 21 y 35 años con dos o más hijos. i) Realice la regresión de la variable weeksm1 sobre la variable morekids mediante MCO (incluyendo intercepto). En promedio, ¿trabajan más o menos las mujeres con más de dos hijos que las mujeres con dos hijos? ¿Cuánto más o menos? -5.386996

Rta.\ El coeficiente es Respuesta

, lo que indica que las mujeres con más de 2 hijos trabajan Respuesta

Respuesta

MENOS

semanas por año que las mujeres con 2 o menos hijos.

5.386996

ii) Explique por qué la regresión MCO estimada en el apartado (a) no resulta apropiada para estimar el efecto causal de la fecundidad (morekids) sobre la oferta de trabajo (weeksm1). Rta.\ Tanto la fecundidad como las semanas trabajadas son variables de elección. Una mujer con un error de regresión de la oferta laboral positiva (una mujer que trabaja por encima del promedio) MENOS

también puede ser una mujer con Respuesta

probabilidades de tener un hijo adicional. Esto implicaría que Morekids se correlaciona Respuesta POSITIVAMENTE

con el error de regresión, por lo que el estimador OLS de sesgado Respuesta

está

POSITIVAMENTE

. iii) La base de datos contiene la variable samesex, que es igual a 1 si los dos primeros hijos son del mismo sexo (chico-chico o chica-chica) y es igual a 0 en caso contrario. ¿Tienen las parejas cuyos dos primeros hijos son del mismo sexo más probabilidades de tener un tercer hijo? ¿Es grande este efecto? ¿Es estadísticamente significativo? Rta.\ La regresión lineal de morekids en samesex (un modelo de probabilidad lineal) produce

(e.e)

Respuesta

Respuesta

0.3464248

0.0675253

(Respuesta

(Respuesta

0.001341

0.001919

0.001341

0.001919

)

)

de modo que las parejas con

tienen un Respuesta

6.75253

%

más de probabilidades de tener un hijo adicional que las parejas con El efecto es SIGNIFICATIVO

Respuesta iv) Explique por qué la variable samesex es un instrumento válido para la regresión de variables instrumentales de la variable weeksm1 sobre la variable morekids. Rta.\ samesex es aleatoria y no está relacionada con ninguna de las otras variables del modelo, incluido el término de error en la ecuación de la oferta de trabajo. Así, el instrumento es Respuesta EXÓGENO

De la regresión del punto anterior, el estadístico F de la primera etapa ALTO

1237.22

es Respuesta

(

Respuesta

), por lo que el instrumento Respuesta

ES RELEVANTE

. A partir de estos dos aspectos, esto implica que samesex es un VÁLIDO

instrumento Respuesta

. v) Estime la regresión de la variable weeksm1 sobre la variable morekids utilizando la variable samesex como instrumento (incluyendo intercepto en ecuación principal). ¿Cuánto es es el efecto de la fecundidad sobre la oferta de trabajo? -6.313685

Rta.\ El coeficiente es Respuesta

.

vi) ¿Cambian los resultados del punto anterior cuando se incluyen las variables agemi, black, hispan, y othrace en la regresión de la oferta de trabajo (considerando estas variables como variables exógenas)? Explique por qué o por qué no. -5.821051

Rta.\ El coeficiente es Respuesta

NO CAMBIAN

. Así, los resultados Respuesta NO ESTÁ

de manera importante. La razón es que samesex Respuesta

relacionada

NO HAY

con agem1, black, hispan, othrace, por lo que Respuesta omitida en la regresión por VI del punto anterior.

un sesgo por variable

Pregunta 2 Parcialmente correcta Puntúa 2.5 sobre 2.7

Marcar pregunta Enunciado de la pregunta Los datos en FERTIL2.RAW incluyen, para las mujeres en Bostwana durante 1988, información sobre el número de niños ( variables del estatus religioso y económico.

), años de educación (

), edad (

)y

i) Estime el modelo

mediante MCO e interprete las estimaciones. En particular, si se mantiene age fija, ¿cuál es el efecto estimado de un año más de educación sobre la fertilidad? Si 100 mujeres reciben otro año de educación, ¿cuántos niños menos se espera que tengan? Rta.\ La ecuación estimada por MCO es:

Respuesta Respuesta -4.138307

-0.0905755

Respuesta

Respuesta

0.3324486

-0.0026308

(Respuesta (Respuesta 0.2405942

(Respuesta

0.0059207

(Respuesta

0.0165495

0.0002726

(e.e.)

) ) Respuesta

)

)

4361

Respuesta 0.5687

Otro año de educación, manteniendo la edad fija, resulta en aproximadamente Respuesta 0.0905755

Respuesta

MENOS

niños. En otras palabras, para un grupo de 100 mujeres,

si cada una recibe otro año de educación, se predice que ellas colectivamente tendrán aproximadamente Respuesta

ii) La variable

9

hijos Respuesta

MENOS

es una variable binaria igual a uno si la mujer nació durante los

primeros seis meses del año. En caso de que

no esté correlacionada con el

término de error de la parte i), muestre que es una candidata razonable como VI para . (Sugerencia: es necesario realizar una regresión).

Rta.\ La regresión de la primera etapa con

como variable dependiente, nos da que el -0.8522854

coeficiente estimado asociado a

es Respuesta

con un error

0.1184546

estándar robusto de Respuesta

. Por lo tanto, se prevé que las mujeres nacidas MENOS

en la primera mitad del año tengan casi un año Respuesta

manteniendo la 7.52

educación fija. La estadística t en el primer semestre es en valor absoluto Respuesta

, por lo

RELEVANCIA

que la condición de Respuesta

del instrumento Respuesta

SE MANTIENE

.

iii) Estime el modelo de la parte i) usado como una VI para educ. Compare el efecto estimado de la educación con la estimación por MCO de la parte i). Rta.\ El modelo estimado por MC2E es

Respuesta Respuesta -3.387805

(e.e. robustos)

Respuesta

-0.1714989

0 .3236052

(Respuesta (Respuesta

(Respuesta

0.5523647

0.0528831

0.0206622

Respuesta -0.0026723

(Respuesta 0.0003608

) ) Respuesta

)

)

4361

Respuesta 0.5466

El efecto estimado de la educación sobre la fecundidad es ahora más Respuesta

iv) Agregue las variables binarias,

(electricidad),

GRANDE

(televisión)

y (bicicleta) al modelo y suponga que son exógenas. Estime la ecuación por MCO y MC2E (use errores robustos en ambos casos) y compare los coeficientes estimados de educ. Interprete el coeficiente de en la fecundidad. Rta\

Variable

y explique por qué tener televisor tiene un efecto negativo

MCO Respuesta

MC2E -4.389784

Respuesta

-3.591332

(Respuesta

0.2444385

) Respuesta

(Respuesta

(Respuesta

-0.0767093

0.0063442

Respuesta

(Respuesta

-0.1639814

0.0642873

) 0.3402038

0.0191306

) Respuesta

0.6437211

)

) Respuesta

(Respuesta

Respuesta

(Respuesta

0.3281451

0.0216744

) -0.0027081

Respuesta

-0.0027222

(Respuesta

0.0003497

) Respuesta

(Respuesta

(Respuesta

-0.3027293

0.0743809

Respuesta

(Respuesta

-0.1065314

0.1592375

) -0.2531443

0.0826522

) Respuesta

0.0003545

)

) Respuesta

(Respuesta

Respuesta

(Respuesta

-0.002555

0.205336

) 0.317895

Respuesta

0.3320724

(Respuesta

0.0489639

)

)

Respuesta

Respuesta

.0512887

(Respuesta

4356

Respuesta

0.5761

Respuesta

4356

0.5625

REDUCE

Agregar electricidad, televisión y bicicleta al modelo Respuesta

el efecto estimado

AMBOS CASOS

de

en Respuesta

, pero no demasiado. En la ecuación estimada 4

por MCO, el coeficiente en la televisión implica que, según otros factores Respuesta

familias 4

que poseen una televisión tendrán aproximadamente un niño menos que Respuesta familias sin una televisión. La propiedad de la televisión puede ser un proxy para diferentes...