ayudantia econometria 4

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UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES
Segundo Semestre 2012
CURSO		: Econometría
AYUDANTÍA		: 06
FECHA		: 09 de Noviembre de 2012
Problema 1. Comente las siguientes afirmaciones: 
i) Considere el modelo de regresión lineal múltiple
Un amigo suyo mira este modelo y “relajadamente” comenta: “aquí existe multicolinealidad exacta. Este problema puede corregirse aplicando la transformación logarítmica a todas las variables dependiente e independientes del modelo y estimar esta nueva ecuación por MCO”.
ii) Considere el modelo de regresión lineal múltiple
Suponga que ambas variables independientes tienen una fuerte colinealidad (pero, no perfecta). Para solucionar este problema, se provee el siguiente procedimiento:
1. Se estima el modelo: , obteniéndose los residuos .
2. Se estima el modelo: .
Con este procedimiento se garantiza que no está correlacionada con los residuos , se reduce la multicolinealidad y así se obtienen estimadores más precisos para , y .
Problema 2. Considere el modelo:
donde, para el período :
: volumen de producción facturado.
: cantidad de factor mano de obra.
: cantidad de factor capital.
Para estimar este modelo, usted registra estas variables durante 9 períodos, en los cuales se observa que:
· Corr = 0,699
· Corr = 0,887
· Corr = 0,888
Usted estima el modelo sólo tomando las primeras 8 observaciones y obtiene los siguientes resultados (errores estándar se reportan debajo de cada parámetro estimado):
 ; 
Cuando se da cuenta del error cometido, piensa que éste es irrelevante y decide tomar los resultados como válidos. Pero, prevalece su honestidad como profesional y, finalmente, estima el modelo con las 9 observaciones, obteniendo los siguientes resultados (errores estándar se reportan debajo de cada parámetro estimado):
 ; 
i) ¿Cómo puede justificar estas diferencias en la estimación del mismo modelo?
ii) ¿Cómo podría haber llegado a la misma conclusión provista en i) sin realizar la segunda estimación del modelo?