Ayudantia 8

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Ayudantía 8
Teoría Econométrica I
Profesor: Tomás Rau
Ayudantes: Bernardo de Moura, Sebastián Poblete
12 de Octubre, 2017
1. Revisión Tarea
2. Commentes
1. La estimación de un modelo no lineal en los parámetros no es factible
porque se viola el supuesto de linealidad de la media condicional de Y |X.
2. El método de Hall para la construcción de intervalos de confian za medi-
ante bootstrap, requiere que la distribución Gn (u, Fn) sea simétrica para
que el intervalo de confianza tenga una probabilidad de cobertura igual a
1� ↵ .
3. Suponga que usted tiene modelo de regresión no lineal (y conoce la estruc-
tura). Estimar sus parámetros no debería ser un problema mayor puest o
que es posible usar el algoritmo de Gauss-Newton para ello.
4. Esmuy difícil implementar el método de bootstrap en el modelo de regre-
sión lineal pues imponer el supuesto de independencia de los regresores y
errores remuestreados E (e⇤i |x⇤i ) es demasiado fuerte.
5. El método llamando “Wild Bootstrap” nos permite estiar la varianza de
los �̂ del modelo de regresión lineal en presencia de autocorrelación.
3. Problema (si alcanzamos)
Sea {yt}+1t=�1 un proceso estocástico estacionario (de acuerdo a la definición v
ista en clases), con media cero y varianza finita. Si definimos
� =
Cov [yt, yt�1]
V ar [yt]
, ut = yt � yt�1�
de modo que podemos escribir
yt = yt�1� + ut
1. Muestre que el error ut satisface E [ut] = 0 y Cov [ut, yt�1] = 0.
1
2. Muestre, sin otros supuestos, que ut está serialmente correlacionada (Hint:
Para ello simplemente pruebe que Cov [ut, ut�1] 6= 0)
3. Muestre que el estimador OLS �̂ de la regresión de yt en yt�1 es consistente
para � .
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