_Materia post i2 econometria - Lissete Rivera Casavantes

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Chase11 ModelamientoenelMRL RematandoVariables
MermandoVariablesDependientes mmmm
perog potproigtpringoso tu Mepongal perovpqtfaftfmfq.pt pingt ping ñ
oEntonces f INN Nty HMMMI Xp
Ni XNi F XP
nocambia FIYI t.fr É ftp.fmpi i Nocaminanowww.piamnampl
domoAssRin pi JXptu EE µ
askySsrseamplipi porti
y dMMMM NmoD 1seeliminan
como Alos k enestecasodondeda1 sereduciráunpoco pero elaroseguirácontenido
Rematandoun Agresor mmmm
perog AtROMaftpringoso tu NoAdNmiÜNO
peseg µ t soprajettpringare tu biDdMjAVarlfp qq.gr
completar
ojonopodemostenerafycajaenlamismaref
Entoncesaca y.pe pqpmpw.in
tmmnbimttjpij.fiq ffqlnoD
significancia
Coeficientes Estandarizados
mmmmm
EnelMWtradicionalnosepuedeconcluirqueregresartienemayorefectosobrevardeppq.br coeficientes Dpanat an
demedida
Jápi piXit tfullintú
siestandapizamoscadavariable
qq.iqpiHija Épila Ma fi4th i µ
7gtintat thinkterror ldondebj.ggpj bi.MYvanµ Mty
zy
lasunidadesenquesemidenlasvariablesqsonirrelevantes
PreguntaPPT Quirepresentan losDjenelMRLmultisizizi0 t it j Cadabieslacorrelacióncony
clase12 ProblemasdeEspecificación yde
Datos
Omisión deunafuncióndemaranindependiente mmmm
hampecificaciónincorrectapuedetenerconsecuenciasgraves
RE S E T RegressionSpecificationEmaTest
testeadoespecificacióndelaformapuncional Ideaessimple tielmodeloestácehalagregarlealgono
deberíacambiarennadatwdeberíasangnificativa
yqotprtrt.a.tfwxutdryrtdriftn atla.deO frio paraversielmodeloestáignorandocosasque
lo sisonimportantes
EstadificoFianna Recordemosqueprepisonjuncionesno
NOquierorechazar linealesdeXjTestparaalternativasno anidadas mmmm
aprenúnenmeloanteriorgesto qualm
Annapodemosusarte
usamosTestdemizongRichard plantearmodelo exhaustivo quesea
TestDavidsony
Mackinnon robado
Mamóndetodoslosmodelosoriginales
y.rotn.mnrtMhglNtMhglNtM4toN
N 0 Ito B.NO yconjútettrechazo no rechazo quordenveles pruebolashipotens
norechazo rechazo apuurdelg
hsodevmiatdesPROM.mn
Quisuadisipapalladedatornexcluyervarclavedelmodelo
loglsalariotipotpreductfrexpertfocapactuflíngenerallacaproesobservable simusearrelacionaconella
y
nosotrosomitimos
cap
estimadores sesgaderillariableProxycorresponden
www.imrlaralaomitida.aoapodnaserIQ.ytsotpmrtpatripshi Hierroobservable DaremosProxy13
entonces zedo.ioytVzlparaqueestimadaesseanoownHnpes lookalike
Ennuestroejemplo gftp.qaztpslfotohXHVsItw Dyfpotpsdo tprNtpatfbdzlktlpzhthlehosaponerquei.hnpNztniXrtO
corlpshthikko EMflh.MY EHzlXstdotfrXz
Corlphtni 1 0
cuandonosesabecomoobtener Proxy esurninusarelvalordelarardep 1períodoanterior
VariablesRezagadoscomoParigi
Outliers mmm
Valoresinusualesdadaladistribuciónmuestral
dada Hm muestral
VariableesoutliersiestimadoresMWcambianmucho alsacarladelamuestra
Sedeben a erroraltomardatos
población
pequeñayalgunossonmuyF Hastatocoelde2in
lasacamosyvemosquepasa yquedeberíapasar
ErroresdeMedición mmmmmm
cuandousamosunamedidaimprecisadeunavariable
EnvariableDependiente
1Buscanexplicary l y µ tprint t.fmntUy imedidaobservadadef f ftp tkrtMtlom
µ
terminodeerror
lo Tj var l na M varINN
probablemente conleo aMI O varlhtlot.TK tTa s TE
si EllaA D NOestáperfectperosi YO habíasesgoenMca
EnVariabletendependrenle
y_papiiEn
Mamaobservamos µ no fMMM
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4 Sabemos quevarletsO Corteel O touteXX l corteH look la 0
loskillHoule l Jntuición Quépasaconque loskneel y losHMeh 0
Clase13Variables Instrumentales
Endogeneidad mmmmm
Endogeneidad Cuandoestácorrelacionadaconelerror
llevaaqueestimadoresNOseaninsegados
ejemplos variablesomitidaserroresdemedición
Variables Instrumentales mmm
sonrnasolucióngualaenologeneidad
nosepuedetestearpares
t.nl Onspamqueestimadoressean1oExofeNN lorlzMtO enanoobservable
consistentesnecesitamosmera
variablezquera 4 RelevanteCork O sepuedefestearapartir
variminimental detala HITMAN
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Üi esrelevanteDX Tottiztv Hotel biseudrazafin Iki EMi71 estaformulaesparasacar amount
Itzi E Hit updelaMargarida NMMijttzf.at itkifqoMPeraidade
Mediana eficiencia NoesMELI
húmanando Ex serátodoMW m
ErrorEstandarpamelestimadorden mmmm
WarmthEHH T IHomocedasticidad FINTAN
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Ti Epitaph
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MMMMMmultiple mmm
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µ
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Ml2E mmm
exagero
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endogeno
Encandehobermparatamarranoslaquemejorrarrelacionaonya
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exagero
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lamejorVI y Tottntittitultzzz
Comoobtenemos elestimadaVINCE
PrimeraEtapa realizarsobrefusiónparaobteneryismyitotlhzrttzzz.itzz
segundaEtapa realizar regresiónMoodysobre ya
Elestimador11MUEesinsegado LEHMANN
InventamosqueTafo oIssf0hsinoseríaigualaloriginal
tetesteaconF Holtz OyEs O
InterpretacióndeMUE mmmm
Recordemos
que
MUEehminn.lapartedelerrorantesdehacerMal
Pero laecuaciónquedabaasí 11fotpipttpazi tuitpara
Elerrorcompuesto Mtpira tienemediaceroy nosecorroeny ni q yMaeesválida
MulticolinealidadyMUE mmmm
Hirth o EnMAElamulticolinealidadesseria
VHHVHHivlvilsstxrsstxitsstri.VN asintóticaMM F llevarla 55kvariacióntotaldeyiySST SSRTHE 55h11Mal k eselR'delaagujasobretodoslasotras
variablesexógenas
laVarianzadelestimadorMUEesmayorqueladeMCO por 2razones
1 Yitienemenorvariación queya noesevidenciamammal2 lacorrelaciónentreyiylosotrosvanexigenaspuedesermayorquebaconentrepyestasvariables
u VariablesExplicativasEndogamiaMúltiples mmmmm
tipo ftp.psptpzhtpqktps73 Un dondeELMO yMrnose Metotodosloscorrelacionaconznzzyzzzalasgde.by
Condicióndetdentificación senecesitaalmenostantasvariablesexogenousexcluidas como endogenas
incluidas enelmodelooriginal
SesgosetncomistenciasporErroresdeMedición mmmmm
sesgos
offsetPartitpastel
Xp ti 14 haycorreutreynyen
f ftp.patzxkprei Muesasgadoseinconinentes
mil yerrandeMedición
motiunoseuorrconxi.myz nier tresexofema completar
Comohacer11 paraproxy zelinojinar debemossuponerquearganosearn
TestdeEndefeneidad mmmm
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Testborranconocerlasignificanciadedrenlaug Medirte Errata'd
que
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esto
Comolohacemos ftp.paypal.ztpzzztohk ier usasteendgeveidldlpaocomokmseohsewalsyi.pe yupzztpzzs.tkÉter
RechazarHoi KO evidenciadequepresendigente sinedrazo Endgameusan
clase14 Heterocedasticidad
Honroadasticidadulstliteracidasticidad mmmm
Homoudasticidadlupa www.varlnl
iii iitiimikii.im
hetero no ocasionamiagan
inconsistencia en los estimadores NO
Consecuenciasdehalleterocedasticidad
0 Estimadamonoesnen
y
MÍLITE
Estimadoresdelosvarianzas tariff seríansesgados Hete
Estadísticos t MO nodistribuirían t INN NIAMH
ni los Fdeshibuirían F varía
Yanopodemosusar AestoquiEstosproblemasnoseresuelven contamañosdemuestragrandes y
Robusta la
TnperenciaRobusta a laHeteroadasticidad mmmmm
tfiifotprti.tk
Bajoheteroudasticidad varluilw.fi implicaque varlpikt.IM XiTYTi
5514
ParaMultiple gporfin t punta rvailpiw IHi II.ME5514
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ssrj.FMEErobustoalaheterocedasticidaddehilwhite
Testpara la heterocedasticidad mmmmm
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sebuscaprobarsinserelacionaconlasvariablesexplicativas no MINIMtosiste theater
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TestdeWhiteparalaheterocedasticidad mmm
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Problema Altamiranoderepresoreshacequesepierdanmuchosgl
Alternativa prediccióndeIdemoytestearHo ohOida O en tídotdnytoayjkw.snMínimocuadradosgeneralizados mmmmm
FormaconocidadeHterombasticidad
Matemáticamente estimadores
Van f MNN punciónconocidadevariadasexplicativas MGsonlosbjqueminimizan
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Malpresión
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EstosestimadoressonMEUdelmodelo transformada
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Mínimos Cuadrados Generalizador Factibles mmmmm
SiHIMno es conocida sepuedeestimar MME
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Clase 15 autocorrelación
Propiedades deEstimadoresMal mmmmm
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laautocorrelación en loserroresrompeuno delossupuestos GM EstimadoresMWnosonMEN
PeroojoMNsisonirrogadosycomitentes
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autocorrelación se.MN y tests NI sonvalidos
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AR MepMostEe pa1 esprobablequeelshock opanO Nohayautocorrelaciónenlosnoobservablesseapertinente
eneltiempo
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