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Aplicaciones, OLS con variables
binarias y reflexión final
Introducción a la Econometría
Sesión 5
29/Enero/2007
Aplicación del modelo OLS
¿Existe relación entre el crecimiento
económico y el desempleo?
 Ley de Okun.
 Modelo macroeconómico: a mayor
crecimiento menor desempleo.
 ¿Cuál debe ser el crecimiento económico
para causar una reducción del
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desempleo.
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OLS con variables binarias
Regresión con variables binarias
 ¿Qué es una variable binaria?
 Dicotómica.
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 Escala de medición:
 Nominal.
 Refleja atributos.
 Sólo existen dos resultados:
 Cero/Uno.
¿Cuál es la interpretación del
coeficiente de la regresión?
iii uDY +⋅+= 10 ββ
Variable Continua Variable Binaria
)0(0 =+= iii DuY β
)1( 110 =++= DuY ii ββ
Otra forma de interpretarlo
 Si el coeficiente es significativo:
 Existe una diferencia de medias entre ambas
poblaciones.
 Di parte la distribución en dos poblaciones
con características distintas.
 Es una aproximación a análisis cualitativos.
Ejemplo: ¿Es el sexo del trabajador
un determinante de los ingresos?
iii uDY +⋅+= 10 ββ
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las mujeres?
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Reflexión final
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 ¿Estamos omitiendo variables relevantes
en el análisis?
 Regresión simple vs múltiple.
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lineal?
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 ¿Se están cumpliendo los supuestos de
OLS?
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Clase 5, variables_binarias

  • 1. Aplicaciones, OLS con variables binarias y reflexión final Introducción a la Econometría Sesión 5 29/Enero/2007
  • 3. ¿Existe relación entre el crecimiento económico y el desempleo?  Ley de Okun.  Modelo macroeconómico: a mayor crecimiento menor desempleo.  ¿Cuál debe ser el crecimiento económico para causar una reducción del desempleo?  ¿Cuánto crece el desempleo en ausencia de crecimiento económico?  Variables: crecimiento económico y desempleo. Ir a base de datos
  • 4. OLS con variables binarias
  • 5. Regresión con variables binarias  ¿Qué es una variable binaria?  Dicotómica.  Dummy.  Escala de medición:  Nominal.  Refleja atributos.  Sólo existen dos resultados:  Cero/Uno.
  • 6. ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de la regresión? iii uDY +⋅+= 10 ββ Variable Continua Variable Binaria )0(0 =+= iii DuY β )1( 110 =++= DuY ii ββ
  • 7. Otra forma de interpretarlo  Si el coeficiente es significativo:  Existe una diferencia de medias entre ambas poblaciones.  Di parte la distribución en dos poblaciones con características distintas.  Es una aproximación a análisis cualitativos.
  • 8. Ejemplo: ¿Es el sexo del trabajador un determinante de los ingresos? iii uDY +⋅+= 10 ββ Ingresos Sexo (Masculino=1) ¿Cuál es la diferencia entre los ingresos de los hombres y las mujeres? Ir a base de datos
  • 10. Reflexión final  ¿Estamos omitiendo variables relevantes en el análisis?  Regresión simple vs múltiple.  ¿La relación poblacional es realmente lineal?  Linealidad vs otras formas funcionales.  ¿Se están cumpliendo los supuestos de OLS?
  • 11. Conceptos a repasar  Especificación del modelo.  Grado de ajuste.  Eficiencia.  Estimadores insesgados.  Escalas de medición.
  • 12. Aplicaciones, OLS con variables binarias y reflexión final Introducción a la Econometría Sesión 5 29/Enero/2007