Ejercicio cap. 11 y 12.docx

De no heteroscedasticidad el estadístico de white w

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de no heteroscedasticidad, el estadístico de White, W = n× R 2 W=81*0.204546= 16.568226 distribuye χ 2 con 2 grados de libertad. Recuerde que el número de grados de libertad depende del número de variables explicativas en la regresión auxiliar. d) Concluya si existe heteroscedasticidad en el modelo con base en el estadístico. Para brindar la conclusión tome en cuenta que el valor crítico de una χ 2 con α =0.05 es 5.9915. La hipótesis nula de la prueba es que no existe heterocedasticidad. La hipótesis nula se rechaza si el valor del estadístico de prueba cae a la derecha del valor crítico. Dado que W de 16.5682 es mayor al valor critico de 5.9915, podemos rechazar H0, por lo que se puede decir que existe heterocedasticidad. Capítulo 12 del libro de Gujarati 4. Pregunta 12.1 a) Cuando hay presencia de auto correlación, los estimadores MCO son sesgados e ineficientes. Falso, ocurre lo mismo que con heterocedasticidad, los estimadores siguen siendo insesgados pero no son eficientes b) La prueba d de Durbin-Watson supone que la varianza del termino error u es homocedastica. Verdadero, uno de los supuestos es que la varianza es constante 5. Pregunta 12.3 a) N=16 Modelo A: D=0.8252 K=1 Dl=1.106 Du=1.371 En el Modelo A, se puede decir que existe auto correlación positiva Modelo B: D=1.82
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K=2 Dl=0.982 Du=1.539 En el Modelo B, no existe correlación, no se puede rechazar la hipótesis de H0 de no auto correlación positiva o negativa b) Por medio del estadístico d de Durbin-Watson. El modelo A cae en la región de rechazo de H0, por lo que da evidencia de una auto correlación positiva, mientras que en el modelo B cae en la región de rechazo de Ha, por lo que no existe correlación. Lo que nos muestra la correlación entre los elementos de una seria de tiempo.
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  • Fall '17
  • Mario Alberto
  • Verdad, Valor p, MCO, Suposición, Variable estadística

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