Exercícios Resolvidos Econometria - Modelos de Regressão e Variáveis Dummy

1 usando os dados em SLEEP75RAW veja também o Problema 3 no Capítulo 3 obtemos a equação estimada i Todos os outros fatores sendo iguais há evidência de que os homens dormem mais do que as mulheres Quão forte é essa evidência ii Existe uma compensação estatisticamente significativa entre trabalhar e dormir Qual é a compensação estimada iii Qual outra regressão você precisa executar para testar a hipótese nula de que mantendo outros fatores fixos a idade não tem efeito sobre o sono As seguintes equações foram estimadas usando os dados em BWGHTRAW log bwght 466 0044 cigs 0093 log faminc 016 parity 22 0009 0059 006 027 male 055 white 010 013 n 1388 R2 0472 e log bwght 465 0052 cigs 0110 log faminc 017 parity 38 0010 0085 006 034 male 045 white 0030 motheduc 0032 fatheduc 011 015 0030 0026 n 1191 R2 0493 Foram adicionadas as variáveis dummy s sendo uma para criança do sexo masculino eoutra para crianças consideradas brancas i Na primeira equação interprete o coeficiente da variável cigs Em particular qual é o efeito no peso ao nascer de fumar 10 cigarros a mais por dia ii Quanto mais se espera que um bebê branco pese em comparação a um bebê não branco mantendo os outros fatores constantes na primeira equação A diferença é estatisticamente significativa iii Comente sobre o efeito estimado e a significância estatística de motheduc iv A partir da informação dada por que você não pode calcular a estatística F para a significância conjunta de motheduc e fatheduc O que você teria que fazer para calcular a estatística F No Exemplo 72 seja noPC uma variável dummy igual a um se o aluno não possui um PC e zero caso contrário i Se noPC for usado no lugar de PC na equação 76 o que acontece com o intercepto na equação estimada Qual será o coeficiente em noPC Dica Escreva PC1noPC e insira isso na equação colGPA 00PC1hsGPA2ACT A o substituir PC por noPC o intercepto muda de 126 para 142 indicando uma diferença de β1 O coeficiente de noPC é 0157 igual em magnitude ao de PC mas com sinal oposto ii O que acontecerá com o Rquadrado se noPC for usado no lugar de PC iii PC e noPC devem ser incluídos como variáveis independentes no modelo Explique Para testar a eficácia de um programa de treinamento de trabalho nos salários subsequentes dos trabalhadores especificamos o modelo logwage01train2educ3experu onde train é uma variável binária igual a um se um trabalhador participou do programa Considere o termo de erro u como contendo habilidade não observada do trabalhador Se trabalhadores menos capazes têm uma maior chance de serem selecionados para o programa e você usar uma análise OLS o que você pode dizer sobre a provável viés no estimador OLS de 1 Dica Consulte o Capítulo 3 C2 Use os dados em WAGE2RAW para este exercício i Estime o modelo logwage01educ2exper3tenure4married 5black6south7urbanu e apresente os resultados na forma usual Mantendo outros fatores constantes qual é a diferença aproximada no salário mensal entre negros e não negros Essa diferença é estatisticamente significativa ii Adicione as variáveis exper² e tenure² à equação e mostre que elas são conjuntamente insignificantes mesmo ao nível de 20 iii Estenda o modelo original para permitir que o retorno de educ dependa de race e teste se o retorno à educação depende da raça iv Novamente comece com o modelo original mas agora permita que os salários diferenciemse entre quatro grupos de pessoas casados e negros casados e não negros solteiros e negros e solteiros e não negros Qual é a diferença salarial estimada entre negros casados e não negros casados No modelo ajustado homens casados e negros ganham cerca de 179 a menos do que homens casados e não negros No entanto o coeficiente para marriedblack não é estatisticamente significativo com um pvalor de 08661 indicando que a diferença salarial não é considerada estatisticamente robusta C4 Use os dados em GPA2RAW para este exercício i Considere a equação colgpa 01hsize2hsize23hsperc4sat5female6athleteu onde colgpa é a média ponderada cumulativa da faculdade hsize é o tamanho da turma de formatura do ensino médio em centenas hsperc é o percentil acadêmico na turma de formatura sat é a pontuação combinada do SAT female é uma variável binária de gênero e athlete é uma variável binária que vale um para atletas Quais são suas expectativas para os coeficientes nesta equação Quais você está em dúvida ii Estime a equação na parte i e apresente os resultados na forma usual Qual é a diferença estimada no GPA entre atletas e não atletas É estatisticamente significativo iii Exclua sat do modelo e reestime a equação Agora qual é o efeito estimado de ser um atleta Discuta por que a estimativa é diferente da obtida na parte ii iv No modelo da parte i permita que o efeito de ser um atleta difira por gênero e teste a hipótese nula de que não há diferença ceteris paribus entre mulheres atletas e mulheres não atletas v O efeito de sat no colgpa difere por gênero Justifique sua resposta C8 Use os dados em LOANAPPRAW para este exercício A variável binária a ser explicada é approve que é igual a um se um empréstimo hipotecário para um indivíduo foi aprovado A variável explicativa chave é white uma variável dummy igual a um se o solicitante for branco Os outros solicitantes no conjunto de dados são negros e hispânicos Para testar a discriminação no mercado de empréstimos hipotecários um modelo de probabilidade linear pode ser usado i Se houver discriminação contra minorias e os fatores apropriados tiverem sido controlados qual é o sinal de 1 ii Regresse approve sobre white e apresente os resultados na forma usual Interprete o coeficiente sobre white É estatisticamente significativo É praticamente grande iii Como controles adicione as variáveis hrat obrat loanprc unem male married dep sch cosign chist pubrec mortlat1 mortlat2 e vr O que acontece com o coeficiente sobre white Ainda há evidências de discriminação contra não brancos iv Agora permita que o efeito da raça interaja com a variável que mede outras obrigações como uma porcentagem da renda obrat O termo de interação é significativo C13 Use os dados em APPLERAW para responder a esta questão i Defina uma variável binária como ecobuy 1 se ecolbs 0 e ecobuy 0 se ecolbs 0 Em outras palavras ecobuy indica se aos preços dados uma família compraria maçãs ecologicamente amigáveis Qual fração das famílias afirma que compraria maçãs com rótulo ecológico ii Estime o modelo de probabilidade linear iii As variáveis não relacionadas a preço são conjuntamente significativas no LPM Use o estatístico F usual embora não seja válido quando há heterocedasticidade Qual variável explicativa além das variáveis de preço parece ter o efeito mais importante na decisão de comprar maçãs com rótulo ecológico Isso faz sentido para você iv No modelo da parte ii substitua faminc por log faminc Qual modelo se ajusta melhor aos dados usando faminc ou log faminc Interprete o coeficiente em log faminc v Na estimativa da parte iv quantas probabilidades estimadas são negativas Quantas são maiores que um Você deve estar preocupado vi Para a estimativa na parte iv calcule o percentual corretamente previsto para cada resultado ecobuy 0 e ecobuy 1 Qual resultado é melhor previsto pelo modelo