Aula Practica III Grupo Econometria I

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FACULDADE DE ECONOMIA
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA
Trabalho de Grupo 
TURMA: 3° ANO - ECONOMIA - PÓS-LABORAL
Aula Práctica II
Discentes: Docente:
Abelardo Osório 		 Dr. Saíde Dade (R) 
Alberto Zunguze
Angelo Tembe
Orlando José Penicela Júnior 			
Stéllio M. de Oliveira Miambo
			 
 
Maputo, Abril de 2018�
Exercício 1
	
Estimação
 Source | SS df MS Number of obs = 27
-------------+------------------------------ F( 2, 24) = 407.48
 Model | 5.37747665 2 2.68873832 Prob > F = 0.0000
 Residual | .15836242 24 .006598434 R-squared = 0.9714
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9690
 Total | 5.53583907 26 .212916887 Root MSE = .08123
------------------------------------------------------------------------------
 ln_output | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
 ln_capital | .1397889 .1654021 0.85 0.406 -.2015844 .4811621
 ln_labor | 2.328462 .5995279 3.88 0.001 1.091097 3.565827
 _cons | -11.93689 3.211261 -3.72 0.001 -18.56461 -5.309174
------------------------------------------------------------------------------
Logo: 
Avaliação dos Sinais dos Coeficientes
Os sinais dos coeficientes e são consistentes com a teoria económica dado que espera-se que uma variação positiva dos factores de produção provoque uma variação igualmente positiva da produção.
 (com P>|t|= 0.406) – rejeita-se a hipótese Nula (=0) porque o p-value é menor que o valor critico para qualquer nivel de significancia, concluindo-se que o coeficiente associado ao factor trabalho é estatisticamente significativo.
 (com P>|t|= 0.001) – rejeita-se a hipótese Nula (=0) porque o p-value é menor que o valor critico para qualquer nivel de significancia, concluindo-se que o coeficiente associado ao factor capital é estatisticamente significativo.
Teste de hipótese de rendimentos constantes de escala
Dados
 
Logo, rejeita-se a hipótese nula porque com um n=27, o t observado é maior que qualquer valor crítico possivel para um nivel de significância de 5%, significando que a função de produção industrial da Grega não comporta rendimentos de escala constantes.
Exercício 2
Incorporação de uma Restrição ao Modelo
Modelo sem restrição: 
Restrição por impor: 
Modelo com Restrição: 
 
 
Teste de Hipotese para Rendimentos de escala constantes
Estimação do Modelo com Restrição
 Source | SS df MS Number of obs = 27
-------------+------------------------------ F( 1, 25) = 233.64
 Model | 2.17534015 1 2.17534015 Prob > F = 0.0000
 Residual | .232761362 25 .009310454 R-squared = 0.9033
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.8995
 Total | 2.40810151 26 .092619289 Root MSE = .09649
------------------------------------------------------------------------------
ln_outplabor | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
 ln_caplabor | .6807308 .0445346 15.29 0.000 .5890102 .7724515
 _cons | -1.155954 .0742181 -15.58 0.000 -1.308809 -1.003099
 
�� QUOTE ��
Regeita-se a Hipótese nula uma vez que ao numero de observacoes dadas, o F calculado é maior que qualquer F crítico, pelo que novamente se conclui que a função de produção industrial da Grega não comporta rendimentos de escala constantes.
 Exercício 3
Estimação dos Modelos 
 - Modelo para o período 1961 – 1973
 Source | SS df MS Number of obs = 13
-------------+------------------------------ F( 1, 11) = 1468.29
 Model | .897959649 1 .897959649 Prob > F = 0.0000
 Residual | .006727254 11 .000611569 R-squared = 0.9926
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9919
 Total | .904686904 12 .075390575 Root MSE = .02473
------------------------------------------------------------------------------
ln_outplabor | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
 ln_caplabor | 1.08133 .0282197 38.32 0.000 1.019219 1.143442
 _cons | -.3418363 .0566378 -6.04 0.000 -.4664953 -.2171773
- Modelo para o período 1974 – 1987 
 Source | SS df MS Number of obs = 14
-------------+------------------------------ F( 1, 12) = 7.54
 Model | .014493315 1 .014493315 Prob > F = 0.0177
 Residual | .023070676 12 .001922556 R-squared = 0.3858
-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.3346
 Total | .037563992 13 .002889538 Root MSE = .04385
------------------------------------------------------------------------------
ln_outplabor | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
 ln_caplabor | .2095399 .0763172 2.75 0.018 .043259 .3758208
 _cons | -1.765394 .0970102 -18.20 0.000 -1.976761 -1.554027
A discrepâncias dos dois ajustamentos indiciam uma quebra na estrutura dos parâmetros, que pode ser atribuida as significativas mudanças quer do intercepto, quer do coeficiente angular. A alteração do coeficiente angular parece refletir a lei económica da produtividade marginal decrescente do capital: no primeiro periodo, um aumento unitário do rácio capital por trabalhador gerava um aumento mais que proporcional (i.e, em mais de 100%) do rácio produto por trabalhador. Já no segundo período os retornos baixaram para cerca de 21%. Esta mudança na produtividade dos factores pode evidenciar uma quebra.
Teste de Chow (Estabilidade Estrutural)
 
 
Sendo o F observado maior que qualquer valor crítico (aos graus de Liberdade dados), podemos rejeitar a hipótese nula de estabilidade dos parâmetros.
Exercício 4
, Modelo com variável dummy.
Parâmetros
 - Intercepto diferencial
 - Inclinação diferencial
Teste de Estabilidade Estrutural (por Intervalo de Confiança)
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_1585656861.unknown