La Tabla del Anexo 1 representa información acerca del ingreso y consumo agregados, correspondientes a un país europeo durante el periodo 1976-2011. Con dichos datos se pide: Correr en E views los modelos lineal, log-log, lin-log, y Recíprocos e interpretar los resultados (únicamente los coeficientes estimados, la significancia individual, la prueba F y el coeficiente de determinación)

1. 12) La Tabla del Anexo 1 representa información acerca del ingreso y consumo agregados,
correspondientes a un país europeo durante el periodo 1976-2011. Con dichos datos se pide:
Correr en E views los modelos lineal, log-log, lin-log, y Recíprocos e interpretar los resultados
(únicamente los coeficientes estimados, la significancia individual, la prueba F y el coeficiente
de determinación)
Año CONSUMO_AGREGADO INGRESOS_AGREGADOS
1976 733.2 791.8
1977 748.7 819.0
1978 771.4 844.3
1979 802.5 880.0
1980 822.7 894.0
1981 873.8 944.5
1982 899.8 989.4
1983 919.7 1012.1
1984 932.9 1028.8
1985 979.4 1067.2
1986 1005.1 1091.1
1987 1025.2 1123.2
1988 1069.0 1170.2
1989 1108.4 1207.3
1990 1170.6 1291.0
1991 1236.4 1365.7
1992 1298.9 1431.3
1993 1337.7 1493.2
1994 1405.9 1551.3
1995 1456.9 1599.8
1996 1492.0 1688.1
1997 1538.8 1728.4
1998 1621.9 1797.4
1999 1689.6 1916.8
2000 1674.0 1896.6
2001 1711.9 1931.7
2002 1803.9 2001.0
2003 1883.8 2066.6
2004 1961.0 2167.4
2005 2004.4 2212.6
2006 2000.4 2214.3
2007 2024.2 2248.6
2008 2050.7 2261.5
2009 2145.9 2334.6
2010 2239.9 2468.4
2011 2312.6 2509.0

2. Modelo Lineal
Interpretaciones:
β1: Se estima que cuando el ingreso agregado es igual a cero, el consumo agregado
será 11,165 unidades.
β2: dado un incremento de un dólar en el ingreso agregado, se estima que el
consumo agregado aumentara en 0.8985 unidades.
t1: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β1=0.
t2: Existe evidencia suficiente para no rechazar la Ho por lo que β2≠0.
Prueba F: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho con una confianza del 95%
por lo que decimos que el modelo es significativo explicando al consumo agregado.
R2: Con un 99.85% el ingreso agregado ayuda a explicar el comportamiento del
consumo agregado.
Modelo Log-Log
Interpretaciones:
β2: Dado un incremento en un 1% el ingreso agregado, se estima que el consumo
agregado aumentara en 0.983%.

3. t1: Existe evidencia suficiente para no rechazar la Ho por lo que β1=0.
t2: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β2=0.
Prueba F: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho con una confianza del 95%
por lo que decimos que el modelo es significativo explicando al consumo agregado.
R2: Con un 99.99% el ingreso agregado ayuda a explicar el comportamiento del
consumo agregado.
Modelo Log-Lin
Interpretaciones:
β2:Dado un incremento en un 1 dólar el ingresoagregado, se estimaque el consumo
agregado aumentara en 0,0656 %.
t1: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β1=0.
t2: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β2=0.
Prueba F: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho con una confianza del 95%
por lo que decimos que el modelo es significativo explicando al consumo agregado.
R2: Con un 98,42% el ingreso agregado ayuda a explicar el comportamiento del
consumo agregado.
Modelo Lin-Log

4. Interpretaciones:
β2: Dado un incremento en un 1 % el ingreso agregado, se estima que el consumo
agregado disminuirá en 82,13 unidades
t1: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β1=0.
t2: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β2=0.
Prueba F: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho con una confianza del 95%
por lo que decimos que el modelo es significativo explicando al consumo agregado.
R2: Con un 98,42% el ingreso agregado ayuda a explicar el comportamiento del
consumo agregado.
Modelo Reciproco
Interpretaciones:
Β1:Cuando elingreso agregado tiende alinfinito, seestima que el consumo agregado
aumentara en 2680,979 unidades
β2:Dado un incremento en un 1 dólar el ingresoagregado, se estimaque el consumo
agregado disminuirá en 1740800 unidades
t1: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β1=0.
t2: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho por lo que β2=0.
Prueba F: Existe evidencia suficiente para rechazar la Ho con una confianza del 95%
por lo que decimos que el modelo es significativo explicando al consumo agregado.
R2: Con un 91,45% el ingreso agregado ayuda a explicar el comportamiento del
consumo agregado.

5. Jaque-Bera
RESIDLINEAL RESIDLOG RESIDLINLOG RESIDLOGLIN RESIDRECI
Jaque-
Bera
3,246304 1,200680 2,954897 2,363757 2,051267
Probabi. 0,197276 0,548625 0,228219 0,306702 0,358569
En todos los modelos, no existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula
de que la distribución de los residuos es normal con una confianza del 95%.
Prueba de Kolmogorov- Smirnov una muestra
RESUMEN DE PRUEBA DE HIPOTESIS
Hipótesis Nula Test Sig. Decisión
1
La distribución de
RESIDLINEAL es normal con
la media 0,0 y la desviación
típica 18,57
Prueba de
Kolmogorov- Smirnov
una muestra
,129 Retener la
hipótesis
nula.
2
La distribución de RESIDLOG
es normal con la media 0,0 y
la desviación típica 0,01
Prueba de
Kolmogorov- Smirnov
una muestra
,329 Retener la
hipótesis
nula.
3
La distribución de
RESIDLINLOG es normal con
la media 0,0 y la desviación
típica 0,05
Prueba de
Kolmogorov- Smirnov
una muestra
,948 Retener la
hipótesis
nula.
4
La distribución de
RESIDLOGLIN es normal con
la media 0,0 y la desviación
típica 78,41
Prueba de
Kolmogorov- Smirnov
una muestra
,730 Retener la
hipótesis
nula.
5
La distribución de RESIDRECI
es normal con la media 0,0 y
la desviación típica 142,97
Prueba de
Kolmogorov- Smirnov
una muestra
,356 Retener la
hipótesis
nula.
Se muestralassignificanciasasintóticas.El nivel de significanciaes0,5
En todos los modelos, no existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula
de los residuos siguen una distribución normal con una confianza del 95%.