Cómo hacer un proyecto de econometría multivariante sin dolor

La mayoría de los departamentos de economía requieren que los estudiantes de pregrado de segundo o tercer año completen un proyecto de econometría y escriban un documento sobre sus hallazgos. Años más tarde, recuerdo lo estresante que fue mi proyecto, así que decidí escribir la guía de trabajos de economía econométrica que desearía tener cuando era estudiante. Espero que esto evite que pases muchas noches largas frente a una computadora.

Para este proyecto econométrico, voy a calcular la propensión marginal al consumo (MPC) en los Estados Unidos. (Si está más interesado en hacer un proyecto de econometría más simple y univariante, consulte "Cómo hacer un proyecto de econometría indolora") La propensión marginal al consumo se define como cuánto gasta un agente cuando recibe un dólar adicional de un dólar adicional Renta personal disponible. Mi teoría es que los consumidores guardan una cantidad fija de dinero para inversiones y emergencias, y gastan el resto de sus ingresos disponibles en bienes de consumo. Por lo tanto, mi hipótesis nula es que MPC = 1.

También me interesa ver cómo los cambios en la tasa preferencial influyen en los hábitos de consumo. Muchos creen que cuando la tasa de interés aumenta, las personas ahorran más y gastan menos. Si esto es cierto, deberíamos esperar que haya una relación negativa entre las tasas de interés, como la tasa preferencial, y el consumo. Mi teoría, sin embargo, es que no hay un vínculo entre los dos, por lo que todo lo demás es igual, no deberíamos ver ningún cambio en el nivel de propensión al consumo a medida que cambia la tasa preferencial.

Para probar mis hipótesis, necesito crear un modelo econométrico. Primero definiremos nuestras variables:

Y_t es el gasto nominal de consumo personal (PCE) en los Estados Unidos.
X_2t es el ingreso nominal disponible después de impuestos en los Estados Unidos. X_3t es la tasa preferencial en los EE. UU..

Nuestro modelo es entonces:

Yt = b1 + b2X2t + b3X3t

Donde b ₁, si ₂, y B ₃ son los parámetros que estaremos estimando mediante regresión lineal. Estos parámetros representan lo siguiente:

• si₁ es la cantidad del nivel de PCE cuando el ingreso nominal disponible después de impuestos (X_2t) y la tasa preferencial (X_3t) son ambos cero. No tenemos una teoría sobre cuál debería ser el valor "verdadero" de este parámetro, ya que nos interesa poco..
• si₂ representa la cantidad que PCE aumenta cuando el ingreso disponible después de impuestos disponible en los Estados Unidos aumenta en un dólar. Tenga en cuenta que esta es la definición de la propensión marginal al consumo (MPC), por lo que b₂ es simplemente el MPC. Nuestra teoría es que MPC = 1, por lo que nuestra hipótesis nula para este parámetro es b₂ = 1.
• si₃ representa la cantidad que PCE aumenta cuando la tasa preferencial aumenta en un porcentaje completo (por ejemplo, del 4% al 5% o del 8% al 9%). Nuestra teoría es que los cambios en la tasa preferencial no influyen en los hábitos de consumo, por lo que nuestra hipótesis nula para este parámetro es b₂ = 0.

Entonces, compararemos los resultados de nuestro modelo:

Yt = b1 + b2X2t + b3X3t

a la relación hipotética:

Yt = b1 + 1 * X2t + 0 * X3t

donde b ₁ es un valor que no nos interesa particularmente. Para poder estimar nuestros parámetros, necesitaremos datos. La hoja de cálculo de Excel "Gastos de consumo personal" contiene datos trimestrales estadounidenses desde el primer trimestre de 1959 hasta el tercer trimestre de 2003. Todos los datos provienen de FRED II - La Reserva Federal de St. Louis. Es el primer lugar al que debe acudir para obtener datos económicos de EE. UU. Después de descargar los datos, abra Excel y cargue el archivo llamado "aboutpce" (nombre completo "aboutpce.xls") en el directorio en el que lo guardó. Luego continúe con la página siguiente.

Asegúrese de continuar con la página 2 de "Cómo hacer un proyecto de econometría multivariante sin dolor"

Tenemos abierto el archivo de datos y podemos comenzar a buscar lo que necesitamos. Primero necesitamos ubicar nuestra variable Y. Recordemos que Y_t es el gasto nominal de consumo personal (PCE). Al escanear rápidamente nuestros datos, vemos que nuestros datos PCE están en la columna C, con la etiqueta "PCE (Y)". Al observar las columnas A y B, vemos que nuestros datos de PCE se ejecutan desde el primer trimestre de 1959 hasta el último trimestre de 2003 en las celdas C24-C180. Debería escribir estos hechos, ya que los necesitará más adelante..

Ahora necesitamos encontrar nuestras variables X. En nuestro modelo solo tenemos dos variables X, que son X_2t, ingreso personal disponible (DPI) y X_3t, La tasa preferencial. Vemos que DPI está en la columna marcada DPI (X2) que está en la Columna D, en las celdas D2-D180 y la tasa preferencial está en la columna marcada Prime Rate (X3) que está en la columna E, en las celdas E2-E180. Hemos identificado los datos que necesitamos. Ahora podemos calcular los coeficientes de regresión usando Excel. Si no está restringido a usar un programa en particular para su análisis de regresión, le recomiendo usar Excel. A Excel le faltan muchas de las características que utilizan muchos de los paquetes de econometría más sofisticados, pero para hacer una regresión lineal simple es una herramienta útil. Es mucho más probable que use Excel cuando ingresa al "mundo real" que cuando usa un paquete de econometría, por lo que ser competente en Excel es una habilidad útil para tener.

Nuestra Y_t los datos están en las celdas E2-E180 y nuestra X_t datos (X_2t y X_3t colectivamente) está en las celdas D2-E180. Al hacer una regresión lineal necesitamos cada Y_t tener exactamente una X asociada_2t y una X asociada_3t y así. En este caso tenemos el mismo número de Y_t, X_2t, y X_3t entradas, así que estamos listos para irnos. Ahora que hemos localizado los datos que necesitamos, podemos calcular nuestros coeficientes de regresión (nuestro b₁, si₂, y B₃) Antes de continuar, debe guardar su trabajo con un nombre de archivo diferente (elegí myproj.xls), por lo que si necesitamos comenzar de nuevo, tenemos nuestros datos originales.