Pruebas de validez econométricas

Significancia Estadística

Para determinar la significancia estadística es necesario calcular la varible t student, la cual es una distribución que tiene una fuerte vinculación con la curva o distribución normal, puesto que en la medida que se tengan mayor cantidad de observaciones en el calculo del t student la curva se va ajustando a la normal.


Para iniciar este tipo de evaluación hay que considerar los grados de libertad de la serie los cuales no son más que el número de observaciones “n” menos el número de variables utilizadas para la proyección.


La formula entonces queda


econometria
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Donde la variable ß es un parámetro encontrado en la ecuación, el gorrito o el ^ significa que el valor encontrado mediante los MCO y el valor ß por si solo es el real o el poblacional no estimado y econometria es el error estándar del parámetro.


El valor “t” debe evaluarse para un nivel de significancia o probabilidad que no debe ser mayor al 15% y se puede evaluar para una o para dos colas, esto se estima el valor mediante una tabla que se encuentra en la mayoría de libros de estadística para estudios superiores.


Para establecer si los coeficientes son significativos en términos estadísticos, se observa si el valor de t, se encuentra fuera de la zona crítica y en este caso se dice que los coeficientes son estadísticamente significativos. De caer dentro de los intervalos de las colas, es decir entre ellas, se dice que no son estadísticamente significativos, dependiendo del tipo de modelo también se puede elegir la prueba utilizando un lado de la cola.


En primer lugar se debe determinar el valor crítico y para ello se analiza los grados de libertad y la probabilidad con la que se desea trabajar, utilizando los valores de la función lineal tenemos:


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Como el valor de b es 0.90 y para una probabilidad del 5% con 15-2 grados de libertad se tiene un valor de 2.160, como el valor t es 60.92 podemos asegurar que la t student queda fuera del rango en que no existe significancia estadística


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