Modelo Econometrico

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Good to great

Pregunta 1: Debe una empresa que lo hace bien, buscar ser sobresaliente? si,no y porque?

Si porque una empresa debe impulsarse constantemente para mejorar y no quedarse atrás en un mundo cambiante. Como dijo Heráclito: “Lo único constante es el cambio”.

Aplicacion de Shiny

Aplicacion de Shiny

Instalar paquetes y llamar librerias 

# install.packages("WDI")
# install.packages("wbstats")
# install.packages("tidyverse")
#install.packages("plm")
#install.packages("gplots")

library(plm)
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.2     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::between() masks plm::between()
## ✖ dplyr::filter()  masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()     masks plm::lag(), stats::lag()
## ✖ dplyr::lead()    masks plm::lead()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(WDI)
library(wbstats)
library(gplots)
## 
## Attaching package: 'gplots'
## 
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     lowess
# library(readxl)

Generart conjunto de Datos de Panel 

# obtener informacion de varios paises
gdp <-wb_data(country=c("MX","US","CA"), indicator=c('NY.GDP.PCAP.CD',"SM.POP.NETM"), start_date=1950, end_date=2025)
# Generar conjunto de datos de panel
panel_1 <-select(gdp, country, date, NY.GDP.PCAP.CD, SM.POP.NETM)
panel_1 <-subset(panel_1, date == 1960 | date==1970 | date==1980 | date==1990 | date== 2000 | date==2010 | date==2020)

panel_1 <-pdata.frame(panel_1, index = c('country', "date"))

Paso 2. Prueba de Heterogenidad 

plotmeans(NY.GDP.PCAP.CD ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para el PIB", data= panel_1)

# Si la linea sale casi horizontal, hay poca o nula heterogenidad, por lo que no hay diferencias sistematicas que ajustar. 

#Si la linea sale quebrada, sube y baja, hay mucha Heterogenidad, por lo que hay que ajustar. (Buscamos esta linea quebarada para utilizar ya sea los modelos fijos o aleatorios)

plotmeans(SM.POP.NETM ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para la migracion", data= panel_1)

Paso 3. Prueba de Efectos Fijos y Aleatorios 

# Si estan quebradas las dos graficas por lo cual se tendran que realizar las 

# Modelo 1. Regresion agrupada (Pooled) se utliza si la linea nos salio quebrada
## Asume que no hay heteogenidad obervada (linea recta hroizaontal)
pooled <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="pooling" )
summary(pooled)
## Pooling Model
## 
## Call:
## plm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data = panel_1, model = "pooling")
## 
## Balanced Panel: n = 3, T = 7, N = 21
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -21506.0 -10924.8  -3728.9   5274.5  45389.3 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)   
## (Intercept) 1.2873e+04 4.2134e+03  3.0553 0.006511 **
## SM.POP.NETM 1.8616e-02 7.2324e-03  2.5740 0.018588 * 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    7259500000
## Residual Sum of Squares: 5382600000
## R-Squared:      0.25855
## Adj. R-Squared: 0.21952
## F-statistic: 6.62533 on 1 and 19 DF, p-value: 0.018588
# Modelo 2. Efectos fijos (within)
## Cuando llas diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="within")
summary(within)
## Oneway (individual) effect Within Model
## 
## Call:
## plm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data = panel_1, model = "within")
## 
## Balanced Panel: n = 3, T = 7, N = 21
## 
## Residuals:
##      Min.   1st Qu.    Median   3rd Qu.      Max. 
## -20886.56  -9903.27   -403.03   3407.39  44059.72 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## SM.POP.NETM 0.013921   0.014345  0.9705   0.3454
## 
## Total Sum of Squares:    5256100000
## Residual Sum of Squares: 4980200000
## R-Squared:      0.052492
## Adj. R-Squared: -0.11471
## F-statistic: 0.94181 on 1 and 17 DF, p-value: 0.34542
# Prueba F
pFtest(within, pooled)
## 
##  F test for individual effects
## 
## data:  NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM
## F = 0.68685, df1 = 2, df2 = 17, p-value = 0.5166
## alternative hypothesis: significant effects
# si el P value es menos a 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos

# Modelo 3. Efectos Aleatorios
# Cuando las diferencias no observadas son aleatorias

## Metodo Walhus
walhus <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="random", random.method = "walhus")
summary(walhus)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Wallace-Hussain's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data = panel_1, model = "random", 
##     random.method = "walhus")
## 
## Balanced Panel: n = 3, T = 7, N = 21
## 
## Effects:
##                     var   std.dev share
## idiosyncratic 278418900     16686     1
## individual            0         0     0
## theta: 0
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -21506.0 -10924.8  -3728.9   5274.5  45389.3 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)   
## (Intercept) 1.2873e+04 4.2134e+03  3.0553 0.002248 **
## SM.POP.NETM 1.8616e-02 7.2324e-03  2.5740 0.010054 * 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    7259500000
## Residual Sum of Squares: 5382600000
## R-Squared:      0.25855
## Adj. R-Squared: 0.21952
## Chisq: 6.62533 on 1 DF, p-value: 0.010054
## Metodo amemiya
amemiya <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="random", random.method = "amemiya")
summary(amemiya)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Amemiya's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data = panel_1, model = "random", 
##     random.method = "amemiya")
## 
## Balanced Panel: n = 3, T = 7, N = 21
## 
## Effects:
##                     var   std.dev share
## idiosyncratic 276675480     16634     1
## individual            0         0     0
## theta: 0
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -21506.0 -10924.8  -3728.9   5274.5  45389.3 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)   
## (Intercept) 1.2873e+04 4.2134e+03  3.0553 0.002248 **
## SM.POP.NETM 1.8616e-02 7.2324e-03  2.5740 0.010054 * 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    7259500000
## Residual Sum of Squares: 5382600000
## R-Squared:      0.25855
## Adj. R-Squared: 0.21952
## Chisq: 6.62533 on 1 DF, p-value: 0.010054
## Metodo nerlove
nerlove <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="random", random.method = "nerlove")
summary(nerlove)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Nerlove's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data = panel_1, model = "random", 
##     random.method = "nerlove")
## 
## Balanced Panel: n = 3, T = 7, N = 21
## 
## Effects:
##                     var   std.dev share
## idiosyncratic 237150411     15400 0.864
## individual     37271843      6105 0.136
## theta: 0.31
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -20850.0  -9773.4  -2826.2   3450.7  45608.0 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)  
## (Intercept) 1.3174e+04 5.8290e+03  2.2601  0.02382 *
## SM.POP.NETM 1.7563e-02 9.0595e-03  1.9386  0.05255 .
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    6.21e+09
## Residual Sum of Squares: 5184500000
## R-Squared:      0.16513
## Adj. R-Squared: 0.12119
## Chisq: 3.75814 on 1 DF, p-value: 0.052551
# Comparar la r2 ajustada de los 3 modelos y elegir el que tenga el mayor. 
### los primeros dos modelos me dan igual, Adj. R-Squared: 0.21952

phtest(walhus, within)
## 
##  Hausman Test
## 
## data:  NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM
## chisq = 0.14364, df = 1, p-value = 0.7047
## alternative hypothesis: one model is inconsistent
# p-value = 0.7047

# Al final por lo tanto nos quedamos con el modelo agreupado (pooled)

***************************

Actividad 1. Patentes V

Contexto

El entorno de negocios en el que las organizaciones se desarrollan es cada vez más dinámico por lo que las empresas enfrentan constantemente el reto de mantenerse al día y superar los nuevos retos que el ambiente presenta. La innovación es una de las mejores formas que las empresas tienen para conseguirlo. De acuerdo con el artículo “Innovation in business: What it is and why is so important” ´publicado en el Harvard Business Review la innovación presenta tres grandes ventajas para las empresas: les permite adaptarse, promueve el crecimiento y además les ayuda a diferenciarse de su competencia generando ventajas competitivas.

Se proporciona datos sobre patentes en distintas

# install.packages("readxl")
library(readxl)
#install.packages("lmtest")
library(lmtest)
## Loading required package: zoo
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
library(plm)
library(tidyverse)
library(WDI)
library(wbstats)
library(gplots)
patentes <-read_excel("/Users/sebastianespi/Downloads/PATENT 3.xls")

Entender la base de datos 

summary(patentes)
##      cusip            merger           employ            return       
##  Min.   :   800   Min.   :0.0000   Min.   :  0.085   Min.   :-73.022  
##  1st Qu.:368514   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:  1.227   1st Qu.:  5.128  
##  Median :501116   Median :0.0000   Median :  3.842   Median :  7.585  
##  Mean   :514536   Mean   :0.0177   Mean   : 18.826   Mean   :  8.003  
##  3rd Qu.:754688   3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.: 15.442   3rd Qu.: 10.501  
##  Max.   :878555   Max.   :1.0000   Max.   :506.531   Max.   : 48.675  
##                                    NA's   :21        NA's   :8        
##     patents         patentsg           stckpr              rnd           
##  Min.   :  0.0   Min.   :   0.00   Min.   :  0.1875   Min.   :   0.0000  
##  1st Qu.:  1.0   1st Qu.:   1.00   1st Qu.:  7.6250   1st Qu.:   0.6847  
##  Median :  3.0   Median :   4.00   Median : 16.5000   Median :   2.1456  
##  Mean   : 22.9   Mean   :  27.14   Mean   : 22.6270   Mean   :  29.3398  
##  3rd Qu.: 15.0   3rd Qu.:  19.00   3rd Qu.: 29.2500   3rd Qu.:  11.9168  
##  Max.   :906.0   Max.   :1063.00   Max.   :402.0000   Max.   :1719.3535  
##                                    NA's   :2                             
##     rndeflt             rndstck             sales               sic      
##  Min.   :   0.0000   Min.   :   0.125   Min.   :    1.22   Min.   :2000  
##  1st Qu.:   0.4788   1st Qu.:   5.152   1st Qu.:   52.99   1st Qu.:2890  
##  Median :   1.4764   Median :  13.353   Median :  174.06   Median :3531  
##  Mean   :  19.7238   Mean   : 163.823   Mean   : 1219.60   Mean   :3333  
##  3rd Qu.:   8.7527   3rd Qu.:  74.563   3rd Qu.:  728.96   3rd Qu.:3661  
##  Max.   :1000.7876   Max.   :9755.352   Max.   :44224.00   Max.   :9997  
##                      NA's   :157        NA's   :3                        
##       year     
##  Min.   :2012  
##  1st Qu.:2014  
##  Median :2016  
##  Mean   :2016  
##  3rd Qu.:2019  
##  Max.   :2021  
## 
str(patentes)
## tibble [2,260 × 13] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ cusip   : num [1:2260] 800 800 800 800 800 800 800 800 800 800 ...
##  $ merger  : num [1:2260] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ employ  : num [1:2260] 9.85 12.32 12.2 11.84 12.99 ...
##  $ return  : num [1:2260] 5.82 5.69 4.42 5.28 4.91 ...
##  $ patents : num [1:2260] 22 34 31 32 40 60 57 77 38 5 ...
##  $ patentsg: num [1:2260] 24 32 30 34 28 33 53 47 64 70 ...
##  $ stckpr  : num [1:2260] 47.6 57.9 33 38.5 35.1 ...
##  $ rnd     : num [1:2260] 2.56 3.1 3.27 3.24 3.78 ...
##  $ rndeflt : num [1:2260] 2.56 2.91 2.8 2.52 2.78 ...
##  $ rndstck : num [1:2260] 16.2 17.4 19.6 21.9 23.1 ...
##  $ sales   : num [1:2260] 344 436 535 567 631 ...
##  $ sic     : num [1:2260] 3740 3740 3740 3740 3740 3740 3740 3740 3740 3740 ...
##  $ year    : num [1:2260] 2012 2013 2014 2015 2016 ...
sum(is.na(patentes)) # NAs en la base de datos
## [1] 191
sapply(patentes, function(x) sum (is.na(x))) #NAs por variable
##    cusip   merger   employ   return  patents patentsg   stckpr      rnd 
##        0        0       21        8        0        0        2        0 
##  rndeflt  rndstck    sales      sic     year 
##        0      157        3        0        0
patentes$employ[is.na(patentes$employ)] <- mean(patentes$employ, na.rm=TRUE)
patentes$return[is.na(patentes$return)] <- mean(patentes$return, na.rm=TRUE)
patentes$stckpr[is.na(patentes$stckpr)] <- mean(patentes$stckpr, na.rm=TRUE)
patentes$rndstck[is.na(patentes$rndstck)] <- mean(patentes$rndstck, na.rm=TRUE)
patentes$sales[is.na(patentes$sales)] <- mean(patentes$sales, na.rm=TRUE)
summary(patentes)
##      cusip            merger           employ            return       
##  Min.   :   800   Min.   :0.0000   Min.   :  0.085   Min.   :-73.022  
##  1st Qu.:368514   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:  1.242   1st Qu.:  5.139  
##  Median :501116   Median :0.0000   Median :  3.893   Median :  7.601  
##  Mean   :514536   Mean   :0.0177   Mean   : 18.826   Mean   :  8.003  
##  3rd Qu.:754688   3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.: 16.034   3rd Qu.: 10.473  
##  Max.   :878555   Max.   :1.0000   Max.   :506.531   Max.   : 48.675  
##     patents         patentsg           stckpr              rnd           
##  Min.   :  0.0   Min.   :   0.00   Min.   :  0.1875   Min.   :   0.0000  
##  1st Qu.:  1.0   1st Qu.:   1.00   1st Qu.:  7.6250   1st Qu.:   0.6847  
##  Median :  3.0   Median :   4.00   Median : 16.5000   Median :   2.1456  
##  Mean   : 22.9   Mean   :  27.14   Mean   : 22.6270   Mean   :  29.3398  
##  3rd Qu.: 15.0   3rd Qu.:  19.00   3rd Qu.: 29.2500   3rd Qu.:  11.9168  
##  Max.   :906.0   Max.   :1063.00   Max.   :402.0000   Max.   :1719.3535  
##     rndeflt             rndstck             sales               sic      
##  Min.   :   0.0000   Min.   :   0.125   Min.   :    1.22   Min.   :2000  
##  1st Qu.:   0.4788   1st Qu.:   5.588   1st Qu.:   53.20   1st Qu.:2890  
##  Median :   1.4764   Median :  16.234   Median :  174.28   Median :3531  
##  Mean   :  19.7238   Mean   : 163.823   Mean   : 1219.60   Mean   :3333  
##  3rd Qu.:   8.7527   3rd Qu.: 119.105   3rd Qu.:  743.42   3rd Qu.:3661  
##  Max.   :1000.7876   Max.   :9755.352   Max.   :44224.00   Max.   :9997  
##       year     
##  Min.   :2012  
##  1st Qu.:2014  
##  Median :2016  
##  Mean   :2016  
##  3rd Qu.:2019  
##  Max.   :2021
sum(is.na(patentes)) # NA en la base de datos
## [1] 0
boxplot(patentes$cusip, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$merger, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$employ, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$return, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$patents, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$patentsg, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$stckpr, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$rnd, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$rndeflt, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$rndstck, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$sales, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$sic, horizontal=TRUE)

boxplot(patentes$year, horizontal=TRUE)

patentes$year <- patentes$year - 40
summary(patentes)
##      cusip            merger           employ            return       
##  Min.   :   800   Min.   :0.0000   Min.   :  0.085   Min.   :-73.022  
##  1st Qu.:368514   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:  1.242   1st Qu.:  5.139  
##  Median :501116   Median :0.0000   Median :  3.893   Median :  7.601  
##  Mean   :514536   Mean   :0.0177   Mean   : 18.826   Mean   :  8.003  
##  3rd Qu.:754688   3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.: 16.034   3rd Qu.: 10.473  
##  Max.   :878555   Max.   :1.0000   Max.   :506.531   Max.   : 48.675  
##     patents         patentsg           stckpr              rnd           
##  Min.   :  0.0   Min.   :   0.00   Min.   :  0.1875   Min.   :   0.0000  
##  1st Qu.:  1.0   1st Qu.:   1.00   1st Qu.:  7.6250   1st Qu.:   0.6847  
##  Median :  3.0   Median :   4.00   Median : 16.5000   Median :   2.1456  
##  Mean   : 22.9   Mean   :  27.14   Mean   : 22.6270   Mean   :  29.3398  
##  3rd Qu.: 15.0   3rd Qu.:  19.00   3rd Qu.: 29.2500   3rd Qu.:  11.9168  
##  Max.   :906.0   Max.   :1063.00   Max.   :402.0000   Max.   :1719.3535  
##     rndeflt             rndstck             sales               sic      
##  Min.   :   0.0000   Min.   :   0.125   Min.   :    1.22   Min.   :2000  
##  1st Qu.:   0.4788   1st Qu.:   5.588   1st Qu.:   53.20   1st Qu.:2890  
##  Median :   1.4764   Median :  16.234   Median :  174.28   Median :3531  
##  Mean   :  19.7238   Mean   : 163.823   Mean   : 1219.60   Mean   :3333  
##  3rd Qu.:   8.7527   3rd Qu.: 119.105   3rd Qu.:  743.42   3rd Qu.:3661  
##  Max.   :1000.7876   Max.   :9755.352   Max.   :44224.00   Max.   :9997  
##       year     
##  Min.   :1972  
##  1st Qu.:1974  
##  Median :1976  
##  Mean   :1976  
##  3rd Qu.:1979  
##  Max.   :1981

Paso1. Generar conjunto de datos 

#Generar conjunto de datos
panel_patente <-pdata.frame(patentes, index = c('cusip', "year"))

Paso 2. Prueba de Heterogenidad 

plotmeans(patents ~ cusip, main= "Prueba de heterogenidad entre empresas para sus patentes", data= panel_patente)

#Como la linea sale quebrada, sube y baja, hay mucha Heterogenidad, por lo que hay que ajustar

Paso 3. Prueba de Efectos Fijos y Aleatorios 

# Modelo 1. Regresion agrupada (Pooled) se utliza si la linea nos salio quebrada

pooled_patente <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="pooling" )
summary(pooled_patente)
## Pooling Model
## 
## Call:
## plm(formula = patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + 
##     sales + sic, data = panel_patente, model = "pooling")
## 
## Balanced Panel: n = 226, T = 10, N = 2260
## 
## Residuals:
##       Min.    1st Qu.     Median    3rd Qu.       Max. 
## -320.36212  -10.01555    0.94472    7.40861  433.86316 
## 
## Coefficients:
##                Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)    
## (Intercept) -4.1831e-01  5.2757e+00 -0.0793   0.93681    
## merger      -1.1612e+01  7.2433e+00 -1.6031   0.10905    
## employ       1.3683e+00  4.1969e-02 32.6040 < 2.2e-16 ***
## return      -4.3505e-03  1.8155e-01 -0.0240   0.98088    
## stckpr       6.5137e-01  4.3139e-02 15.0994 < 2.2e-16 ***
## rnd         -1.3853e-01  1.6106e-02 -8.6007 < 2.2e-16 ***
## sales       -3.2049e-03  4.6962e-04 -6.8246  1.13e-11 ***
## sic         -2.6894e-03  1.4820e-03 -1.8146   0.06972 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    10998000
## Residual Sum of Squares: 4600300
## R-Squared:      0.58173
## Adj. R-Squared: 0.58043
## F-statistic: 447.437 on 7 and 2252 DF, p-value: < 2.22e-16
# Modelo 2. Efectos fijos (within)
## Cuando llas diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within_patentes<- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="within" )
summary(within_patentes)
## Oneway (individual) effect Within Model
## 
## Call:
## plm(formula = patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + 
##     sales + sic, data = panel_patente, model = "within")
## 
## Balanced Panel: n = 226, T = 10, N = 2260
## 
## Residuals:
##       Min.    1st Qu.     Median    3rd Qu.       Max. 
## -497.22898   -1.64569   -0.19669    1.64341  184.49423 
## 
## Coefficients:
##           Estimate  Std. Error  t-value  Pr(>|t|)    
## merger  3.30904770  4.16313684   0.7948   0.42680    
## employ  0.11963128  0.07052503   1.6963   0.08998 .  
## return -0.07056694  0.10867769  -0.6493   0.51620    
## stckpr -0.01107952  0.03242512  -0.3417   0.73262    
## rnd    -0.19889614  0.01443066 -13.7829 < 2.2e-16 ***
## sales  -0.00309052  0.00041525  -7.4426 1.451e-13 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    1091400
## Residual Sum of Squares: 819280
## R-Squared:      0.24935
## Adj. R-Squared: 0.16385
## F-statistic: 112.278 on 6 and 2028 DF, p-value: < 2.22e-16
# Prueba F
pFtest(within_patentes, pooled_patente)
## 
##  F test for individual effects
## 
## data:  patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic
## F = 41.782, df1 = 224, df2 = 2028, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: significant effects
# si el P value es menos a 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos

# Modelo 3. Efectos Aleatorios
# Cuando las diferencias no observadas son aleatorias

## Metodo Walhus
walhus_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="random", random.method ="walhus" )
summary(walhus_patentes)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Wallace-Hussain's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + 
##     sales + sic, data = panel_patente, model = "random", random.method = "walhus")
## 
## Balanced Panel: n = 226, T = 10, N = 2260
## 
## Effects:
##                   var std.dev share
## idiosyncratic  555.26   23.56 0.273
## individual    1480.26   38.47 0.727
## theta: 0.8099
## 
## Residuals:
##       Min.    1st Qu.     Median    3rd Qu.       Max. 
## -433.72438   -3.89667   -1.76198    0.78484  211.91016 
## 
## Coefficients:
##                Estimate  Std. Error z-value  Pr(>|z|)    
## (Intercept) 11.84397257 12.78087032  0.9267    0.3541    
## merger       4.47647107  4.51685216  0.9911    0.3217    
## employ       1.10525428  0.04853786 22.7710 < 2.2e-16 ***
## return      -0.12920955  0.11762230 -1.0985    0.2720    
## stckpr       0.17097726  0.03355374  5.0956 3.476e-07 ***
## rnd         -0.14575073  0.01469317 -9.9196 < 2.2e-16 ***
## sales       -0.00393738  0.00042854 -9.1880 < 2.2e-16 ***
## sic         -0.00107515  0.00376075 -0.2859    0.7750    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    1449600
## Residual Sum of Squares: 1098300
## R-Squared:      0.24236
## Adj. R-Squared: 0.24
## Chisq: 720.388 on 7 DF, p-value: < 2.22e-16
## Metodo amemiya
amemiya_patentes<- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="random", random.method ="amemiya" )
summary(amemiya_patentes)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Amemiya's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + 
##     sales + sic, data = panel_patente, model = "random", random.method = "amemiya")
## 
## Balanced Panel: n = 226, T = 10, N = 2260
## 
## Effects:
##                   var std.dev share
## idiosyncratic  402.79   20.07 0.051
## individual    7483.44   86.51 0.949
## theta: 0.9268
## 
## Residuals:
##       Min.    1st Qu.     Median    3rd Qu.       Max. 
## -454.59697   -2.99704   -1.65272    0.59741  193.17353 
## 
## Coefficients:
##                Estimate  Std. Error  z-value  Pr(>|z|)    
## (Intercept)  8.58107091 29.77947247   0.2882    0.7732    
## merger       3.91351453  4.11354681   0.9514    0.3414    
## employ       0.49060426  0.06153621   7.9726 1.554e-15 ***
## return      -0.09427795  0.10733800  -0.8783    0.3798    
## stckpr       0.04660332  0.03163610   1.4731    0.1407    
## rnd         -0.17995961  0.01406835 -12.7918 < 2.2e-16 ***
## sales       -0.00342554  0.00040647  -8.4275 < 2.2e-16 ***
## sic          0.00425278  0.00877425   0.4847    0.6279    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    1144500
## Residual Sum of Squares: 891720
## R-Squared:      0.22085
## Adj. R-Squared: 0.21842
## Chisq: 638.312 on 7 DF, p-value: < 2.22e-16
## Metodo nerlove
nerlove_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="random", random.method = "nerlove")
summary(nerlove_patentes)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Nerlove's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + 
##     sales + sic, data = panel_patente, model = "random", random.method = "nerlove")
## 
## Balanced Panel: n = 226, T = 10, N = 2260
## 
## Effects:
##                   var std.dev share
## idiosyncratic  362.51   19.04 0.046
## individual    7557.16   86.93 0.954
## theta: 0.9309
## 
## Residuals:
##       Min.    1st Qu.     Median    3rd Qu.       Max. 
## -455.94828   -2.93752   -1.60035    0.62863  192.36375 
## 
## Coefficients:
##                Estimate  Std. Error  z-value  Pr(>|z|)    
## (Intercept)  8.38498937 31.41700295   0.2669    0.7896    
## merger       3.86675065  4.09938561   0.9433    0.3456    
## employ       0.46018862  0.06203371   7.4184 1.186e-13 ***
## return      -0.09236163  0.10697310  -0.8634    0.3879    
## stckpr       0.04167663  0.03156299   1.3204    0.1867    
## rnd         -0.18153379  0.01403810 -12.9315 < 2.2e-16 ***
## sales       -0.00339833  0.00040545  -8.3816 < 2.2e-16 ***
## sic          0.00451640  0.00925634   0.4879    0.6256    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    1138700
## Residual Sum of Squares: 885220
## R-Squared:      0.22262
## Adj. R-Squared: 0.22021
## Chisq: 644.925 on 7 DF, p-value: < 2.22e-16
# Comparar la r2 ajustada de los 3 modelos y elegir el que tenga el mayor. 

phtest(walhus_patentes, within_patentes)
## 
##  Hausman Test
## 
## data:  patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic
## chisq = 352.48, df = 6, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: one model is inconsistent
# Si el P-VALUE es < 0.05, usamos efectos fijos

# Al final por lo tanto nos quedamos con el modelo de efectos fijos (within)

Paso 4. Pruebas de heterocedasticidad y Autocorrelacion serial 

# Prueba de Heteroestacidad 
bptest(within_patentes)
## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  within_patentes
## BP = 1447.6, df = 7, p-value < 2.2e-16
# si es el p-value < 0.05, hay heterocedasticidad en los residuos (problema dectectado)
# Prueba de Autocorrelacion Serial 
pwartest(within_patentes)
## 
##  Wooldridge's test for serial correlation in FE panels
## 
## data:  within_patentes
## F = 104.29, df1 = 1, df2 = 2032, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: serial correlation
# Si el p value < 0.05 , hay autocorrelacion serial en los errores (problema detectado)

# Modelo de correcion con errroes Estandar robustos
coeficientes_corregidos <-coeftest(within_patentes, vcov=vcovHC(within_patentes, type= "HC0"))
solo_coeficientes <- coeficientes_corregidos[,1]

Paso 5. Pruebas de pronosticos y evaluar modelos 

datos_de_prueba <- data.frame(merger = 0, employ =10, return =6, stckpr = 48, rnd=3, sales=344)
prediccion <-sum(solo_coeficientes*datos_de_prueba)
prediccion
## [1] -1.418735

Paso 6. Conclusiones

Este ejercicio muestra cómo, mediante un análisis de datos en panel, es posible identificar la heterogeneidad entre empresas, seleccionar el modelo econométrico más adecuado (efectos fijos), corregir problemas como heterocedasticidad y autocorrelación, y generar pronósticos más precisos para variables clave como las patentes, apoyando la toma de decisiones basadas en evidencia.

***********************************************

Actividad en equipo

Obtencion de informacion 

# obtener informacion de varios paises
gdp2 <-wb_data(country=c("FR","DE","PL"), indicator=c('NY.GDP.PCAP.CD',"AG.PRD.CROP.XD"), start_date=1950, end_date=2010)
view(gdp2)

Generart conjunto de Datos de Panel 

# Generar conjunto de datos de panel
panel_2 <-select(gdp2,country, date, AG.PRD.CROP.XD, NY.GDP.PCAP.CD)
panel_2 <-subset(panel_2, date == 1960 | date==1970 | date==1980 | date==1990 | date== 2000 | date==2010)

panel_2 <-pdata.frame(panel_2, index = c('country', "date"))

Paso 2. Prueba de Heterogenidad 

plotmeans(AG.PRD.CROP.XD ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para la producción de alimentos ", data= panel_2)

plotmeans(NY.GDP.PCAP.CD ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para GDP per capita", data= panel_2)

#Ambas graficas nos slaieron quebrados, por ende podemos proseguir con el siguente paso.

Paso 3. Prueba de Efectos Fijos y Aleatorios 

# Si estan quebradas las dos graficas por lo cual se tendran que realizar las 

# Modelo 1. Regresion agrupada (Pooled) se utliza si la linea nos salio quebrada
## Asume que no hay heteogenidad obervada (linea recta hroizaontal)
pooled1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="pooling" )
summary(pooled1)
## Pooling Model
## 
## Call:
## plm(formula = AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data = panel_2, 
##     model = "pooling")
## 
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 3-5, N = 13
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -14.9546  -7.9547  -2.2826   4.9992  31.0521 
## 
## Coefficients:
##                   Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)    
## (Intercept)     9.7223e+01  5.7289e+00 16.9706 3.088e-09 ***
## NY.GDP.PCAP.CD -7.7812e-05  2.6674e-04 -0.2917    0.7759    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    1725.9
## Residual Sum of Squares: 1712.6
## R-Squared:      0.0076768
## Adj. R-Squared: -0.082534
## F-statistic: 0.0850985 on 1 and 11 DF, p-value: 0.77593
# Modelo 2. Efectos fijos (within)
## Cuando llas diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="within")
summary(within1)
## Oneway (individual) effect Within Model
## 
## Call:
## plm(formula = AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data = panel_2, 
##     model = "within")
## 
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 3-5, N = 13
## 
## Residuals:
##     Min.  1st Qu.   Median  3rd Qu.     Max. 
## -18.7930  -3.9563  -1.2098   3.2086  22.7493 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## NY.GDP.PCAP.CD 0.00015617 0.00028046  0.5568   0.5912
## 
## Total Sum of Squares:    1265.7
## Residual Sum of Squares: 1223.6
## R-Squared:      0.033305
## Adj. R-Squared: -0.28893
## F-statistic: 0.310068 on 1 and 9 DF, p-value: 0.59121
# Prueba F
pFtest(within1, pooled1)
## 
##  F test for individual effects
## 
## data:  AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD
## F = 1.7985, df1 = 2, df2 = 9, p-value = 0.2202
## alternative hypothesis: significant effects
# si el P value es menos a 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
## p-value = 0.2202

# Modelo 3. Efectos Aleatorios
# Cuando las diferencias no observadas son aleatorias

## Metodo Walhus
walhus1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="random", random.method = "walhus")
summary(walhus1)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Wallace-Hussain's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data = panel_2, 
##     model = "random", random.method = "walhus")
## 
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 3-5, N = 13
## 
## Effects:
##                   var std.dev share
## idiosyncratic 141.902  11.912 0.879
## individual     19.618   4.429 0.121
## theta:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.1593  0.2311  0.2311  0.2145  0.2311  0.2311 
## 
## Residuals:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## -13.739  -6.434  -3.017  -0.174   3.844  30.077 
## 
## Coefficients:
##                   Estimate  Std. Error z-value Pr(>|z|)    
## (Intercept)     9.6552e+01  6.1002e+00 15.8276   <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.CD -1.3275e-05  2.6472e-04 -0.0501     0.96    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    2030.5
## Residual Sum of Squares: 1572
## R-Squared:      0.3514
## Adj. R-Squared: 0.29243
## Chisq: 0.00251477 on 1 DF, p-value: 0.96
## Metodo amemiya
amemiya1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="random", random.method = "amemiya")
summary(amemiya1)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Amemiya's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data = panel_2, 
##     model = "random", random.method = "amemiya")
## 
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 3-5, N = 13
## 
## Effects:
##                   var std.dev share
## idiosyncratic 135.955  11.660 0.793
## individual     35.544   5.962 0.207
## theta:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.2514  0.3416  0.3416  0.3208  0.3416  0.3416 
## 
## Residuals:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## -13.044  -5.425  -3.332  -0.231   3.117  29.443 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)    
## (Intercept)    9.6207e+01 6.4342e+00 14.9524   <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.CD 2.0118e-05 2.6326e-04  0.0764   0.9391    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    2063.1
## Residual Sum of Squares: 1501.6
## R-Squared:      0.38487
## Adj. R-Squared: 0.32895
## Chisq: 0.00584005 on 1 DF, p-value: 0.93908
## Metodo nerlove
nerlove1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="random", random.method = "nerlove")
summary(nerlove1)
## Oneway (individual) effect Random Effect Model 
##    (Nerlove's transformation)
## 
## Call:
## plm(formula = AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data = panel_2, 
##     model = "random", random.method = "nerlove")
## 
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 3-5, N = 13
## 
## Effects:
##                  var std.dev share
## idiosyncratic 94.123   9.702 0.573
## individual    70.251   8.382 0.427
## theta:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##  0.4444  0.5403  0.5403  0.5182  0.5403  0.5403 
## 
## Residuals:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
## -12.750  -4.351  -3.428  -0.268   2.392  27.962 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)    
## (Intercept)    9.5594e+01 7.6603e+00 12.4791   <2e-16 ***
## NY.GDP.PCAP.CD 7.9534e-05 2.5983e-04  0.3061   0.7595    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Total Sum of Squares:    1888.6
## Residual Sum of Squares: 1378.8
## R-Squared:      0.34578
## Adj. R-Squared: 0.28631
## Chisq: 0.093698 on 1 DF, p-value: 0.75953
# Comparar la r2 ajustada de los 3 modelos y elegir el que tenga el mayor. 
### 

phtest(walhus1, within1)
## 
##  Hausman Test
## 
## data:  AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD
## chisq = 3.3462, df = 1, p-value = 0.06736
## alternative hypothesis: one model is inconsistent
# p-value = 0.06736

# Al final por lo tanto nos quedamos con el modelo agreupado (pooled)
---
title: "Actividad Modulo 1"
author: "Sebastian Espinoza A00833704"
date: "2025-08-11"
output: 
 html_document: 
  toc: TRUE
  toc_float: TRUE
  code_download: TRUE
  theme: cosmo
---
# <span style='color:blue;'> Modelo Econometrico </span>

[Docs actividad](https://docs.google.com/document/d/1Dx_5hpZ__POEycYahEtUaSLVS6oKMciManr9N7nm0W0/edit?usp=sharing)

# <span style='color:green;'> Good to great </span>
Pregunta 1: Debe una empresa que lo hace bien, buscar ser sobresaliente? si,no y porque?

Si porque una empresa debe impulsarse constantemente para mejorar y no quedarse atrás en un mundo cambiante. Como dijo Heráclito: “Lo único constante es el cambio”.

# <span style='color:orange;'> Aplicacion de Shiny </span>
[Aplicacion de Shiny](https://sebastianespi.shinyapps.io/EM25/)

# <span style='color:orange;'> Instalar paquetes y llamar librerias </span>
```{r}
# install.packages("WDI")
# install.packages("wbstats")
# install.packages("tidyverse")
#install.packages("plm")
#install.packages("gplots")

library(plm)
library(tidyverse)
library(WDI)
library(wbstats)
library(gplots)
# library(readxl)
```

# <span style='color:orange;'> Generart conjunto de Datos de Panel </span>
```{r}
# obtener informacion de varios paises
gdp <-wb_data(country=c("MX","US","CA"), indicator=c('NY.GDP.PCAP.CD',"SM.POP.NETM"), start_date=1950, end_date=2025)
```

```{r}
# Generar conjunto de datos de panel
panel_1 <-select(gdp, country, date, NY.GDP.PCAP.CD, SM.POP.NETM)
panel_1 <-subset(panel_1, date == 1960 | date==1970 | date==1980 | date==1990 | date== 2000 | date==2010 | date==2020)

panel_1 <-pdata.frame(panel_1, index = c('country', "date"))
```

# <span style='color:orange;'> Paso 2. Prueba de Heterogenidad </span>
```{r}
plotmeans(NY.GDP.PCAP.CD ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para el PIB", data= panel_1)

# Si la linea sale casi horizontal, hay poca o nula heterogenidad, por lo que no hay diferencias sistematicas que ajustar. 

#Si la linea sale quebrada, sube y baja, hay mucha Heterogenidad, por lo que hay que ajustar. (Buscamos esta linea quebarada para utilizar ya sea los modelos fijos o aleatorios)

plotmeans(SM.POP.NETM ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para la migracion", data= panel_1)
```

# <span style='color:orange;'> Paso 3. Prueba de Efectos Fijos y Aleatorios </span>
```{r}
# Si estan quebradas las dos graficas por lo cual se tendran que realizar las 

# Modelo 1. Regresion agrupada (Pooled) se utliza si la linea nos salio quebrada
## Asume que no hay heteogenidad obervada (linea recta hroizaontal)
pooled <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="pooling" )
summary(pooled)

# Modelo 2. Efectos fijos (within)
## Cuando llas diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="within")
summary(within)

# Prueba F
pFtest(within, pooled)
# si el P value es menos a 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos

# Modelo 3. Efectos Aleatorios
# Cuando las diferencias no observadas son aleatorias

## Metodo Walhus
walhus <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="random", random.method = "walhus")
summary(walhus)

## Metodo amemiya
amemiya <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="random", random.method = "amemiya")
summary(amemiya)

## Metodo nerlove
nerlove <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM, data= panel_1, model="random", random.method = "nerlove")
summary(nerlove)

# Comparar la r2 ajustada de los 3 modelos y elegir el que tenga el mayor. 
### los primeros dos modelos me dan igual, Adj. R-Squared: 0.21952

phtest(walhus, within)
# p-value = 0.7047

# Al final por lo tanto nos quedamos con el modelo agreupado (pooled)
```

## ***************************
# <span style='color:orange;'> Actividad 1. Patentes </span>V
## <span style='color:orange;'> Contexto </span>

El entorno de negocios en el que las organizaciones se desarrollan es cada vez más dinámico por lo que las empresas enfrentan constantemente el reto de mantenerse al día y superar los nuevos retos que el ambiente presenta. La innovación es una de las mejores formas que las empresas tienen para conseguirlo. De acuerdo con el artículo "Innovation in business: What it is and why is so important" ´publicado en el Harvard Business Review la innovación presenta tres grandes ventajas para las empresas: les permite adaptarse, promueve el crecimiento y además les ayuda a diferenciarse de su competencia generando ventajas competitivas. 

Se proporciona datos sobre patentes en distintas 


```{r}
# install.packages("readxl")
library(readxl)
#install.packages("lmtest")
library(lmtest)
library(plm)
library(tidyverse)
library(WDI)
library(wbstats)
library(gplots)
patentes <-read_excel("/Users/sebastianespi/Downloads/PATENT 3.xls")
```

## <span style='color:red;'> Entender la base de datos </span>
```{r}
summary(patentes)
str(patentes)
sum(is.na(patentes)) # NAs en la base de datos
sapply(patentes, function(x) sum (is.na(x))) #NAs por variable
patentes$employ[is.na(patentes$employ)] <- mean(patentes$employ, na.rm=TRUE)
patentes$return[is.na(patentes$return)] <- mean(patentes$return, na.rm=TRUE)
patentes$stckpr[is.na(patentes$stckpr)] <- mean(patentes$stckpr, na.rm=TRUE)
patentes$rndstck[is.na(patentes$rndstck)] <- mean(patentes$rndstck, na.rm=TRUE)
patentes$sales[is.na(patentes$sales)] <- mean(patentes$sales, na.rm=TRUE)
summary(patentes)
sum(is.na(patentes)) # NA en la base de datos
boxplot(patentes$cusip, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$merger, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$employ, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$return, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$patents, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$patentsg, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$stckpr, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$rnd, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$rndeflt, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$rndstck, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$sales, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$sic, horizontal=TRUE)
boxplot(patentes$year, horizontal=TRUE)
patentes$year <- patentes$year - 40
summary(patentes)
```

## <span style='color:red;'> Paso1. Generar conjunto de datos </span>
```{r}
#Generar conjunto de datos
panel_patente <-pdata.frame(patentes, index = c('cusip', "year"))
```


## <span style='color:red;'> Paso 2. Prueba de Heterogenidad </span>
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
plotmeans(patents ~ cusip, main= "Prueba de heterogenidad entre empresas para sus patentes", data= panel_patente)

#Como la linea sale quebrada, sube y baja, hay mucha Heterogenidad, por lo que hay que ajustar
```
## <span style='color:red;'> Paso 3. Prueba de Efectos Fijos y Aleatorios </span>
```{r}
# Modelo 1. Regresion agrupada (Pooled) se utliza si la linea nos salio quebrada

pooled_patente <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="pooling" )
summary(pooled_patente)

# Modelo 2. Efectos fijos (within)
## Cuando llas diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within_patentes<- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="within" )
summary(within_patentes)

# Prueba F
pFtest(within_patentes, pooled_patente)
# si el P value es menos a 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos

# Modelo 3. Efectos Aleatorios
# Cuando las diferencias no observadas son aleatorias

## Metodo Walhus
walhus_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="random", random.method ="walhus" )
summary(walhus_patentes)

## Metodo amemiya
amemiya_patentes<- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="random", random.method ="amemiya" )
summary(amemiya_patentes)

## Metodo nerlove
nerlove_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data= panel_patente, model="random", random.method = "nerlove")
summary(nerlove_patentes)

# Comparar la r2 ajustada de los 3 modelos y elegir el que tenga el mayor. 

phtest(walhus_patentes, within_patentes)
# Si el P-VALUE es < 0.05, usamos efectos fijos

# Al final por lo tanto nos quedamos con el modelo de efectos fijos (within)
```
## <span style='color:red;'> Paso 4. Pruebas de heterocedasticidad y Autocorrelacion serial </span>

```{r}
# Prueba de Heteroestacidad 
bptest(within_patentes)
# si es el p-value < 0.05, hay heterocedasticidad en los residuos (problema dectectado)
```

```{r}
# Prueba de Autocorrelacion Serial 
pwartest(within_patentes)

# Si el p value < 0.05 , hay autocorrelacion serial en los errores (problema detectado)

# Modelo de correcion con errroes Estandar robustos
coeficientes_corregidos <-coeftest(within_patentes, vcov=vcovHC(within_patentes, type= "HC0"))
solo_coeficientes <- coeficientes_corregidos[,1]

```
## <span style='color:red;'> Paso 5. Pruebas de pronosticos y  evaluar modelos </span>

```{r}
datos_de_prueba <- data.frame(merger = 0, employ =10, return =6, stckpr = 48, rnd=3, sales=344)
prediccion <-sum(solo_coeficientes*datos_de_prueba)
prediccion

```

## <span style='color:red;'> Paso 6. Conclusiones </span>

Este ejercicio muestra cómo, mediante un análisis de datos en panel, es posible identificar la heterogeneidad entre empresas, seleccionar el modelo econométrico más adecuado (efectos fijos), corregir problemas como heterocedasticidad y autocorrelación, y generar pronósticos más precisos para variables clave como las patentes, apoyando la toma de decisiones basadas en evidencia.


#### ***********************************************

# <span style='color:green;'> Actividad en equipo </span>
## <span style='color:green;'> Obtencion de informacion </span>
```{r}
# obtener informacion de varios paises
gdp2 <-wb_data(country=c("FR","DE","PL"), indicator=c('NY.GDP.PCAP.CD',"AG.PRD.CROP.XD"), start_date=1950, end_date=2010)
view(gdp2)
```

## <span style='color:green;'> Generart conjunto de Datos de Panel </span>
```{r}
# Generar conjunto de datos de panel
panel_2 <-select(gdp2,country, date, AG.PRD.CROP.XD, NY.GDP.PCAP.CD)
panel_2 <-subset(panel_2, date == 1960 | date==1970 | date==1980 | date==1990 | date== 2000 | date==2010)

panel_2 <-pdata.frame(panel_2, index = c('country', "date"))
```

## <span style='color:green;'> Paso 2. Prueba de Heterogenidad </span>
```{r}
plotmeans(AG.PRD.CROP.XD ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para la producción de alimentos ", data= panel_2)

plotmeans(NY.GDP.PCAP.CD ~ country, main= "Prueba de heterogenidad entre paises para GDP per capita", data= panel_2)

#Ambas graficas nos slaieron quebrados, por ende podemos proseguir con el siguente paso. 
```

## <span style='color:green;'> Paso 3. Prueba de Efectos Fijos y Aleatorios </span>
```{r}
# Si estan quebradas las dos graficas por lo cual se tendran que realizar las 

# Modelo 1. Regresion agrupada (Pooled) se utliza si la linea nos salio quebrada
## Asume que no hay heteogenidad obervada (linea recta hroizaontal)
pooled1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="pooling" )
summary(pooled1)

# Modelo 2. Efectos fijos (within)
## Cuando llas diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="within")
summary(within1)

# Prueba F
pFtest(within1, pooled1)
# si el P value es menos a 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
## p-value = 0.2202

# Modelo 3. Efectos Aleatorios
# Cuando las diferencias no observadas son aleatorias

## Metodo Walhus
walhus1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="random", random.method = "walhus")
summary(walhus1)

## Metodo amemiya
amemiya1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="random", random.method = "amemiya")
summary(amemiya1)

## Metodo nerlove
nerlove1 <- plm(AG.PRD.CROP.XD ~ NY.GDP.PCAP.CD, data= panel_2, model="random", random.method = "nerlove")
summary(nerlove1)

# Comparar la r2 ajustada de los 3 modelos y elegir el que tenga el mayor. 
### 

phtest(walhus1, within1)
# p-value = 0.06736

# Al final por lo tanto nos quedamos con el modelo agreupado (pooled)
```

