Actividad1
Hugo Enrique Espronceda Anaya / A01284827
2025-08-12
Ejercicio 1. Módelo Econométrico
¿Qué factores afectan a la plusvalía de una propiedad?
M^2 (Construcción) - Metros cuadrados de construcción de la propiedad
M^2 (Terreno) - Metros cuadrados de terreno de la propiedad
Antigüedad - Años que tiene la propiedad
Municipio - Neighborhood index
Modelo Económico Plusvalía = f(M^2 Construcción, M^2 Terreno, Antigüedad, Municipio)
Modelo econométrico: plusvalía = B0 + B1* M^2 Construcción + B2 * M^2 Terreno + B3 * Antigüedad +B4 * Municipio + u
Aplicación de Shiny
Ejercicio 2. Good to great
¿Debe una empresa que lo hace bien, buscar ser sobresaliente?
Yo considero que sí, para poder buscar nuevas opciones. Cómo venderla para poder retirarse en caso de que no se quiera seguir trabajando o de ser una empresa mejor posicionada, que genere mejores cosas para los stakeholders. Siempre sobresalir por cosas buenas y un impacto positivo. Al mismo tiempo hay factores económicos que pueden beneficiarse como aumento de ventas, creación de empleo debido al crecimiento de la empresa, etc…
Instalar paquetes y llamar librerias
#install.packages("WDI")
library(WDI)
#install.packages("wdstats")
library(wbstats)
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
#install.packages("plm") #paquete para realizar modelos lineales para datos de panel
library(plm)
#install.packages("cachem")
#install.packages("bslib")
#install.packages("rmarkdown")
#install.packages("gplots")
library(gplots)
#install.packages("PKI")
#install.packages("rsconnect", type = "source")
# install.packages("readxl")
library(readxl)
#install.packages("lmtest")
library(lmtest)Paso 1. Generar conjunto de Datos de Panel
# Obtener información de varios países
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 heterogeneidad
plotmeans(NY.GDP.PCAP.CD ~ country, main="Prueba de Heterogeneidad entre países para el PIB, data=panel_1", data=panel_1)
plotmeans(SM.POP.NETM ~ country, main="Prueba de Heterogeneidad entre países para la Migración Neta, data=panel_1", data=panel_1)
#Si la linea sale casi horizontal, hay poca o nula heterogeneidad, por lo que no hya diferencias sistemáticas que ajustar.
#Si la línea sale quebrada, sube y baja, hay mucha heterogeneidad, por lo que hay que ajustar.Paso 3. Prueba de Efectos fijos y Aleatorios
# Modelo 1. Regresión agrupada (pooled)
# Asume que no hay heterogeneidad observada (si la línea esta derecha y no quebrada)
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
# Cuando las 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
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 < 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
# Si el p-value > 0.05 se prefiere el modelo de efectos aleatorios
# Modelo 3. Efectos aleatorios
#Cuando las diferenciasno observadas son aleatorias
# Método 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# Método 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# Método 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 R^2 ajustada de los 3 métodos y elegir el que tenga el mayor.
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#Si el p-value es <0.05, usamos Efectos Fijos (within)Ejercicio 3. Panel en equipos
# Obtener información de varios países
le <- wb_data(country=c("BR", "JP", "SA"), indicator=c("SP.DYN.LE00.IN", "SP.DYN.IMRT.IN"), start_date=1950, end_date=2025)
#Generar conjunto de datos de panel
panel_2 <- select(le, country, date, SP.DYN.LE00.IN, SP.DYN.IMRT.IN)
panel_2 <- subset(panel_2, date == 1960 | date == 1970 | date == 1980 | date == 1990 | date == 2000 | date == 2010 | date == 2020)
panel_2 <- pdata.frame(panel_2, index=c("country", "date"))
# Prueba de heterogeneidad
plotmeans(SP.DYN.LE00.IN ~ country, main="Prueba de Heterogeneidad entre países para Esperanza de Vida", data=panel_2)
plotmeans(SP.DYN.IMRT.IN ~ country, main="Prueba de Heterogeneidad entre países para Mortalidad Infantil", data=panel_2)
# Modelo 1. Regresión agrupada (pooled)
# Asume que no hay heterogeneidad observada (si la línea esta derecha y no quebrada)
pooled <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "pooling")
summary(pooled)## Pooling Model
##
## Call:
## plm(formula = SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN, data = panel_2,
## model = "pooling")
##
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 5-7, N = 19
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -4.38143 -1.48349 -0.75575 1.45971 6.34152
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## (Intercept) 78.604999 0.882384 89.082 < 2.2e-16 ***
## SP.DYN.IMRT.IN -0.214735 0.017766 -12.087 9.008e-10 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 1303.7
## Residual Sum of Squares: 135.89
## R-Squared: 0.89577
## Adj. R-Squared: 0.88964
## F-statistic: 146.098 on 1 and 17 DF, p-value: 9.0076e-10# Modelo 2. Efectos Fijos
# Cuando las diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "within")
summary(within)## Oneway (individual) effect Within Model
##
## Call:
## plm(formula = SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN, data = panel_2,
## model = "within")
##
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 5-7, N = 19
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -5.64597 -1.10959 0.08486 1.07060 5.56936
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
## SP.DYN.IMRT.IN -0.197520 0.022151 -8.9168 2.209e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 764.69
## Residual Sum of Squares: 121.37
## R-Squared: 0.84129
## Adj. R-Squared: 0.80954
## F-statistic: 79.5093 on 1 and 15 DF, p-value: 2.2086e-07# Prueba
pFtest(within, pooled)##
## F test for individual effects
##
## data: SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN
## F = 0.89749, df1 = 2, df2 = 15, p-value = 0.4284
## alternative hypothesis: significant effects# Si el p-value < 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
# Si el p-value > 0.05 se prefiere el modelo de efectos aleatorios
# Modelo 3. Efectos aleatorios
#Cuando las diferenciasno observadas son aleatorias
# Método Walhus
walhus <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "random", random.method="walhus")
summary(walhus)## Oneway (individual) effect Random Effect Model
## (Wallace-Hussain's transformation)
##
## Call:
## plm(formula = SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN, data = panel_2,
## model = "random", random.method = "walhus")
##
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 5-7, N = 19
##
## Effects:
## var std.dev share
## idiosyncratic 8.275 2.877 1
## individual 0.000 0.000 0
## theta:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0 0 0 0 0 0
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
## -4.38143 -1.48349 -0.75575 1.45971 6.34152
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)
## (Intercept) 78.604999 0.882384 89.082 < 2.2e-16 ***
## SP.DYN.IMRT.IN -0.214735 0.017766 -12.087 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 1303.7
## Residual Sum of Squares: 135.89
## R-Squared: 0.89577
## Adj. R-Squared: 0.88964
## Chisq: 146.098 on 1 DF, p-value: < 2.22e-16# Método amemiya
amemiya <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "random", random.method="amemiya")
summary(amemiya)## Oneway (individual) effect Random Effect Model
## (Amemiya's transformation)
##
## Call:
## plm(formula = SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN, data = panel_2,
## model = "random", random.method = "amemiya")
##
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 5-7, N = 19
##
## Effects:
## var std.dev share
## idiosyncratic 8.0912 2.8445 0.985
## individual 0.1206 0.3473 0.015
## theta:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.03531 0.04187 0.04843 0.04498 0.04843 0.04843
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## -4.4210 -1.4455 -0.7204 0.0008 1.4224 6.3333
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)
## (Intercept) 78.566380 0.908529 86.477 < 2.2e-16 ***
## SP.DYN.IMRT.IN -0.213638 0.018004 -11.866 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 1256.5
## Residual Sum of Squares: 134.96
## R-Squared: 0.89259
## Adj. R-Squared: 0.88628
## Chisq: 140.809 on 1 DF, p-value: < 2.22e-16# Método nerlove
nerlove <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "random", random.method="nerlove")
summary(nerlove)## Oneway (individual) effect Random Effect Model
## (Nerlove's transformation)
##
## Call:
## plm(formula = SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN, data = panel_2,
## model = "random", random.method = "nerlove")
##
## Unbalanced Panel: n = 3, T = 5-7, N = 19
##
## Effects:
## var std.dev share
## idiosyncratic 6.388 2.527 0.786
## individual 1.739 1.319 0.214
## theta:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.3492 0.3813 0.4134 0.3965 0.4134 0.4134
##
## Residuals:
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## -4.8107 -1.2891 -0.4486 0.0039 1.1310 6.1851
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z-value Pr(>|z|)
## (Intercept) 78.27119 1.23232 63.515 < 2.2e-16 ***
## SP.DYN.IMRT.IN -0.20520 0.01962 -10.459 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Total Sum of Squares: 1028.9
## Residual Sum of Squares: 127.81
## R-Squared: 0.87579
## Adj. R-Squared: 0.86849
## Chisq: 109.381 on 1 DF, p-value: < 2.22e-16#Comparar la R^2 ajustada de los 3 métodos y elegir el que tenga el mayor.
phtest(walhus, within)##
## Hausman Test
##
## data: SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN
## chisq = 1.693, df = 1, p-value = 0.1932
## alternative hypothesis: one model is inconsistent#Si el p-value es <0.05, usamos Efectos Fijos (within)Actividad 1. Patentes
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.
Importar y limpiar la base de datos
patentes <- read_excel("/Users/hugoenrique/Desktop/Universidad/8vo\ Semestre/Generación\ de\ Escenarios/M1/Actividad\ 1.\ Análisis\ y\ aplicación\ de\ datos\ panel/PATENT\ 3.xls")
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)) #NA's en la base de datos## [1] 191sapply(patentes, function(x) sum (is.na(x))) #NA's 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 0patentes$employ[is.na(patentes$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$sales, na.rm=TRUE)
summary(patentes)## cusip merger employ return
## Min. : 800 Min. :0.0000 Min. : 0.085 Min. :-73.022
## 1st Qu.:368514 1st Qu.:0.0000 1st Qu.: 1.242 1st Qu.: 5.139
## Median :501116 Median :0.0000 Median : 3.893 Median : 7.601
## Mean :514536 Mean :0.0177 Mean : 18.826 Mean : 8.003
## 3rd Qu.:754688 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.: 16.034 3rd Qu.: 10.473
## Max. :878555 Max. :1.0000 Max. :506.531 Max. : 48.675
## patents patentsg stckpr rnd
## Min. : 0.0 Min. : 0.00 Min. : 0.1875 Min. : 0.0000
## 1st Qu.: 1.0 1st Qu.: 1.00 1st Qu.: 7.6250 1st Qu.: 0.6847
## Median : 3.0 Median : 4.00 Median : 16.5000 Median : 2.1456
## Mean : 22.9 Mean : 27.14 Mean : 22.6270 Mean : 29.3398
## 3rd Qu.: 15.0 3rd Qu.: 19.00 3rd Qu.: 29.2500 3rd Qu.: 11.9168
## Max. :906.0 Max. :1063.00 Max. :402.0000 Max. :1719.3535
## rndeflt rndstck sales sic
## Min. : 0.0000 Min. : 0.125 Min. : 1.22 Min. :2000
## 1st Qu.: 0.4788 1st Qu.: 5.588 1st Qu.: 53.20 1st Qu.:2890
## Median : 1.4764 Median : 16.234 Median : 174.28 Median :3531
## Mean : 19.7238 Mean : 163.823 Mean : 1219.60 Mean :3333
## 3rd Qu.: 8.7527 3rd Qu.: 119.105 3rd Qu.: 743.42 3rd Qu.:3661
## Max. :1000.7876 Max. :9755.352 Max. :44224.00 Max. :9997
## year
## Min. :2012
## 1st Qu.:2014
## Median :2016
## Mean :2016
## 3rd Qu.:2019
## Max. :2021sum(is.na(patentes)) #NA's en la base d datos## [1] 0boxplot(patentes$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. :1981Paso 1. Generar conjunto de Datos de Panel
# Generar conjunto de datos de panel
panel_patentes <- pdata.frame(patentes, index = c("cusip", "year"))Paso 2. Prueba de heterogeneidad
plotmeans(patents ~ cusip, main="Prueba de Heterogeneidad entre empresas para sus patentes", data=panel_patentes)
#Como la línea sale quebrada, sube y baja, hay mucha heterogeneidad, por lo que hay que ajustar.Paso 3. Prueba de Efectos fijos y Aleatorios
# Modelo 1. Regresión agrupada (pooled)
# Asume que no hay heterogeneidad observada (si la línea esta derecha y no quebrada)
pooled_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data = panel_patentes, model = "pooling")
summary(pooled_patentes)## Pooling Model
##
## Call:
## plm(formula = patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd +
## sales + sic, data = panel_patentes, 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
# Cuando las diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data = panel_patentes, model = "within")
summary(within_patentes)## Oneway (individual) effect Within Model
##
## Call:
## plm(formula = patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd +
## sales + sic, data = panel_patentes, 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
pFtest(within_patentes, pooled_patentes)##
## 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 < 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
# Si el p-value > 0.05 se prefiere el modelo de efectos aleatorios
#Como el p-value < 0.05 se avanza a los siguientes modelos
# Modelo 3. Efectos aleatorios
#Cuando las diferenciasno observadas son aleatorias
# Método Walhus
walhus_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data = panel_patentes, 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_patentes, 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# Método amemiya
amemiya_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data = panel_patentes, 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_patentes, 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# Método nerlove
nerlove_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data = panel_patentes, 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_patentes, 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 R^2 ajustada de los 3 métodos 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 (within)
# Por lo tanto nos quedamos con el modelo de efectos fijos (within)Paso 4. Pruebas de Heterocedasticidad y Autocorrelación serial
#Prueba de heterocedasticidad
bptest(within_patentes)##
## studentized Breusch-Pagan test
##
## data: within_patentes
## BP = 1447.6, df = 7, p-value < 2.2e-16#Si el p-value es < 0.05 hay heterocedasticidad en los residuos (problema detectado)
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 autocorrelación serial en errores (problema detectado)
# Modelo de Correción con Errores Estándar Robustos #Solo se hace si en uno de los test de heterocedasticidad hay problema detectado
coeficientes_corregidos <- coeftest(within_patentes, vcov=vcovHC(within_patentes, type = "HC0"))
solo_coeficientes <- coeficientes_corregidos[,1]
print(solo_coeficientes)## merger employ return stckpr rnd sales
## 3.309047705 0.119631283 -0.070566939 -0.011079520 -0.198896143 -0.003090525Paso 5. Generar Pronósticos y Evaluar Modelo
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] -1.418735Paso 6. Conclusiones
En conclusión este ejercicio nos permite generar pronósticos en bases de datos con panel, tomando en cuenta los tratamientos para distintos efectos en los datos y sus errores.
---
title: "Actividad1"
author: "Hugo Enrique Espronceda Anaya / A01284827"
date: "2025-08-12"
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   theme: cosmo
---

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# <span style="color:orange;"> Ejercicio 1. Módelo Econométrico </span>
¿Qué factores afectan a la plusvalía de una propiedad?

M^2 (Construcción)  - Metros cuadrados de construcción de la propiedad

M^2 (Terreno) - Metros cuadrados de terreno de la propiedad

Antigüedad - Años que tiene la propiedad

Municipio - Neighborhood index

Modelo Económico
Plusvalía = f(M^2 Construcción, M^2 Terreno, Antigüedad, Municipio)

Modelo econométrico: 
plusvalía = B0 + B1* M^2 Construcción + B2 * M^2 Terreno + B3 * Antigüedad +B4 * Municipio + u

# <span style="color:orange;"> Aplicación de Shiny </span>
[Aplicación de Shiny](https://a01284827.shinyapps.io/M1_GEFA_A1/)

# <span style="color:orange;"> Ejercicio 2. Good to great </span>
¿Debe una empresa que lo hace bien, buscar ser sobresaliente?

Yo considero que sí, para poder buscar nuevas opciones. Cómo venderla para poder retirarse en caso de que no se quiera seguir trabajando o de ser una empresa mejor posicionada, que genere mejores cosas para los stakeholders. Siempre sobresalir por cosas buenas y un impacto positivo. Al mismo tiempo hay factores económicos que pueden beneficiarse como aumento de ventas, creación de empleo debido al crecimiento de la empresa, etc…

# <span style="color:orange;"> Instalar paquetes y llamar librerias </span>
```{r message=FALSE, warning=FALSE}
#install.packages("WDI")
library(WDI)
#install.packages("wdstats")
library(wbstats)
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse) 
#install.packages("plm") #paquete para realizar modelos lineales para datos de panel
library(plm)
#install.packages("cachem")
#install.packages("bslib")
#install.packages("rmarkdown")
#install.packages("gplots")
library(gplots)
#install.packages("PKI")
#install.packages("rsconnect", type = "source")
# install.packages("readxl")
library(readxl)
#install.packages("lmtest")
library(lmtest)
```
# <span style="color:orange;"> Paso 1. Generar conjunto de Datos de Panel</span>
```{r}
# Obtener información de varios países
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"))
```

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

plotmeans(SM.POP.NETM ~ country, main="Prueba de Heterogeneidad entre países para la Migración Neta, data=panel_1", data=panel_1)

#Si la linea sale casi horizontal, hay poca o nula heterogeneidad, por lo que no hya diferencias sistemáticas que ajustar.

#Si la línea sale quebrada, sube y baja, hay mucha heterogeneidad, por lo que hay que ajustar.
```

# <span style="color:orange;"> Paso 3. Prueba de Efectos fijos y Aleatorios </span>
```{r}
# Modelo 1. Regresión agrupada (pooled)
# Asume que no hay heterogeneidad observada (si la línea esta derecha y no quebrada)
pooled <- plm(NY.GDP.PCAP.CD ~ SM.POP.NETM , data = panel_1, model = "pooling")
summary(pooled)

# Modelo 2. Efectos Fijos
# Cuando las 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 
pFtest(within, pooled)
# Si el p-value < 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
# Si el p-value > 0.05 se prefiere el modelo de efectos aleatorios

# Modelo 3. Efectos aleatorios 
#Cuando las diferenciasno observadas son aleatorias

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

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

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

#Comparar la R^2 ajustada de los 3 métodos y elegir el que tenga el mayor.
phtest(walhus, within)
#Si el p-value es <0.05, usamos Efectos Fijos (within)
```

# <span style="color:orange;"> Ejercicio 3. Panel en equipos </span>
```{r}
# Obtener información de varios países
le <- wb_data(country=c("BR", "JP", "SA"), indicator=c("SP.DYN.LE00.IN", "SP.DYN.IMRT.IN"), start_date=1950, end_date=2025)

#Generar conjunto de datos de panel
panel_2 <- select(le, country, date, SP.DYN.LE00.IN, SP.DYN.IMRT.IN)
panel_2 <- subset(panel_2, date == 1960 | date == 1970 | date == 1980 | date == 1990 | date == 2000 | date == 2010 | date == 2020)
panel_2 <- pdata.frame(panel_2, index=c("country", "date"))

# Prueba de heterogeneidad
plotmeans(SP.DYN.LE00.IN ~ country, main="Prueba de Heterogeneidad entre países para Esperanza de Vida", data=panel_2)

plotmeans(SP.DYN.IMRT.IN ~ country, main="Prueba de Heterogeneidad entre países para Mortalidad Infantil", data=panel_2)
```

```{r}
# Modelo 1. Regresión agrupada (pooled)
# Asume que no hay heterogeneidad observada (si la línea esta derecha y no quebrada)
pooled <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "pooling")
summary(pooled)

# Modelo 2. Efectos Fijos
# Cuando las diferencias no observadas son constantes en el tiempo
within <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "within")
summary(within)

# Prueba 
pFtest(within, pooled)
# Si el p-value < 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
# Si el p-value > 0.05 se prefiere el modelo de efectos aleatorios

# Modelo 3. Efectos aleatorios 
#Cuando las diferenciasno observadas son aleatorias

# Método Walhus
walhus <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "random", random.method="walhus")
summary(walhus)

# Método amemiya
amemiya <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "random", random.method="amemiya")
summary(amemiya)

# Método nerlove
nerlove <- plm(SP.DYN.LE00.IN ~ SP.DYN.IMRT.IN , data = panel_2, model = "random", random.method="nerlove")
summary(nerlove)

#Comparar la R^2 ajustada de los 3 métodos y elegir el que tenga el mayor.

phtest(walhus, within)
#Si el p-value es <0.05, usamos Efectos Fijos (within)
```

# <span style="color:orange;"> Actividad 1. Patentes </span>
## <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. 

## <span style="color:orange;"> Importar y limpiar la base de datos</span>
```{r}
patentes <- read_excel("/Users/hugoenrique/Desktop/Universidad/8vo\ Semestre/Generación\ de\ Escenarios/M1/Actividad\ 1.\ Análisis\ y\ aplicación\ de\ datos\ panel/PATENT\ 3.xls")
summary(patentes)
str(patentes)
sum(is.na(patentes)) #NA's en la base de datos
sapply(patentes, function(x) sum (is.na(x))) #NA's 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$sales, na.rm=TRUE)
summary(patentes)
sum(is.na(patentes)) #NA's en la base d datos
boxplot(patentes$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:orange;"> Paso 1. Generar conjunto de Datos de Panel</span>
```{r}
# Generar conjunto de datos de panel
panel_patentes <- pdata.frame(patentes, index = c("cusip", "year"))
```

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

#Como la línea sale quebrada, sube y baja, hay mucha heterogeneidad, por lo que hay que ajustar.
```

## <span style="color:orange;"> Paso 3. Prueba de Efectos fijos y Aleatorios </span>
```{r}
# Modelo 1. Regresión agrupada (pooled)
# Asume que no hay heterogeneidad observada (si la línea esta derecha y no quebrada)
pooled_patentes <- plm(patents ~ merger + employ + return + stckpr + rnd + sales + sic, data = panel_patentes, model = "pooling")
summary(pooled_patentes)

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

# Prueba 
pFtest(within_patentes, pooled_patentes)
# Si el p-value < 0.05 se prefiere el modelo de efectos fijos
# Si el p-value > 0.05 se prefiere el modelo de efectos aleatorios
#Como el p-value < 0.05 se avanza a los siguientes modelos

# Modelo 3. Efectos aleatorios 
#Cuando las diferenciasno observadas son aleatorias

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

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

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

#Comparar la R^2 ajustada de los 3 métodos y elegir el que tenga el mayor.

phtest(walhus_patentes, within_patentes)
#Si el p-value es <0.05, usamos Efectos Fijos (within)

# Por lo tanto nos quedamos con el modelo de efectos fijos (within)
```
## <span style="color:orange;"> Paso 4. Pruebas de Heterocedasticidad y Autocorrelación serial </span>
```{r}
#Prueba de heterocedasticidad
bptest(within_patentes)
#Si el p-value es < 0.05 hay heterocedasticidad en los residuos (problema detectado)
pwartest(within_patentes)
#Si el p-value < 0.05, hay autocorrelación serial en errores (problema detectado)

# Modelo de Correción con Errores Estándar Robustos #Solo se hace si en uno de los test de heterocedasticidad hay problema detectado
coeficientes_corregidos <- coeftest(within_patentes, vcov=vcovHC(within_patentes, type = "HC0"))
solo_coeficientes <- coeficientes_corregidos[,1]
print(solo_coeficientes)
```
## <span style="color:orange;"> Paso 5. Generar Pronósticos y Evaluar Modelo </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:orange;"> Paso 6. Conclusiones </span>
En conclusión este ejercicio nos permite generar pronósticos en bases de datos con panel, tomando en cuenta los tratamientos para distintos efectos en los datos y sus errores.


