Asignatura: Econometría
Grupo Teórico: 3
Osvaldo Enrique Roche Romero
Carné: RR18105

Carga de Datos

library(wooldridge)
data("hprice1")
head(hprice1,n=5)
##   price assess bdrms lotsize sqrft colonial   lprice  lassess llotsize   lsqrft
## 1   300  349.1     4    6126  2438        1 5.703783 5.855359 8.720297 7.798934
## 2   370  351.5     3    9903  2076        1 5.913503 5.862210 9.200593 7.638198
## 3   191  217.7     3    5200  1374        0 5.252274 5.383118 8.556414 7.225482
## 4   195  231.8     3    4600  1448        1 5.273000 5.445875 8.433811 7.277938
## 5   373  319.1     4    6095  2514        1 5.921578 5.765504 8.715224 7.829630

1. Estimación del Modelo

Modelo_Estimado <- lm(formula = price~lotsize+sqrft+bdrms, data = hprice1)
stargazer::stargazer(Modelo_Estimado,type = "text")
## 
## ===============================================
##                         Dependent variable:    
##                     ---------------------------
##                                price           
## -----------------------------------------------
## lotsize                      0.002***          
##                               (0.001)          
##                                                
## sqrft                        0.123***          
##                               (0.013)          
##                                                
## bdrms                         13.853           
##                               (9.010)          
##                                                
## Constant                      -21.770          
##                              (29.475)          
##                                                
## -----------------------------------------------
## Observations                    88             
## R2                             0.672           
## Adjusted R2                    0.661           
## Residual Std. Error      59.833 (df = 84)      
## F Statistic           57.460*** (df = 3; 84)   
## ===============================================
## Note:               *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

a. Prueba de White

library(lmtest)
Prueba_White<-bptest(Modelo_Estimado,~I(lotsize^2)+I(sqrft^2)+I(bdrms^2)+
                       lotsize*sqrft+lotsize*bdrms+sqrft*bdrms,data = hprice1)
print(Prueba_White)
## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  Modelo_Estimado
## BP = 33.732, df = 9, p-value = 9.953e-05

Como P-Value < 0.05 Se rechaza la hipotesis Nula, por lo tando hay evidencia de que la varianza de los residuos no es constante.

b. Gráfica con fastGraph

Matriz.X <- model.matrix(Modelo_Estimado)
m<-ncol(Matriz.X[,-1])
n<-nrow(Matriz.X[,-1])
gl<-m*(m-1)/2
VC<-qchisq(p = 0.95,df = gl)

library(fastGraph)
shadeDist(xshade = Prueba_White$statistic, ddist = "dchisq",
          parm1 = gl,lower.tail = F,
          sub= paste("VC:", VC, "White:", Prueba_White$statistic), 
          col = c("red","turquoise"))