UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA DE ECONOMÍA

CICLO I-2022

“PRINCIPALES DETERMINANTES DEL GASTO TOTAL DE LOS HOGARES EN EL DEPARTAMENTO DE CABAÑAS, EL SALVADOR PARA EL AÑO 2019”

ECONOMETRÍA

Docente:

Carlos Ademir Pérez Alas

Integrantes:

Blanco Ochoa, José Alejandro BO20007

Bonilla Melara, Jeffry Isaac BM20033

Iraheta Mendoza, Ana Sofía IM19002

Orellana Alvarado, Nathaly Eunice OA18024

Palacios Zuniga, Luis Alexander PZ18008

Peñate Hernández, Lidia Margarita PH18026

Grupo Teórico

Grupo de Trabajo

3.1

San Salvador, Ciudad Universitaria, 13 de Junio del 2022

Introducción

Se comprende por Gasto Total al gasto realizado por todos los hogares que residen en un país. Para el caso presentado en cuestión se tomará a Cabañas, departamento de El Salvador para realizar el estudio económetrico con una serie de datos de corte transversal, la cual fue extraída de la base de datos facilitada por la Encuesta de Hogares de Propósitos Multiples (EHPM-2019).

Mediante la formulación del análisis econométrico, haciendo uso de la ecuación de regresión de la variable endógena “Gasto Total del Hogar” y las variables exógenas ingreso total, el monto que reciben las familias por remesas del exterior, monto que reciben por ayuda del gobierno en efectivo y el número de miembros del hogarse buscará determinar la relación que existe entre las variables y la dependencia que posee la variable Gasto Total del Hogar con las variables explicativas escogidas para el análisis econométrico.

Con el apoyo de referencias teóricas se explicará la finalidad del gasto total de las familias, es decir, en que ocupan el gasto estas, así como también las distintas formas de los bienes que consumen las familias. Así mismo, se abordara teoría acerca de las variables exógenas escogidas con el fin de entender acerca de cómo y dónde provienen estas.

Además del planteamiento del marco teórico, también se abordaran los objetivos del análisis, marco conceptual en el que se agregarán conceptos que tienen relación con el tema problema, la identificación y especificación de las variables a utilizar, las hipótesis propuestas, entre otros puntos que garantizarán una mayor comprensión del tema propuesto, esto apoyado de una base de datos para las diferentes pruebas econométricas que se utilizarán.

1.1 Planteamiento del Problema

(INE) menciona que la variable del Gasto Total se entiende como el gasto realizado por cada uno de los hogares que residen en un país, para el caso de esta investigación, entenderíamos que el Gasto Total hace referencia al gasto de las familias residentes en Cabañas, departamento de El Salvador. Este gasto se ocupa para la compra de bienes y servicios, en donde no se incluyen las compras de viviendas.

El ingreso disponible es el principal determinante del consumo de las familias. En general conforme más alto sea el ingreso mayor será el consumo, y viceversa, es decir, a menor ingreso se tenderá a dar un menor consumo esto es de acuerdo con la función de consumo keynesiana (la cual afirma que el consumo depende fundamentalmente del ingreso). (Leandro)

Por lo que podemos decir que el gasto total es una parte del ingreso destinado para la compra de bienes y servicios de las familias, el cual cumple la función de solventar algunas necesidades que se consideran indispensables para la vida humana, entre ellas: Alimento, educación, seguridad. (Anónimo)

El gasto total por parte de las familias u Hogares debe ser financiado por ingresos monetarios que perciben los hogares, ejemplo: remesas, salario, donaciones, número de personas por hogar; estos registros para el caso del departamento Cabañas se encuentra en la encuesta de hogares y propósitos múltiples (EHPM) que proporciona la DIGESTYC anualmente, de la cual extraemos la base de datos del año 2019 para la elaboración del presente trabajo de investigación que tiene como finalidad explicar y analizar los determinantes del gasto total en Cabañas, departamento de El Salvador.

1.2 Pregunta de Investigación

¿Cuáles son los principales determinantes del gasto total de los hogares del departamento de Cabañas para el año 2019?

1.3 Justificación

El identificar los principales determinantes del gasto del consumo de la población del departamento de Cabañas, se efectúa con el objetivo de apreciar en base a los datos proporcionados por DIGESTYC en apoyo a la aplicación de un análisis econométrico, la dependencia que existe entre el gasto total por parte de los hogares del departamento de Cabañas para el año 2019, y los determinantes seleccionados para llevar a cabo el análisis

El tener un conocimiento preciso de los gastos que se tienen en el hogar ayuda o beneficia a establecer un control de los ingresos que se perciben por parte de los hogares, lo cual ofrece un panorama de qué parte de estos ingresos se destinan a la compra de bienes y servicios por parte de las familias, brindando un panorama de cómo se encuentra la familia ante necesidades básica o materiales que se puedan presentar en el futuro, y si estas están preparadas para suplirlas.

El gasto de los hogares es un indicador sumamente importante y de relevancia, ya que esté muestra cómo se encuentran los estándares de vida en el lugar de estudio, en este caso, Cabañas, lo cual sirve de aportación para los estudios estadísticos que tienen como finalidad el enfocar los niveles de vida de los diferentes países.

1.4 Objetivos

1.4.1 Objetivo General

Diagnosticar los principales determinantes del gasto total de los hogares del departamento de Cabañas para el año 2019, mediante el estudio econométrico y la formulación del modelo estadístico y matemático.

1.4.2 Objetivos Específicos

Conceptualizar las generalidades de los determinantes del gasto total de los hogares en el departamento de Cabañas

Comprobar el grado de relación que existe entre las variables exogenas y el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas para el año 2019 .

Demostrar la influencia de cada uno de los regresores en el gato total del hogar mediante el resultado obtenido por medio del modelo econométrico.

2. Marco Conceptual

Para el análisis respectivo de los principales determinantes del gasto total de los hogares del departamento de Cabañas para el año 2019, es importante tener presente los siguientes conceptos básicos para tener una mayor comprensión en el abordaje de la temática.

2.1 Conceptos Básicos

Determinante: Factores, condiciones o influencias que constituyen la causa decisiva o deciden que algo sea considerado importante.

Hogar: Es un grupo de personas que comparten la misma vivienda, que juntan, total o parcialmente, su ingreso y su riqueza y que consumen colectivamente ciertos tipos de bienes y servicios, sobre todo los relativos a la alimentación y alojamiento (BCR, 2017)

Gasto del hogar: Corresponde al gasto soportado por los hogares residentes en bienes y servicios de consumo (BCR, 2017)

Ingreso total del hogar: Se contabilizan la suma de los ingresos regulares medios procedentes de todas las fuentes, percibidos por todos los miembros del hogar como promedio de los últimos 12 meses, deduciendo los impuestos y las cotizaciones sociales

Remesas del exterior: Son los envíos de dinero en dólares u otra moneda (en efectivo, cheques, transferencias, etc.) por las personas que emigraron al extranjero, a sus compatriotas de su país de origen. Las remesas representan una importante fuente de divisas para las economías pequeñas y, en particular, para el desarrollo de las zonas de origen de los migrantes. (SIB, 2016)

Miembros del Hogar: Grupo de personas (emparentadas o no emparentadas entre sí) que comparten la misma vivienda, las que se asocian para proveer en común a sus necesidades alimenticias o de otra índole vital. Comprende también los hogares unipersonales. (INDEC, 2001)

Consumidores: Es una persona que demanda un producto o servicio, ya sea a causa de una necesidad o un deseo, y luego desecha lo adquirido por que su necesidad ya fue satisfecha, o por que el producto cumplió su objetivo o por un cambio en sus gustos y preferencias. (Gómez García & Sequeira Narváez, 2015)

Remuneración: Es uno de los elementos esenciales en toda relación laboral, compuesta por un paquete de recompensas cuantificables, que representan el importe que recibe un trabajador por su trabajo. (López Somarriba & Otero Gutiérrez, 2015)

Asalariado: Es una persona que celebra un acuerdo, formal o informal, por el cual trabaja para una empresa a cambio de una remuneración en dinero o en especies. Los asalariados son el conjunto de trabajadores que ocupan un empleo definido como “empleo remunerado”. (BCR, 2017, pág. 4)

Autoempleos: Es la puesta en marcha de una actividad económica, por una o varias personas, con el objetivo fundamental de conseguir con ello una ocupación o puesto de trabajo, siendo precisamente el trabajo su principal aportación e interés en la empresa. (Delgado, 2017)

Productividad: Es un índice que relaciona lo producido por un sistema (salida o producto) y los recursos utilizados para generarla (entradas o insumos). (Carro Paz & González Gómez, 2012)

Pobreza: La condición caracterizada por una privación severa de necesidades humanas básicas, incluyendo alimentos, agua potable, instalaciones sanitarias, salud, vivienda, educación e información. (Spicker, Alvarez Leguizamón, & Gordon, 2006)

Necesidades básicas: Se definen como condiciones o características comunes a todos los seres humanos que deben ser satisfechas para facilitar, mejorar y estimular su desarrollo, incluyendo su desarrollo físico-biológico, cognitivo, emocional y social. (Puig Llobet, Sabater Mateu, & Rodríguez Ávila, 2012)

3. Marco Teórico

El hogar es el domicilio habitual de una persona en el que desarrolla su vida privada o social, en la cual se reúnen una cantidad específica de personas que pertenecen a un mismo grupo social para convivir entre sí. Este es uno de los agentes económico que existe en el país, que se encarga de realizar actividades económicas como el gasto, el consumo, la inversión y el ahorro. En esta medida, el gasto que se realiza en la unidad familiar depende de las características y composición de ésta, así mismo el número de integrantes del hogar produce en general un incremento de las necesidades económicas, aunque no proporcionalmente. (Ando & Modigliani, 1957).

Es cierto que las decisiones de gasto se toman para cada bien y que el gasto total del hogar determina la suma de los gastos en todos los bienes y servicios por parte de sus miembros que la componen (Muñoz, 2004). El gasto en consumo final de los hogares incluye, fundamentalmente, las compras de bienes y servicios realizadas por aquellos para satisfacer sus necesidades habituales. Estas compras pueden realizarse tanto en el territorio económico como en el resto del mundo. Los hogares destinan el mayor consumo promedio mensual a la compra de alimentos. El consumo de alimentos es uno de los elementos clave del hogar, ya que el consumo de alimentos es una necesidad esencial para garantizar la vida, la nutrición, la salud, la buena educación y el pleno desarrollo físico.

Los bienes consumidos por los hogares pueden venir de tres fuentes distintas: de los gastos realizados directamente en el mercado, de transferencias sociales de bienes o servicios (como salud o educación) o del autoconsumo. La suma del gasto realizado por estos tres canales se define, en el Sistema de Cuentas Nacionales, como el “gasto de consumo final efectivo de los hogares”. (CEPAL, 2021)

En el análisis del gasto total del hogar se encuentra el ingreso total del hogar, el cual incluye todo el dinero que las personas ganan en casa durante todo el año y esta es una de las variables que determina el nivel y tipo de gasto de los hogares y no puede ser ignorada. Desde la perspectiva de la teoría económica, el concepto de ingreso disponible de una persona se basa en la definición utilizada hace más de cincuenta años por Hicks (1945): “es el valor máximo que puede consumir durante una semana y encontrarse al final de ésta en una situación tan buena como la que tenía al principio de ella.”

Sobre esta base, el SCN (Sistema de Cuentas Nacionales) define el ingreso disponible como “el monto máximo que un hogar u otra unidad puede permitirse gastar en bienes o servicios de consumo durante el período contable, sin tener que financiar sus gastos reduciendo su dinero, disponiendo de otros activos financieros o no financieros o incrementando sus pasivos” (CEPAL, 2001)

El ingreso es un determinante principal del gasto actual de los hogares, pero también la composición por edades y cantidad de los miembros del hogar no sólo son determinantes de la estructura de ingresos, sino también del nivel total de gastos, pues si se cambia el número de miembros del hogar puede cambiar el nivel de gasto total de hogar.

Por lo tanto, el ingreso es una de las variables que determina la capacidad de gasto de un hogar, pero gracias a otras fuentes que no provienen directamente del ingreso total del hogar, como la remesas, las donaciones, ayudas financieras por parte del gobierno y otros, los hogares pueden gastar más de lo que les permiten sus ingresos.

En cuanto a registros de entradas monetarias que percibe el hogar se encuentra las remesas, la cual es el objetivo de la migración, la finalidad de la migración es encontrar oportunidades de empleo en el exterior que permitan a los migrantes y sus familias escapar de la pobreza. El monto de las remesas son resultados de la migración familiar y social que mejoran las condiciones materiales de vida de muchos de hogares y hacen un gran aporte a la economía nacional. Las remesas son transferencias monetarias desde el lugar de residencia de los miembros del hogar que emigraron hacia sus familias y comunidades en el país de origen, y se utilizan principalmente para la reproducción material, social y cultural de sus integrantes.

Las remesas familiares recibidas por El Salvador de enero a agosto de 2019 ascendieron a US$3,700.2 millones con un 4.1% de crecimiento, equivalentes a US$146.5 millones adicionales respecto al mismo período del año anterior. El departamento de San Salvador destacó con la tasa de crecimiento más alta en recepción de remesas con un 6.3%, mientras que La Paz y Cuscatlán se situaron en segundo y tercer lugar con 5.6% y 5.5%, respectivamente. Mientras tanto, los departamentos de Chalatenango y Cabañas presentaron las tasas de crecimiento más bajas pero positivas con 2.4% y 1.8%, respectivamente. (BCR, 2019)

En este sentido, la remesa es una forma de que los migrantes devuelvan salarios a sus familias para la reproducción y subsistencia cotidiana. Que se trate de grandes o pequeñas magnitudes, no altera para nada el hecho esencial de la importancia que ejerce en la sociedad, ya que se trata de un flujo de ingreso indispensable para el sustento familiar en cubrir las necesidades básicas que se les presentan.

El gasto en protección social es un esfuerzo financiero nacional para proteger a los ciudadanos de circunstancias imprevistas como enfermedades, desempleo, pobreza, entre otros problemas que puede vivir la sociedad y así de esa manera lograr un nivel de vida adecuado generando protección a través de pensión, vivienda, ayudas comunitarias en efectivo, etc.

En concreto, la protección social es la parte de la política social que procura asegurar un nivel mínimo de bienestar socioeconómico a todos los miembros de la sociedad, mediante intervenciones orientadas principalmente al cierre de brechas en el acceso a políticas sectoriales, y el alivio y atención a la pobreza. Según María Elena Rivera y Lorena Valle (2019), las intervenciones desarrolladas con un fin de protección social deben estar en función de:

Garantizar un ingreso suficiente para sostener niveles de calidad de vida que permita el desarrollo de las personas mediante el logro de condiciones socioeconómicas mínimas que hagan posible erradicar condiciones críticas de pobreza extrema.
Identificar las demandas insatisfechas y garantizar el acceso a servicios sociales básicos (salud, educación y vivienda, entre otros) y de promoción, derivando a la población hacia las instituciones encargadas de la prestación de los servicios.
Fomentar el trabajo decente promoviendo mejores políticas laborales para contribuir a la superación del riesgo asociado al mundo laboral.

En un enfoque basado en derechos, la protección social debe reconocer a las personas no como beneficiarias sino como titulares de derechos y el Estado como principal ente que garantice la plena realización de los derechos económicos y sociales, para contrarrestar las brechas de desigualdad y garantizar los derechos de todos los residentes sobre la base del principio de igualdad y no discriminación.

El artículo 25 de la Declaración Universal de Derechos Humanos cubre un amplio rango de derechos, incluyendo aquellos a una alimentación adecuada, al agua, al saneamiento, a la ropa, a la vivienda y al cuidado médico, así como a la protección social que cubra circunstancias ajenas a uno mismo como la invalidez, la viudedad, el desempleo y la vejez. Las madres y los niños tienen derecho a cuidados y asistencia especiales. (ONU, 2018)

Este artículo enfatiza que “toda persona” tiene derechos económicos y sociales. Hay un nivel bajo en el que nadie debería caer. Los programas estatales y locales distribuyen fondos de apoyo familiar para cubrir sus gastos en las necesidades básicas.

La situación económica y social de El Salvador plantea grandes desafíos, la cual debe alcanzar varios objetivos al mismo tiempo, teniendo en cuenta las limitadas herramientas y recursos políticos para alcanzarlos. El Estado está obligado a garantizar los servicios sociales básicos para asegurar el acceso y disfrute de los derechos humanos, incluidos los derechos económicos y sociales. En ese sentido, las condiciones establecidas en los programas de transferencias monetarias proporcionan una garantía de ingresos mínimos para facilitar el acceso a los derechos.

En El Salvador se han implantado programas de transferencias monetarias como las siguientes: La Pensión Básica Universal (PBU) y las transferencias monetarias incorporadas en intervenciones sociales como la Estrategia “Familias sostenibles”, Comunidades Solidarias y el Programa de Apoyo Temporal al Ingreso (PATI), ayudas financieras por parte del gobierno son instrumentos que han pretendido cerrar brechas de pobreza. (Rivera & Valle, 2019)

En definitiva, las ayudas financieras por parte del gobierno son elemento importante para garantizar un nivel básico de bienestar económico y social para todos los miembros de la sociedad para corregir la desigualdad a nivel social, económico, cultural y político.

4. Marco Referencial

4.1 Gasto del hogar en el departamento de Cabañas 2019.

Las familias salvadoreñas día a día tienen que resolver la problemática de la distribución de ingresos en distintos rubros, teniendo como ingreso promedio mensual de los hogares a nivel nacional de $619.90 para el año 2019. (EHPM, 2019)

El departamento de Cabañas para el 2019 contaba con 171,873 habitantes concentrando un 26.4% del total del país. De acuerdo con la Encuesta de Hogares de Propósitos Múltiples 2019 el ingreso promedio por hogar mensual para el departamento es de $510.98. Por otra parte, respecto al gasto de los hogares se estima que en promedio cada hogar en cabañas gasta $310.52 mensuales. (EHPM, 2019)

La publicación de la Encuesta de Hogares de Propósitos múltiples entre sus finalidades está el publicar los gastos que las familias salvadoreñas hacen en los diferentes rubros de vivienda, educación, salud, vestuario, alimentos, etc. En nuestra investigación servirá como una guía para analizar el patrón de consumo que tienen las familias del departamento de Cabañas.

4.2 Determinantes del gasto total del hogar del departamento de Cabañas 2019.

Existen distintas variables que pueden ser de utilidad para analizar el gasto total del hogar, sin embargo, para el estudio se ha decidido seleccionar cuatro regresores para ser analizados como variables de interés, los cuales son: Ingreso total del hogar, monto que recibe por remesas del exterior, monto que recibe por ayuda del gobierno en efectivo y número de miembros del hogar. Para ser comprobados, se puede realizar la extracción de la base de datos a través de la Dirección General de Estadísticas y Censos de El Salvador (DIGESTYC), Encuesta de Hogares y Propósitos Múltiples (EHPM-2019).

4.3 Identificación de las variables a utilizar

A continuación, se establecen cada una de las variables relevantes a utilizar con respecto a la investigación

Cuadro de Variables

Variable	Nombre	Clasificación	Tipo de Variable
Gasto total del hogar	Gasto	Cuantitativa	Dependiente
Ingreso total del hogar	Ingreso	Cuantitativa	Independiente
Monto que recibe por remesas del exterior	Remesas	Cuantitativa	Independiente
Monto que recibe por ayuda del gobierno en efectivo	Ayudagob	Cuantitativa	Independiente
Número de miembros del hogar	Miembros	Cuantitativa	Independiente

Fuente: Elaboración propia

4.3.1Variable Dependiente:

Nombre: Gasto

Definición: Es el valor de mercado de todos los bienes y servicios que compra un hogar, aquí no se incluirían las compras de viviendas.

Definición Operacional: Hace referencia al total de dinero en dólares que un hogar del departamento de Cabañas destinó al consumo de bienes y servicios en el año 2019.

4.3.2 Variables Independientes:

Nombre: Ingreso

Definición: Es la cantidad de recursos monetarios, dinero, que se asigna a cada factor por su contribución al proceso productivo.

Definición Operacional: Se hace referencia al dinero en dólares que recibe de manera periódica una familia en el departamento de Cabañas.

Nombre: Remesa

Definición: Son parte de las transferencias corrientes que se reportan en la balanza de pagos. Básicamente, la cuenta de remesas hace referencia al envío de dinero de emigrantes hacia el país de origen.

Definición Operacional: Monto de ingreso en dólares que recibieron las familias del departamento de Cabañas, durante el periodo de 2019, por parte de sus familiares en el exterior.

Nombre: Ayudagob

Definición: Parte del ingreso que las familias reciben como apoyo por parte del gobierno.

Definición operacional: Monton de ingreso en dólares que recibieron las familias del departamento de Cabañas, durante el periodo de 2019, por parte del gobierno en turno.

Nombre: Miembros

Definición: Personas que residen habitualmente en el hogar, y comparten los gastos e ingresos del hogar.

Definición Operacional: Cantidad de personas que conforman el número de miembros del hogar y de los cuales se distribuye la compra de bienes y servicios para satisfacer sus necesidades materiales individuales.

5. Hipótesis

5.1 Hipótesis general

El gasto total de los hogares en el departamento de Cabañas está determinado por el ingreso total del hogar, el monto que recibe por ayuda del gobierno en efectivo, monto que recibe por remesas del exterior y el número de miembros del hogar en el año 2019.

5.2 Hipótesis específicas

Hipótesis 1:

H0: El ingreso total del hogar no tiene relación directamente proporcional al gasto total de los hogares del departamento de Cabañas para el año 2019.

H1: El ingreso total del hogar tiene una relación directamente proporcional con el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas en el año 2019.

Hipótesis 2:

H0: El monto que recibe por ayuda de l gobierno en efectivo no tiene relación directa con el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas para el año 2019.

H2: El monto que recibe por ayuda del gobierno en efectivo tiene una relación directamente proporcional con el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas en el año 2019.

Hipótesis 3:

H0: El monto que recibe por remesas del exterior no tiene relación directa con el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas en el año 2019.

H3: El monto que recibe por remesas del exterior tiene una relación directamente proporcional con el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas en el año 2019.

Hipótesis 4:

H0: El número de miembros del hogar no tiene una relación directa con el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas en el año 2019.

H4: El número de miembros del hogar tiene una relación directamente proporcional con el gasto total de los hogares del departamento de Cabañas en el año 2019.

6. Modelos

6.1 Modelo Matemático

Como es bien conocido el modelo MCO o regresión lineal, es un modelo matemático que pretende obtener el valor de la variable estimada a través otras variables independientes o explicativas, este modelo proyecta la siguiente ecuación:

Gasto = $\beta_0$ + $\beta_1$ Ingreso + $\beta_2$ Remesas + $\beta_3$ Miembros + $\beta_4$ ayudagob

En donde: $\beta_0$> 0, $\beta_1$> 0, $\beta_2$ > 0, $\beta_3$ > 0 , $\beta_4$ > 0

6.1.1 Restricciones de los parámetros:

La cantidad de relaciones es de una sola ecuación.

El tipo de relación en los parámetros es lineal.

Todos los valores de los parámetros son reales positivos.

6.2 Modelo Estadístico

Gasto = $\beta_0$ + $\beta_1$ Ingreso + $\beta_2$ Remesas + $\beta_3$ Miembros + $\beta_4$ ayudagob + ε

En donde: $\beta_0$> 0, $\beta_1$> 0, $\beta_2$ > 0, $\beta_3$ > 0 , $\beta_4$ > 0

ε: El error incluye todas las variables omitidas dentro del análisis de los principales determinantes del gasto total del hogar que presenta el departamento de cabañas para el año 2019

7. Evidencia Empiríca

library(readxl)
Base <- read_excel("C:/Users/PC/Desktop/UES/Ciclo I - 2022/Econometria/Trabajo de investigacion/Base.xlsx")

head(Base, n = 200 )

## # A tibble: 200 × 5
##    gasto ingreso remesa ayudagob miembros
##    <dbl>   <dbl>  <dbl>    <dbl>    <dbl>
##  1  761.   2090.      0        0        4
##  2  166.    180.      0        0        4
##  3  166.    180.      0        0        4
##  4  166.    180.      0        0        4
##  5  166.    180.      0        0        4
##  6  167.    251.      0      600        5
##  7  167.    251.      0        0        5
##  8  167.    251.      0        0        5
##  9  167.    251.      0        0        5
## 10  167.    251.      0        0        5
## # … with 190 more rows

ec_gasto <- lm(formula=gasto~ingreso+remesa+ayudagob+miembros, data= Base)
library(dplyr)
ec_gasto<-Base %>% round(digits = 2)
names(ec_gasto)<-c("gasto", "ingreso", "remesa", "ayudagob","miembros")
str(ec_gasto)

## tibble [209 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ gasto   : num [1:209] 761 166 166 166 166 ...
##  $ ingreso : num [1:209] 2090 180 180 180 180 ...
##  $ remesa  : num [1:209] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
##  $ ayudagob: num [1:209] 0 0 0 0 0 600 0 0 0 0 ...
##  $ miembros: num [1:209] 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 ...

Fuente: Elaboración propia con base a la EHPM, 2019.

8. Estimación

Modelo Estimado.

library(stargazer)
ec_gasto <- lm(formula=gasto~ingreso+remesa+ayudagob+miembros, data= Base)
stargazer(ec_gasto, type = "html", title = "Modelo Estimado")

**Modelo Estimado**

	Dependent variable:

	gasto

ingreso	0.572^***
	(0.032)

remesa	-0.273
	(0.383)

ayudagob	-0.110
	(0.144)

miembros	12.585
	(8.448)

Constant	31.750
	(40.117)


Observations	209
R²	0.640
Adjusted R²	0.633
Residual Std. Error	199.628 (df = 204)
F Statistic	90.727^*** (df = 4; 204)

Note:	p<0.1; p<0.05; p<0.01

Revisión de los supuestos del MCRLM.

Pruebas de Normalidad de los residuos.

Prueba Jarque-Bera

library(stargazer)
library(dplyr)
options(scipen = 9999)
library(normtest)
Prueba_JB<- jb.norm.test(ec_gasto$residuals)
Tabla_JB<-cbind(Prueba_JB$statistic, Prueba_JB$p.value) %>% as.data.frame(row.names = "Resultados: ")
names(Tabla_JB)<-c("Jarque-Bera",  "P-Value")
stargazer(Tabla_JB, title = "Prueba Jarque-Bera", type = "html", 
          summary = FALSE, digits = 5)

**Prueba Jarque-Bera**

	Jarque-Bera	P-Value

Resultados:	245.12410	0

Ya que el P-Value es <0.05, hay evidencia estadística suficiente para rechazar la hipótesis nula, además el estadístico de prueba Jarque-Bera es mayor al valor crítico, por lo que podemos afirmar que los residuos no poseen una distribución normal.

Prueba de Kolmogorov-Smirnov.

library(dplyr)
library(stargazer)
library(nortest)
Prueba_KS<-lillie.test(ec_gasto$residuals)
Tabla_KS<-cbind(Prueba_KS$statistic,Prueba_KS$p.value)%>%as.data.frame(row.names = "Resultados: ")
names(Tabla_KS)<-c("Kolmogorov-Smirnov", "P-Value")
stargazer(Tabla_KS, title = "Prueba Kolmogorov-Smirnov", type ="html", summary = FALSE, digits = 5)

**Prueba Kolmogorov-Smirnov**

	Kolmogorov-Smirnov	P-Value

Resultados:	0.14409	0

Debido a que el p-value es < 0.05, hay evidencia estadística suficiente para rechazar la hipótesis nula, inferimos que los residuos del modelo no tienen una distribución normal.

Prueba de Shapiro-Wilk.

library(stargazer)
Prueba_Shapiro<-shapiro.test(ec_gasto$residuals)
Tabla_SW<-cbind(Prueba_Shapiro$statistic,Prueba_Shapiro$p.value)%>%as.data.frame(row.names =  "Resultados: ")
names(Tabla_SW)<-c("Shapiro-Wilk", "P-Value")
stargazer(Tabla_SW, title = "Prueba Shapiro-Wilk", type = "html", summary = FALSE, digits = 5)

**Prueba Shapiro-Wilk**

	Shapiro-Wilk	P-Value

Resultados:	0.85958	0

Para un nivel de significancia del 5%, el p value de la prueba es menor (p-value<0.05), por lo que se rechaza la hipótesis nula. Hay evidencia de que los residuos del modelo no tienen una distribución normal.

Pruebas de Multicolinealidad.

Índice de Condición.

library(olsrr)
IC <- ols_eigen_cindex(model = ec_gasto)
print(IC)

##   Eigenvalue Condition Index     intercept     ingreso     remesa    ayudagob
## 1  2.7423052        1.000000 0.01452734556 0.040261353 0.01476247 0.007022104
## 2  0.9803064        1.672542 0.00003529765 0.020106759 0.06411508 0.807754590
## 3  0.9213047        1.725267 0.00044980532 0.007093102 0.87341145 0.092412799
## 4  0.2893166        3.078727 0.05585037813 0.930598621 0.02092841 0.038196991
## 5  0.0667671        6.408799 0.92913717334 0.001940164 0.02678258 0.054613516
##      miembros
## 1 0.015241461
## 2 0.001733297
## 3 0.001158380
## 4 0.080429647
## 5 0.901437215

Al obtener un índice de condición igual a 6.408799, el estadístico de prueba k(x) es inferior a 20 por lo que podemos concluir con que hay evidencia estadística para establecer que los residuos del modelo presentan multicolinealidad del tipo leve.

Prueba de Farrar Glaubar.

library(mctest)
mctest::omcdiag(mod= ec_gasto)

## 
## Call:
## mctest::omcdiag(mod = ec_gasto)
## 
## 
## Overall Multicollinearity Diagnostics
## 
##                        MC Results detection
## Determinant |X'X|:         0.8961         0
## Farrar Chi-Square:        22.5804         1
## Red Indicator:             0.1409         0
## Sum of Lambda Inverse:     4.2149         0
## Theil's Method:           -1.7191         0
## Condition Number:          6.4088         0
## 
## 1 --> COLLINEARITY is detected by the test 
## 0 --> COLLINEARITY is not detected by the test

Hay evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula ya que el estadístico de prueba es mayor al valor crítico, por lo que se concluye que hay evidencia de colinealidad en los regresores.

Factores Inflacionarios de la Varianza (FIV).

library(mctest)
mc.plot(mod = ec_gasto, vif = 2)

Para un coeficiente de determinación de 0.5, el umbral es de 2 , por lo que se puede concluir con que ninguno de los regresores del modelo infla la varianza.

Prueba de Heterocedasticidad de White.

Prueba de White.

options(scipen= 9999999)
library(skedastic)
white_lm(ec_gasto, interactions = FALSE)

## # A tibble: 1 × 5
##   statistic  p.value parameter method       alternative
##       <dbl>    <dbl>     <dbl> <chr>        <chr>      
## 1      61.5 2.37e-10         8 White's Test greater

Ya que 0.0000000002374801 < 0.05, la hipótesis nula se rechaza, por lo tanto hay evidencia de que la varianza de los residuos no es homocedástica.

Pruebas de Durbin Watson y Multiplicador de Lagrange - Verificación de presencia de autocorrelación de primer y segundo orden.

Prueba de Durbin Watson.

library(dplyr)
library(stargazer)
library(lmtest)
DW_Test<-dwtest(ec_gasto, alternative = "two.sided", iterations = 1000)
Tabla_DW<-cbind(DW_Test$statistic, DW_Test$p.value)%>%as.data.frame(row.names= "Resultados: ")
names(Tabla_DW)<-c("DW", "P-Value")
stargazer(Tabla_DW, title = "Prueba de Durbin-Warson", type = "html", summary = FALSE, digits = 4)

**Prueba de Durbin-Warson**

	DW	P-Value

Resultados:	0.5099	0

Ya que el p-value es 0.00000000000000022 < 0.05 se rechaza la hipótesis nula, por lo que hay evidencia de que el modelo tiene problemas de autocorrelación de primer orden.

Multiplicador de Lagrange (Primer y segundo orden).

Primer orden

library(stargazer)
library(lmtest)
Primer_orden<-bgtest(ec_gasto, order = 1)
Tabla_primerorden<-cbind(Primer_orden$statistic, Primer_orden$parameter, Primer_orden$p.value)%>%as.data.frame(row.names = "Prueba BG-Orden1: ")
names(Tabla_primerorden)<-c("BG", "df", "P-Value")
stargazer(Tabla_primerorden, title = "Prueba Breusch-Godfrey Orden 1", type = "html", digits = 5, summary = FALSE)

**Prueba Breusch-Godfrey Orden 1**

	BG	df	P-Value

Prueba BG-Orden1:	112.35050	1	0

Con la prueba de Lagrange (primer orden) observamos que el p-value de 0.00000000000000022 < 0.0.5, por lo que la hipótesis nula se rechaza y concluimos con que los residuos del modelo poseen autocorrelación de orden 1.

Segundo orden

library(stargazer)
library(lmtest)
Segundo_orden<-bgtest(ec_gasto, order = 2)
Tabla_segundorden<-cbind(Segundo_orden$statistic, Segundo_orden$parameter, Segundo_orden$p.value)%>%as.data.frame(row.names = "Prueba BG-Orden2: ")
names(Tabla_segundorden)<-c("BG", "df", "P-Value")
stargazer(Tabla_segundorden, title = "Prueba Breusch-Godfrey Orden 2", type = "html", digits = 5, summary = FALSE)

**Prueba Breusch-Godfrey Orden 2**

	BG	df	P-Value

Prueba BG-Orden2:	112.95070	2	0

Con la prueba de Lagrange (segundo orden) se obtiene que el p-value de 0.00000000000000022 < 0.05, por lo que se rechaza la hipótesis nula y se concluye con que los residuos poseen autocorrelación de orden 2.

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