Proyecto Estadistica 2 Modelo Econometrico ELITES

Ingeniería Industrial Estadística II

Análisis Econométrico de la Demanda de Ropa Deportiva Elite’s

1

CONTENIDO 1. INTRODUCCION ...........................................................................................................................................3

2. ANTECEDENTES ..........................................................................................................................................3

a) ANTECEDENTES DE LA EMPRESA ....................................................................................................3

b) LA ROPA DEPORTIVA EN BOLIVIA .....................................................................................................4

c) PROCESO DE PRODUCCIÓN ...............................................................................................................4

3. OBJETIVO GENERAL DEL ESTUDIO ......................................................................................................6

4. OBJETIVOS ESPECIFICOS DEL ESTUDIO ............................................................................................6

5. MEMORIA RESUMEN DEL ESTUDIO ......................................................................................................7

6. RECOPILACION, SELECCIÓN Y PRESENTACION DE LA INFORMACION ....................................7

7. ESPECIFICACION DEL MODELO ECONOMETRICO ...........................................................................8

8. ESTIMACION MATRICIAL DE PARAMETROS .......................................................................................8

9. VALIDACION ECONOMICA POR EL MODELO MATRICIAL ............................................................. 12

10. VALIDACION ESTADISTICA POR EL METODO MATRICIAL ....................................................... 13

a) COEFICIENTE DE DETERMINACION ............................................................................................... 13

b) COEFICIENTE DE DETERMINACION CORREGIDO ..................................................................... 13

c) INTERVALOS CONFIDENCIALES ...................................................................................................... 14

d) PRUEBAS DE SIGNIFICACION .......................................................................................................... 16

PRUEBA DE SIGNIFICACION INDIVIDUAL.................................................................................. 16

PRUEBA DE SIGNIFICACION GLOBAL ........................................................................................ 19

11. VALIDACION ECONOMETRICA POR EL METODO MATRICIAL ................................................. 19

a) MULTICOLINEALIDAD .......................................................................................................................... 19

b) AUTOCORRELACION ........................................................................................................................... 20

12. INTERPRETACION DE RESULTADOS POR EL METODO MATRICIAL .................................... 21

13. ESTIMACION POR EL EVIEWS DE PARAMETROS ...................................................................... 22

14. VALIDACION ECONOMICA POR EL EVIEWS ................................................................................. 24

15. VALIDACION ESTADISTICA POR EL EVIEWS ............................................................................... 25

a) COEFICIENTE DE DETERMINACION ............................................................................................... 28

b) INTERVALOS CONFIDENCIALES ...................................................................................................... 29

c) PRUEBAS DE SIGNIFICACION .......................................................................................................... 29

PRUEBA DE SIGNIFICACION GLOBAL ........................................................................................ 29



2

16. VALIDACION ECONOMETRICA POR EL EVIEWS ......................................................................... 30

a) HETEROCEDASTICIDAD ..................................................................................................................... 30

b) AUTOCORRELACION ........................................................................................................................... 31

17. INTERPRETACION DE RESULTADOS POR EL EVIEWS ............................................................. 32

18. CONFRONTACION DE RESULTADOS ENTRE EL METODO MATRICIAL Y EL EVIEWS ..... 32

19. PLANTEAMIENTO Y ANALISIS PARA LA CORRECCION DEL MODELO ................................. 34

20. PRESENTACION DEL MODELO CORREGIDO ............................................................................... 34

21. PREDICCION DEL MODELO CORREGIDO ..................................................................................... 34

22. CONCLUSIONES ................................................................................................................................... 35

23. RECOMENDACIONES .......................................................................................................................... 36

24. BIBLIOGRAFIA, CON REFERENCIA COMPLETA DE LOS TRABAJOS REALMENTE

CONSULTADOS ................................................................................................................................................. 36



3

ANALISIS ECONOMETRICO DE LA DEMANDA DE ROPA DEPORTIVA Elite’s

1. INTRODUCCION

El problema general presentan las empresas dedicadas al rubro de la confección es la limitación de

espacio, esto se debe a la cantidad de producción o más bien al crecimiento continúo del cual

ninguna empresa queda apartada.

En los últimos años la demanda de ropa deportiva ha acrecentado notablemente, esto se debe a

factores como el crecimiento poblacional, el ingreso per-cápita, los incentivos que se realizan a través

de los municipios, gobernaciones hacia los estudiantes (Juegos estudiantiles Plurinacionales),

además de la implementación del día nacional del reto.

Entonces la demanda de ropa deportiva ira creciendo considerablemente.

2. ANTECEDENTES

a) ANTECEDENTES DE LA EMPRESA

La empresa fue fundada hace 8 años en la ciudad de El Alto por el Sr. ROLANDO ANTONIO CALA

FERNANDEZ que continua siendo el propietario y Gerente General.

Actualmente la fabrica se encuentra en C.130 Nº 22 esq. Calle Beni Zona Villa Bolívar y la sucursal 1

en la Av. 6 de Marzo N°220 (lado Colegio COPLAN).

La empresa Elite’s se dedica a la fabricación de las siguientes líneas:

Primera Línea:

Ropa Deportiva

Buzos deportivos Poleras con cuello polo

Deportivos de algodón Frisado Sudaderas

Deportivos de algodón tipo Adidas Cortos poli brillo

Deportivos frisado pique Cortos algodón vanizado

Poleras algodón vanizado Gorras tela piel de durazno kaki

Poleras poliéster en manga 3/4 Gorras tela kaki de primera

Segunda Línea:

Ropa de Trabajo

Parcas tipo cotel Overoles normales

Chamaras tipo náutica Overoles con polar interior

Chalecos sencillos Overoles térmicos panokas

Chalecos con polar Overoles de competencia

Chalecos térmicos Maletines deportivos

Chalecos de dos caras Mochilas Escolares



4

Tercera Línea:

Ropa Casual

Camisas tipo Manhattan Camisas sport

Corbatas Polos

Chompas de lana Rompe vientos

Chompas de hilo Chamaras en Jean

Fuente: Recopilación de datos de la planta de confecciones.

b) LA ROPA DEPORTIVA EN BOLIVIA

c) PROCESO DE PRODUCCIÓN

Comienza por Comprar la tela, según Pedido; se acopia en el pequeño deposito del taller, después se

procede a cotizar el pedido en Diseño y presupuesto en función a la cantidad, variedad del mismo, si

este Diseño y presupuesto se aprueba con el dueño o con el gerente de ventas este se procese a

realizar el Corte de los materiales en diferentes piezas que conformaran el pedido en este particular.

Si el pedido lo requiere, estas piezas cortadas van al área de Serigrafiado y/o Bordado para su

posterior armado en la maquinas: Costura. Una vez terminado el armado y costura van al área de:

Acabado y revisión de Calidad en donde se revisa los detalles últimos del pedido como ser: lar la

vuelta la prenda, corte de hilos, etc. Si en caso hubiera alguna falla significativa se procese a devolver

esta al área de armado y costura o Serigrafiado para su inmediato arreglo Finalmente se procede al

doblado o Embolsado de las prendas para su entrega.



5

FLUJOGRAMA DEL PROCESO

ORDEN DE

FABRICACIONALMACEN DE

MATERIA PRIMA

REQUISICION DE

MATERIALES

KARDEX DE

MATERIALES

CORTE

(Se realiza la

verificación de la

tela)

COSTURA

SI

CONTROL DE

CALIDAD

¿El producto cumple con los

parámetros de calidad?

EMPAQUE/

DESPACHO

SI

NO

NOTA DE REMISION

(Para efectuar la

entrega)

ALMACEN DE

PRODUCTOS

TERMINADOS

BORDADO SERIGRAFIADONO

BORADO DE

PRENDA

SERIGRAFIADO

DE PRENDA

SI

NO



6

CURSOGRAMA SINÓPTICO DEL PROCESO.

ELABORACIÓN DE PRENDAS

DEPORTIVAS

INSPECCIÓN DE MATERIA PRIMA

120 [seg.]

DISEÑO DE LA PRENDA

300 [seg.]

CORTE DE LA PRENDA

270 [seg.]

ARMADO Y COSTURA

600 [seg.]

INSPECCIÓN

45 [seg.]

BORDADO

240 [seg.]

INSPECCIÓN

45 [seg.]

ACABADO Y EMBOLSADO

480 [seg.]

3. OBJETIVO GENERAL DEL ESTUDIO

Validar el modelo econométrico que hace referencia a la demanda de ropa deportiva.

4. OBJETIVOS ESPECIFICOS DEL ESTUDIO

Validar económicamente la demanda de ropa deportiva por el método matricial.

Validar económicamente la demanda de ropa deportiva, aplicando el paquete “EVIEWS 5”.

Comparar los resultados obtenidos por el método matricial y el paquete “EVIEWS 5”.

Obtener un modelo corregido de la demanda de ropa deportiva.

Realizar una predicción económica de la demanda de ropa deportiva.



7

5. MEMORIA RESUMEN DEL ESTUDIO

6. RECOPILACION, SELECCIÓN Y PRESENTACION DE LA INFORMACION

La recopilación de datos que intervendrán en el análisis de nuestro modelo econométrico, son

aquellas variables que van directamente relacionados con la demanda de ropa deportiva:

PLANTEAMIENTO DE LA HIPÓTESIS

Donde:

VARIABLE DEPENDIENTE:

Y: Cantidad demandada de ropa deportiva [u]

VARIABLES INDEPENDIENTES:

X2: Precio ofrecido en tienda propia de la empresa [Bs/u]

X3: Precio ofrecido en tienda de la competencia de mayor calidad [Bs/u]

X4: Precio ofrecido en tienda de la competencia de menor calidad [Bs/u]

X5: Ingreso Per-cápita [Bs]

X6: Gasto Publicitario realizado por la empresa [Bs]

2 3 4 5 6, , , ,Y f X X X X X



8

Unas ves analizadas nuestras variables procedemos a la recopilación de datos:

VARIABLE DEPENDIENTE

VARIABLES INDEPENDIENTES

PERIODO

Demanda de Ropa

deportiva [unidad]

PRECIO TIENDAS

COMERCIO [Bs/u]

PRECIO COMPETENCIA

MAYOR CALIDAD

[Bs/u]

PRECIO COMPETENCIA

MENOR CALIDAD

[Bs/u]

INGRESO PER

CAPITA [Bs]

GASTO EN PUBLICIDAD

[Bs]

II/01 2065 158 166 87 1193 4652

I/02 1777 154 165 86 1146 5229

II/02 2292 150 169 85 1265 5564

I/03 1703 144 170 86 1398 5359

II/03 1695 165 167 92 1429 4236

I/04 1824 155 170 90 1150 5974

II/04 2029 153 170 91 1435 7886

I/05 1572 152 168 90 1087 8200

II/05 2501 151 169 91 1118 8423

I/06 2001 150 166 86 1430 6459

II/06 2575 160 168 87 1118 6652

I/07 1761 151 166 91 1498 3767

II/07 2328 164 171 87 1390 7849

I/08 1771 157 166 89 1102 5193

II/08 2261 159 167 91 1018 7557 Fuente: Análisis de la Empresa Elite´s (Ingeniería de Métodos)

7. ESPECIFICACION DEL MODELO ECONOMETRICO

ESPECIFICACIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO

ESPECIFICACIÓN DEL MODELO ECONOMÉTRICO

8. ESTIMACION MATRICIAL DE PARAMETROS

PROCESAMIENTO DE DATOS

1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6t t t t t t tY X X X X X u

1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6t t t t t tY X X X X X

1 1 3 1*n n k k t nY X X u



9

ESTIMACION DE PARAMETROS

1

T TX X X Y

1

2

3

4

5

6



10

Con la ayuda del Excel procedemos a estimar dichos parámetros:

X=

1 158 166 87 1193 4652

Y=

2065 1 154 165 86 1146 5229

1777

1 150 169 85 1265 5564

2292

1 144 170 86 1398 5359

1703

1 165 167 92 1429 4236

1695

1 155 170 90 1150 5974

1824

1 153 170 91 1435 7886

2029

1 152 168 90 1087 8200

1572

1 151 169 91 1118 8423

2501

1 150 166 86 1430 6459

2001

1 160 168 87 1118 6652

2575

1 151 166 91 1498 3767

1761

1 164 171 87 1390 7849

2328

1 157 166 89 1102 5193

1771

1 159 167 91 1018 7557

2261

15x6

15x1

XT=

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

158 154 150 144 165 155 153 152 151 150 160 151 164 157 159

166 165 169 170 167 170 170 168 169 166 168 166 171 166 167

87 86 85 86 92 90 91 90 91 86 87 91 87 89 91

1193 1146 1265 1398 1429 1150 1435 1087 1118 1430 1118 1498 1390 1102 1018

4652 5229 5564 5359 4236 5974 7886 8200 8423 6459 6652 3767 7849 5193 7557

6x15



11

XTX =

15 2323 2518 1329 18777 93000 2323 360207 389943 205869 2906086 14402406 2518 389943 422738 223096 3152724 15632350 1329 205869 223096 117829 1663431 8247445 18777 2906086 3152724 1663431 23868109 115284774 93000 14402406 15632350 8247445 115284774 608509192

6x6

(XTX)-1=

1014,635713 -0,263452257 -5,448904868 -1,224948176 0,018260577 0,004289071 -0,263452257 0,002457776 2,21866E-05 -0,001629575 1,43062E-05 8,9874E-07 -5,448904868 2,21866E-05 0,033655343 0,001732829 -0,000149067 -2,75917E-05 -1,224948176 -0,001629575 0,001732829 0,014031748 -1,96288E-05 -5,19528E-06 0,018260577 1,43062E-05 -0,000149067 -1,96288E-05 3,84246E-06 2,38114E-07 0,004289071 8,9874E-07 -2,75917E-05 -5,19528E-06 2,38114E-07 5,89834E-08

6x6

XTY =

30155

→ β=(XTX)-1XTY =

-139,8946 4675786 17,7919 5064446 17,6352 2669833 -44,7233 37583931 -0,1358 190053689 0,0914

6x1

6x1



12

Por lo tanto la ecuación econométrica que describe la demanda de ropa deportiva es:

9. VALIDACION ECONOMICA POR EL MODELO MATRICIAL

Valor Autónomo: La demanda de ropa deportiva no existe cuando el precio (propio, competencia), el ingreso per cápita, y el gasto en

publicidad tiende a ser nulo.

Pendiente Precio de la empresa: La demanda de ropa deportiva en tienda aumenta en 17,7919 [unidades], cuando el precio aumenta en

1[Bs/unidad].

Pendiente Precio de la competencia de mayor calidad: La demanda de ropa deportiva en tienda aumenta en 17,6352 [unidades],

cuando el precio aumenta en 1 [Bs/unidad].

1

2

3

4

5

6

-139,8946

17,7919

17,6352

-44,7233

-0,1358

0,0914

2 3 4 5 6-139,8946 17,7919 17,6352 -44,7233 -0,1358 0,0914t t t t t tY X X X X X



13

Pendiente Precio de la competencia de menor calidad: La demanda de ropa deportiva en tienda disminuye en 44,7233 [unidades],

cuando el precio aumenta en 1 [Bs/unidad].

Pendiente Ingreso per-cápita: La demanda de ropa deportiva disminuye en 0,1358 [unidades], cuando el Ingreso per-cápita aumenta en

1 [Bs]

Pendiente Gasto en Publicidad: La demanda ropa aumenta en 0,0914 [unidades], cuando el gasto en publicidad aumenta en 1 [Bs].

10. VALIDACION ESTADISTICA POR EL METODO MATRICIAL

a) COEFICIENTE DE DETERMINACION

Haciendo uso del análisis de datos de regresión del Excel tenemos:

Resumen Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación múltiple 0,618457628

Coeficiente de determinación R^2 0,382489838

R^2 ajustado 0,039428636

Error típico 310,0133471

Observaciones 15

0

0,38

0,7

1

∴ El ajuste explica el 38,25% de la demanda de ropa deportiva, entonces no existe una buena Regresión.

b) COEFICIENTE DE DETERMINACION CORREGIDO

2 0,382489R

2

0,03942R



14

ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F

Regresión 5 535770,855 107154,171 1,1149 0,416814223

Residuos 9 864974,478 96108,275 Total 14 1400745,333

V[β]=

314638,5345 -81,69654483 -1689,7054 -379,8564293 5,662604956 1,330041009

0,76215621 0,006880076 -0,505331091 0,004436345 0,000278699

10,43652185 0,537350188 -0,046225547 -0,00855618

4,351245003 -0,006086894 -0,001611056

0,001191546 7,38393E-05

1,82908E-05

6x6

c) INTERVALOS CONFIDENCIALES

Para β1:

2 2

ˆ ˆ ˆ* * 1n k n k

i u i i uP t t

2 864974,47896108,27

15 6

310,01

u

u

SCE

n k

9

0,0252

2,252n kt t

1

1

ˆ-139,8946 2,252*310,01 -139,8946+2,252*310,01 0,95

ˆ-838,0371 558,2479 0,95

P

P



15

Para β2:

Para β3:

Para β4:

Para β5:

2

2

ˆ17,7919 2,252*310,01 17,7919+2,252*310,01 0,95

ˆ-680,3506 715,9344 0,95

P

P

3

3

ˆ17,6352 2,252*310,01 17,6352+2,252*310,01 0,95

ˆ-680,5073 715,7777 0,95

P

P

4

4

ˆ-44,7233 2,252*310,01 -44,7233+2,252*310,01 0,95

ˆ-742,8658 653,4192 0,95

P

P

5

5

ˆ-0,1358 2,252*310,01 -0,1358+2,252*310,01 0,95

ˆ-698,2783 698,0067 0,95

P

P



16

Para β6:

d) PRUEBAS DE SIGNIFICACION

PRUEBA DE SIGNIFICACION INDIVIDUAL

Para β1:

i) FORMULACION DE LA HIPOTESIS

ii) ESTADISTICO DE PRUEBA

iii) CONTRASTE

iv) CONCLUSIONES

A un nivel de confianza del 5%, no se puede aceptar que el parámetro β1 sea significativo, por lo

que se debería eliminar o reformular este parámetro.

Para β2:



6

6

ˆ0,0914 2,252*310,01 0,0914+2,252*310,01 0,95

ˆ-698,0511 698,2339 0,95

P

P

1

1

: 0

: 0

Ho

Ha

0

1

1 1 139.8946 00,0044

31438,5345Ct

9

0,0252

2,252n kt t

Ct

2

n k

Ct t AHo

2

2

: 0

: 0

Ho

Ha

0

2

2 2 17,7919 023,3459

0,7621Ct



17

iii) CONTRASTE

iv) CONCLUSIONES

A un nivel de confianza del 5%, se puede aceptar que el parámetro β2 es significativo.

Para β3:



iii) CONTRASTE

iv) CONCLUSIONES

A un nivel de confianza del 5%, no se puede aceptar que el parámetro β3 sea significativo, por lo

que se debería eliminar o reformular este parámetro.

Para β4:



9

0,0252

2,252n kt t

Ct

2

n k

Ct t RHo

3

3

: 0

: 0

Ho

Ha

0

3

3 3 17,6352 01,6897

10,4365Ct

9

0,0252

2,252n kt t

Ct

2

n k

Ct t AHo

4

4

: 0

: 0

Ho

Ha

0

4

4 4 44,7233 010,2783

4,3512Ct



18

iii) CONTRASTE

iv) CONCLUSIONES

A un nivel de confianza del 5%, se puede aceptar que el parámetro β4 es significativo

Para β5:



iii) CONTRASTE

iv) CONCLUSIONES


Para β6:



iii) CONTRASTE

9

0,0252

2,252n kt t

Ct

2

n k

Ct t RHo

5

5

: 0

: 0

Ho

Ha

0

5

5 5 0,1358 0114,1176

0,00119Ct

9

0,0252

2,252n kt t

Ct

2

n k

Ct t RHo

6

6

: 0

: 0

Ho

Ha

0

6

6 6 0,0914 05021,9780

0,0000182Ct

9

0,0252

2,252n kt t

Ct

2

n k

Ct t RHo



19

iv) CONCLUSIONES


PRUEBA DE SIGNIFICACION GLOBAL

v) FORMULACION DE LA HIPOTESIS

vi) ESTADISTICO DE PRUEBA

ANÁLISIS DE VARIANZA

Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F

Regresión 5 535770,855 107154,171 1,11493178

Residuos 9 864974,4784 96108,27538

Total 14 1400745,333

vii) CONTRASTE

viii) CONCLUSIONES

A un nivel de confianza del 5%, no se puede aceptar que el modelo es significativo de forma

global, por lo que se debería reformular el modelo

11. VALIDACION ECONOMETRICA POR EL METODO MATRICIAL

a) MULTICOLINEALIDAD

1. Método de detección. Una R2 elevada pero pocas razones t significativas

Se dice que un modelo tiene multicolinealidad, cuando:

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

: 0

: 0

Ho

Ha

( 1, ) (5,9)

0,05 3,48k n kt t

CF F AHo

CF

2 0,80R



20

Como el modelo presenta una R2 menor a 0,80, se puede afirmar que el modelo no tiene

multicolinealidad.

b) AUTOCORRELACION

Análisis de los residuales

Observación Pronóstico Demanda de Ropa deportiva [unidad] Residuos Residuos estándares

1 1971,135813 93,86418725 0,377626354

2 1986,210456 -209,2104559 -0,841677576

3 2044,77772 247,2222796 0,994603488

4 1874,121141 -171,1211406 -0,688439907

5 1819,591947 -124,5919471 -0,501247644

6 1980,875813 -156,8758128 -0,631129325

7 2036,712147 -7,712147486 -0,031026851

8 2104,366497 -532,3664971 -2,141771266

9 2075,669438 425,3305624 1,711153466

10 2006,58506 -5,585059944 -0,022469335

11 2235,088811 339,9111887 1,367501563

12 1545,326162 215,6738379 0,867680501

13 2431,681965 -103,6819645 -0,417124394

14 1925,736839 -154,7368389 -0,622523989

15 2117,120191 143,8798087 0,578844915

PRUEBA DE ALEATORIEDAD (RACHAS)

i) FORMULACION DE LA HIPOTESIS Ho: No existe autocorrelación

Ha: Existe autocorrelación


+ - + - - - - - + - + + - - +

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1

2

6

9

9

n

n

R

1 2

1 2

27,2R

n n

n n

1 2 1 2 1 22

2

1 2 1 2

2 23,1885

1R

n n n n n n

n n n n

9 7,20,564

3,1885

RC

R

RZ



21

iii) CONTRASTE

iv) CONCLUSIONES

A un nivel de significancia del 5%, se puede afirmar que No existe autocorrelación.

12. INTERPRETACION DE RESULTADOS POR EL METODO MATRICIAL

Valor Autónomo: La demanda de ropa deportiva no existe cuando el precio (propio, competencia), el

ingreso per cápita, y el gasto en publicidad tiende a ser nulo. No se puede aceptar que este

parámetro sea significativo para el modelo, por lo que se debería eliminar o reformular este

parámetro.

Pendiente Precio de la empresa: La demanda de ropa deportiva en tienda aumenta en 17,7919

[unidades], cuando el precio aumenta en 1[Bs/unidad]. Se puede aceptar que este parámetro es

significativo para el modelo.

Pendiente Precio de la competencia de mayor calidad: La demanda de ropa deportiva en tienda

aumenta en 17,6352 [unidades], cuando el precio aumenta en 1 [Bs/unidad]. No se puede aceptar

que este parámetro sea significativo para el modelo, por lo que se debería eliminar o reformular

este parámetro.

Pendiente Precio de la competencia de menor calidad: La demanda de ropa deportiva en tienda

disminuye en 44,7233 [unidades], cuando el precio aumenta en 1 [Bs/unidad]. Se puede aceptar que

este parámetro es significativo para el modelo.

2 2

1

7,2 1,96 3,1885 7,2 1,96 3,1885 0,95

3,700 7,2 10,699 0,95

R R R RP Z R Z

P R

P R

3,700 9 7,2 10,699 0,95P

0,0252

1,96Z Z

CZ

2CZ Z AHo



22

Pendiente Ingreso per-cápita: La demanda de ropa deportiva disminuye en 0,1358 [unidades],

cuando el Ingreso per-cápita aumenta en 1 [Bs]. Se puede aceptar que este parámetro es

significativo para el modelo.

Pendiente Gasto en Publicidad: La demanda ropa aumenta en 0,0914 [unidades], cuando el gasto

en publicidad aumenta en 1 [Bs]. Se puede aceptar que este parámetro es significativo para el

modelo.

Coeficiente de Determinación: El ajuste explica el 38,25% de la demanda de ropa deportiva,

entonces no existe una buena Regresión.

13. ESTIMACION POR EL EVIEWS DE PARAMETROS



23

1

2

3

4

5

6

-139,8946

17,7919

17,6352

-44,7233

-0,1358

0,0914



24

14. VALIDACION ECONOMICA POR EL EVIEWS



25

15. VALIDACION ESTADISTICA POR EL EVIEWS

-4.0E-09

-2.0E-09

0.0E+00

2.0E-09

4.0E-09 150000

200000

250000

300000

350000

400000

450000

95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

Residual Actual Fitted

-4.0E-09

-2.0E-09

0.0E+00

2.0E-09

4.0E-09

96 98 00 02 04 06 08

YT Residuals



26

HISTOGRAMA:

MATRIXZ DE COVARIANZAS:



27

CORRELACIÓN SERIAL:

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1,1149317 Probability 0.416814

Obs*R-squared 0.382490 Probability 0.073590

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares

Date: 12/10/11 Time: 10:37

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -139.8946 9874.963 -0.014167 0.9890

P1 17.79198 15.36921 1.157638 0.2768

P2 17.63524 56.87317 0.310080 0.7636

P3 -44.72331 36.72284 -1.217861 0.2542

I -0.135853 0.607694 -0.223554 0.8281

G 0.091455 0.075291 1.214678 0.2554 RESID(-1) 0.005760 0.006769 0.850881 0.4196

RESID(-2) -0.006568 0.011214 -0.585712 0.5742

R-squared 0.382490 Mean dependent var 2010.333

Adjusted R-squared 0.039429 S.D. dependent var 316.3119

S.E. of regression 310.0133 Akaike info criterion 14.60028

Sum squared resid 864974.5 Schwarz criterion 14.88350

Log likelihood -103.5021 F-statistic 1.114932

Durbin-Watson stat 2.551933 Prob(F-statistic) 0.416814

GRAFICA DE RESIDUALES:

-4.0E-09

-2.0E-09

0.0E+00

2.0E-09

4.0E-09

00 01 02 03 04 05 06 07 08 09

Recursive Residuals ± 2 S.E.



28

a) COEFICIENTE DE DETERMINACION

2

2

0,382490

0,0039

R

R



29

b) INTERVALOS CONFIDENCIALES

c) PRUEBAS DE SIGNIFICACION

PRUEBA DE SIGNIFICACION GLOBAL

CUADRO ANOVA:

Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F

Regresión 5 535770,855 107154,171 1,11493178

Residuos 9 864974,4784 96108,27538

Total 14 1400745,333



30

16. VALIDACION ECONOMETRICA POR EL EVIEWS

a) HETEROCEDASTICIDAD

White Heteroskedasticity Test:


Obs*R-squared 0,382489 Probability 0.073590

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/10/11 Time: 10:55 Included observations: 15


C -8.00E-18 1.42E-16 -0.056247 0.9570 X1T -5.34E-19 1.25E-19 -4.263893 0.0053

X1T^2 7.48E-22 1.83E-22 4.088919 0.0064 X2T 1.71E-18 4.30E-18 0.397116 0.7050

X2T^2 -2.91E-21 2.38E-20 -0.122164 0.9068 X3T -3.28E-19 1.86E-18 -0.176775 0.8655

X3T^2 2.13E-22 1.47E-20 0.014541 0.9889 X4T -1.37E-18 2.31E-18 -0.592560 0.5751

X4T^2 -4.14E-21 6.86E-20 -0.060323 0.9539









31

b) AUTOCORRELACION


F-statistic 1607870. Probability 0.000617

Obs*R-squared 15.00000 Probability 0.307353

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/10/11 Time: 11:12

Included observations: 15


C 7.95E-16 5.02E-18 158.3521 0.0040

X1T -1.94E-18 2.10E-20 -92.52695 0.0069

X1T^2 -3.25E-22 9.00E-24 -36.11598 0.0176

X1T*X2T 3.58E-20 3.94E-22 91.00428 0.0070

X1T*X3T 6.82E-21 2.38E-22 28.65288 0.0222

X1T*X4T -1.22E-19 1.72E-21 -71.09823 0.0090

X2T -3.28E-17 2.37E-19 -138.8493 0.0046

X2T^2 3.44E-19 2.82E-21 121.9082 0.0052

X2T*X3T -5.58E-19 5.91E-21 -94.37642 0.0067

X2T*X4T -4.64E-19 2.91E-21 -159.5305 0.0040

X3T 2.57E-17 2.26E-19 113.4886 0.0056

X3T^2 1.25E-19 1.72E-21 72.54974 0.0088

X3T*X4T 7.27E-19 6.87E-21 105.8691 0.0060

X4T 2.85E-17 2.83E-19 100.6442 0.0063








32

17. INTERPRETACION DE RESULTADOS POR EL EVIEWS

De acuerdo a los datos obtenidos, se puede observar que los coeficientes son

estadísticamente válidos obtenidos por el Eviews, teniendo así las gráficas de los residuos de

la matriz de covarianzas.

Mostrando a continuación la Heterocedasticidad:



Obs*R-squared 0,382489 Probability 0.073590

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/10/11 Time: 10:55 Included observations: 15


C -8.00E-18 1.42E-16 -0.056247 0.9570 X1T -5.34E-19 1.25E-19 -4.263893 0.0053

X1T^2 7.48E-22 1.83E-22 4.088919 0.0064 X2T 1.71E-18 4.30E-18 0.397116 0.7050

X2T^2 -2.91E-21 2.38E-20 -0.122164 0.9068 X3T -3.28E-19 1.86E-18 -0.176775 0.8655

X3T^2 2.13E-22 1.47E-20 0.014541 0.9889 X4T -1.37E-18 2.31E-18 -0.592560 0.5751

X4T^2 -4.14E-21 6.86E-20 -0.060323 0.9539







18. CONFRONTACION DE RESULTADOS ENTRE EL METODO MATRICIAL Y EL EVIEWS

El modelo econométrico por el método matricial es:

2 3 4 5 6-139,8946 17,7919 17,6352 -44,7233 -0,1358 0,0914t t t t t tY X X X X X



33

Y los coeficientes por el EVIEWS son:

Por ambos métodos (matricial y EVIEWS) los estimadores están acorde a los datos analizados dando

una estimación de parámetros basados en índices que relacionan todas las variables dependientes y

la independiente.

1

2

3

4

5

6

-139,8946

17,7919

17,6352

-44,7233

-0,1358

0,0914



34

19. PLANTEAMIENTO Y ANALISIS PARA LA CORRECCION DEL MODELO

Haciendo un estudio minucioso del modelo, encontramos que mediante pruebas de significación,

algunos estimadores no son realmente significativos para el modelo y los restantes estimadores, si

son significativos para el modelo.

20. PRESENTACION DEL MODELO CORREGIDO

Con lo anteriormente dicho el modelo corregido tomaría la siguiente forma:

21. PREDICCION DEL MODELO CORREGIDO

Haciendo uso del paquete EVIEWS 5 y reduciendo el número de datos a 6 tenemos:

VARIABLE DEPENDIENTE VARIABLES INDEPENDIENTES

PERIODO Demanda de

Ropa deportiva [unidad]

PRECIO TIENDAS

COMERCIO [Bs/u]

PRECIO COMPETENCIA

MENOR CALIDAD [Bs/u]

INGRESO PER CAPITA

[Bs]

GASTO EN PUBLICIDAD

[Bs]

II/01 2065 158 87 1193 4652

I/02 1777 154 86 1146 5229

II/02 2292 150 85 1265 5564

I/03 1703 144 86 1398 5359

II/03 1695 165 92 1429 4236

I/04 1824 155 90 1150 5974

2 4 5 680,0822 -177,5651 1,7515 0,5584t t t t tY X X X X

1

3

-139,8946

17,6352

2

4

5

6

17,7919

-44,7233

-0,1358

0,0914

ESTIMADORES NO SIGNIFICATIVOS ESTIMADORES SIGNIFICATIVOS

2 2 4 4 5 5 6 6+ +t t t t tY X X X X



35

ESTIMACION DEL MODELO CORREGIDO:

Como podemos observar el coeficiente de determinación del modelo corregido es mucho mayor que

el del modelo no corregido.

22. CONCLUSIONES

Debido al análisis realizado tanto matricial como en el Eviews se concluye que las ventas de

ropa deportiva por parte de la empresa no se ven afectadas por el precio de la competencia

de mayor calidad, sino es significativo el precio de la competencia de menor calidad.

Logramos validar económicamente la demanda de ropa deportiva por el método matricial.

Logramos validar económicamente la demanda de ropa deportiva, aplicando el paquete

“EVIEWS 5”.

Comparar los resultados obtenidos por el método matricial y el paquete “EVIEWS 5”.

Se logro obtener un modelo corregido de la demanda de ropa deportiva que podría ayudar a la

empresa.

Se llega a la conclusión de que se puede realizar un modelo econométrico de la venta de

ropa deportiva en La Paz utilizando un modelo lineal compatible con los parámetros y

variables utilizadas.



36

23. RECOMENDACIONES

Para la realización y preparación de un modelo econométrico es necesario tomar muy en

cuenta los datos a utilizar en las variables independientes, en especial cuando se habla de

ventas de productos en un mercado que puede llegar a variar, por consecuencias de las

temporadas de mayor o menor demanda.

Es necesario tener un amplio conocimiento del paquete EVIEWS y de otros paquetes

econométricos, para una mejor facilidad de obtención y análisis de datos.

Hacer hincapié en los datos que se recolectan para tener un análisis más real del modelo a

analizar.

24. BIBLIOGRAFIA, CON REFERENCIA COMPLETA DE LOS TRABAJOS REALMENTE

CONSULTADOS

GUJARATI, DAMODAR – “ECONOMETRIA” – 2004 – 4ta Edición – Editorial McGraw Hill – México DF

ALIAGA, MARCELINO – “APUNTES DE CLASE” – 2011 – Ingeniería Industrial – UMSA

Documents

Proyecto Estadistica 2 Modelo Econometrico ELITES