Como Escolher Uma Escola Nos Estados Unidos

Universidade Federal do Ceará

Campus Avançado de Sobral

Curso de Ciências Econômicas

Bacharelado em Finanças

IULLY MARIA PESSOA VASCONCELOS

TAMIRES VALERIO CARNEIRO

Econometria I

Sobral

2013

IULLY MARIA PESSOA VASCONCELOS

TAMIRES VALERIO CARNEIRO

ESCOLHA DA ESCOLA PELOS PAIS NOS ESTADOS UNIDOS

Sobral

2013

SUMÁRIO

1 Base de dados............................................................................................ 4

1.1 Descrição dos dados ................................................................................... 4

1.2 Tipos de dados .......................................................... ............................... 5

2 Modelo econométrico por MQO................................................................ 5

2.1 Tentativa 1...................................................................................... ..... 7

2.1.1 Discussão dos resultados da tentativa 1......................................................... 8

4 Testes de robustez ......................................................................................... 8

REFERÊNCIAS ........................................................................................................... 11

1)Base de dados

VARIÁVEIS QUE PODEM INFLUENCIAR A DECISÃO DOS PAIS NA HORA DE ESCOLHER UMA ESCOLA PARA MATRICULAR OS SEUS FILHOS

Fonte: Gretl

1.1 Descrição dos dados

a. const: constante gerada automaticamente

b. ENROLL: proporção de estudantes que estão matriculados na escola particular por estado.

c. CATHOL: proporção da população católica por Estado.

d. PUPIL:Taxa de alunos por professor na escola pública

e. WHITE: Proporção da população branca.

f. ADMEXP: proporção de gastos com educação indo para gastos administrativos

g. REV:percentual de receita por aluno(milhares de dólares)

h. MEMNEA:proporção de professores públicos que são membros da NEA(Associação Nacional de Educação)

i. INCOME: Renda per capita (em milhares de dólares) por família

j. COLLEGE: proporção da população que completou 4 anos ou mais de ensino escolar.

1.2 Tipos de dados

Os dados apresentados são cross section, pois representam informações em um ponto no tempo:

Exemplo :

2) Estimação do modelo de MQO (Mínimos Quadrados Ordinários)

O próximo quadro apresenta a correlação entre as variáveis, ou seja, é o índice de relação entre uma variável e outra no modelo. Assim, podemos comprovar que a variável ENRROL é a que possui maior índice de corelações entre as outras variáveis analisadas, por isso, tem uma maior dependência.

Trabalharemos agora com o MQO, com todas as variáveis, assim sendo, iremos poder ver o nível de significância de cada e se o modelo pode ficar mais robusto ou ainda se poderemos adicionar ou excluir alguma variável, de acordo com seu nível de significância no modelo.

• Podemos perceber que algumas variáveis não possuem relevância e não atendem o nível de significância do p-valor para o modelo, assim sendo, tentaremos remover essas variáveis para aumentar o nível de eficácia das estimativas, tornando assim, a análise mais limpa e robusta.

2.1) Modelo econométrico por MQO.

Estimaremos um modelo no qual a variável dependente é a ENRROL (proporção de estudantes que estão matriculados na escola particular por estado.) e que as variáveis independentes são CATHOL, WHITE, INCOME e COLLEGE, pois são as que melhor explicaram a variável dependente ENRROL.

.

2.2.1 Discussão dos resultados da tentativa 1

1. Resolvemos manter a variável INCOME, pois esperamos que o fator renda afete a decisão de matricular o filho numa escola particular. Resultado: Houve um aumento da significância da variável renda per capita.

2. Houve uma leve queda no R-quadrado compensada por uma leve subida no R-quadrado ajustado.

3. O p-valor da estatística F se encontra muito pequeno comprovando a significância do modelo

2.3