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Recuerdan microeconomía. Aquí pues les presento un ejemplo académico
aplicado en R-project. Por supuesto empezamos con un simple modelo de regresión.
Nota: Aún no le aplicado las modificaciones que me ha enseñado
nuestro compañero @Jilber Urbina. Por ejemplo, evitar las asignaciones
innecesarias y evitar el comando lines.
Este ejemplo puede introducirse a un script y darle run. Copiarlo a partir de # hasta finalizar en la linea #.
##Ejercicio 5. (Ejercicio 17 de cien ejercicios de Econometría).
Considere la siguiente función de costes totales, donde CT representa el
coste total para la empresa i e Y se refiere al nivel de producción
correspondiente:
# CT=Y+Y²+Y³+u
##### Para la estimación de esta función de costes totales se dispone
de un total de 30 observaciones del coste total (CT) y del nivel de
producción (Y) de otras tantas empresas.
Observacion<-1:30
CT<-c(231.6288,214.9501,231.0902,224.9952,232.5102,239.0219,237.9734,242.6670,247.7566,243.7987,249.1614,
Y<-c(1.82,2.02,2.55,2.63,2.72,2.80,2.93,3.00,3.41,3.43,3.45,3.72,4.12,4.53,4.91,5.17,5.53,5.75,5.91,6.91,
basecosto<-data.frame(Observacion,CT,Y)
basecosto
##### A partir de la información anterior, se pide:
##### 1. Estime por MCO la función de costes especificada anteriormente.
##### 2. Realice un gráfico de la función de coste total, así como de las correspondientes
# al coste marginal, los costes medios y los costes variables medios.
##### 3. ¿A qué nivel de producción corresponde el punto de cierre de las empresas?
##### Solución
#####
Y2<-Y^2
Y3<-Y^3
reg20<-lm(CT~Y+Y2+Y3)
summary(reg20)
### Costes marginales, CMg=dCT/dY
### Costes medio , CM= CT/Y CT/Y=b1/Y+b2+b3Y+b4Y²+u
### Costes variables medios, CVM=CV/Y CV/Y=b2+b3Y+b4Y²+u
beta1<-as.numeric(reg20$"coefficients"[1])
beta1
beta2<-as.numeric(reg20$"coefficients"[2])
beta2
beta3<-as.numeric(reg20$"coefficients"[3])
beta3
beta4<-as.numeric(reg20$"coefficients"[4])
beta4
CT=beta1+(beta2*Y)+(beta3*Y^2)+(beta4*Y^3)
CT
CMg<-D(expression(beta1+beta2*Y+beta3*Y^2+beta4*Y^3), "Y")
CMg
CMg<-beta2 + beta3 * (2 * Y) + beta4 * (3 * Y^2)
CMg
CM<-(beta1/Y)+beta2+beta3*Y+beta4*Y^2
CM
CVM<-beta2+beta3*Y+beta4*Y^2
CVM
costes<-data.frame(Y,CT,CMg,CM,CVM)
costes
#Curvas separadas
plot(Y,CT)
plot(Y,CMg)
plot(Y,CM)
plot(Y,CVM)
#Curvas agrupadas 1
plot(Y,CT, col=c("Blue"), type="l",ylab="CT, CMg, CVM, CM",lwd=1, xlim=c(1.7,10), ylim=c(0,700))
lines(Y,CMg, col="Red",type="l", lwd=1)
lines(Y, CVM,col="Black", type="l",lwd=1)
lines(Y,CM,col="Violet", type="l", lwd=1)
#Curvas agrupadas 2
plot(Y,CMg, col=c("Red"), type="l",ylab="CMg, CVM, CM",lwd=1,
xlim=c(1.7,10), ylim=c(0,150)) lines(Y, CVM,col="Black", type="l",lwd=1)
lines(Y,CM,col="Violet", type="l", lwd=1)
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Recordemos: ¿Qué son cada curva?, ¿Cuál es el punto de cierre?
Lic. Deybi Morales León
morales.economia@gmail.com
Economista Aplicado UCA
Fundador del Grupo de Usuarios R de Nicaragua
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