APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.
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APLICACIONES APLICACIONES ECONOMÉTRICASECONOMÉTRICASLIC. EN ECONOMIALIC. EN ECONOMIA
PRÁCTICA 9/5/03 PRÁCTICA 9/5/03
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VIOLACIÓN DE LAS VIOLACIÓN DE LAS HIPÓTESIS BÁSICAS EN HIPÓTESIS BÁSICAS EN
M.C.O.: M.C.O.: CONTRASTES DE CONTRASTES DE
ESPECIFICACIÓN ERRÓNEAESPECIFICACIÓN ERRÓNEA
RATS/EVIEWS
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1.1 1.1 HIPÓTESIS BASICAS EN M.C.O.HIPÓTESIS BASICAS EN M.C.O. ::
RATS/EVIEWS
H I P O T E S I S : C O N T R A S T E S :
a ) N o r m a l i d a d d e : - T e s t d e B e r a - J a r q u e ( B J )
b ) P e r t u r b a c i o n e s e s f é r i c a s :h o m o s c e d a s t i c i d a d y n oa u t o c o r r e l a c i ó n
jCov
tVar
ji
i
i ,0],[
,...,1i , ][ 2
- H e t e r o s c e d a s t i c i d a d : T e s t d eW h i t e- A u t o c o r r e l a c i ó n : T e s t D u r b i n -W a t s o n ( D W ) y T e s t L M d eB r e u s c h - G o d f r e y
c ) M o d e l o l i n e a l y e s t a b l ee n e l t i e m p o :
Xy
- T e s t R E S E T d e R a m s e y- T e s t C U S U M d e e s t a b i l i d a de s t r u c t u r a l
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1.1 1.1 OTRAS HIPÓTESISOTRAS HIPÓTESIS : :
RATS/EVIEWS
HIPOTESIS:
d) No existe relación lineal exacta entre los regresores
e) El valor esperado de es cero
f) Regresores no estocásticos
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1.2 1.2 Normalidad deNormalidad de las perturbacioneslas perturbaciones::
RATS/EVIEWS
CONSECUENCIAS DE SU VIOLACIÓN:
Los estimadores de los coeficientes son insesgados, perola distribución de los estadísticos t y F sólo puedejustificarse asintóticamente para tamaños muestralesrelativamente grandes (p.e.50)
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Test de Bera-Jarque (Test de Bera-Jarque (BJBJ) de normalidad) de normalidad
RATS/EVIEWS
:0H ~ N ( 0 , I2 ):1H ~ O t r a d i s t r i b u c i ó n
22
42
3 43ˆ
ˆ6
KTBJ ~ 2
2
R e c h a z a r e m o s l a 0H d e n o r m a l i d a d c u a n d o e l P - v a l u e oS i g n i f i c a t i v i d a d M a r g i n a l d e l t e s t s e a m e n o r a c u a l q u i e r n i v e l d es i g n i f i c a t i v i d a d q u e e s t a b l e z c a m o s :
01.0 ;05.0 ;10.0 P e r o n o t e n d r á c o n s e c u e n c i a s i m p o r t a n t e s e n n u e s t r a i n f e r e n c i a s i e lt a m a ñ o m u e s t r a l e s s u f i c i e n t e m e n t e g r a n d e ( T > 5 0 )
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1.3 1.3 Perturbaciones no esféricas: Perturbaciones no esféricas: Heteroscedasticidad y/o autocorrelaciónHeteroscedasticidad y/o autocorrelación
RATS/EVIEWS
CONSECUENCIAS DE SU VIOLACIÓN:
Los estimadores m.c.o. son insesgados aunqueineficientes (menos precisos). Ademas, la distribucion delos estadisticos t y F no puede justificarse ni siquieraasintóticamente, lo cual invalida el proceso de inferencia.
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Test de White de heteroscedasticidadTest de White de heteroscedasticidad
RATS/EVIEWS
ij : 22
0 jiH ji : 22
1 jiH
1) Estimamos la regresión original: ttt xx 23121ty ;
2) Estimamos la regresión auxiliar:
tttttttt uxxxxxx 216
2
25
2
1423121
2ˆ 3) A partir del R2 del paso 2, calculamos el estadístico:
2·RTW ~2K ;
K= número de parámetros de la regresión auxiliar
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Test de White de heteroscedasticidadTest de White de heteroscedasticidad
RATS/EVIEWS
R e c h a z a r e m o s l a 0H d e h o m o s c e d a s t i c i d a d c u a n d o e l P - v a l u e oS i g n i f i c a t i v i d a d M a r g i n a l d e l t e s t s e a m e n o r a c u a l q u i e r n i v e l d es i g n i f i c a t i v i d a d q u e e s t a b l e z c a m o s :
01.0 ;05.0 ;10.0 C O R R E C I Ó N :C o m o n o s a b e m o s c u a l e s l a e s t r u c t u r a v e r d a d e r a d e l aH e t e r o s c e d a s t i c i d a d ( p o r M . C . G . c o r r e m o s e l r i e s g o d e o b t e n e re s t i m a d o r e s i n c o n s i s t e n t e s ) , a c e p t a r e m o s e l h e c h o d e q u e l o se s t i m a d o r e s p o r M . C . O . s o n i n e f i c i e n t e s , p e r o u t i l i z a r e m o s u n ae s t i m a c i ó n d e l a m a t r i z d e V A R - C O V c o n s i s t e n t e c o n e l p r o b l e m a d ec u a l q u i e r e s t r u c t u r a d e H e t e r o s c e d a s t i c i d a d :
E s t i m a d o r C o n s i s t e n t e d e V a r - C o v d e W h i t e
![Page 10: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/10.jpg)
Test LM de Breusch-Godfrey de autocorrelaciónTest LM de Breusch-Godfrey de autocorrelación
RATS/EVIEWS
pH orden deación autocorrel existe No :0
pH orden deación autocorrel Existe :1
1) Estimamos la regresión original: ttt xx 23121ty ;
2) Estimamos la regresión auxiliar:
tPtittttt uxx ˆ···ˆˆˆ 251423121
3) A partir del R2 del paso 2, calculamos el estadístico:
2·RTLM ~2P ;
P= orden autorregresivo. Probar para ordenes P=1,2,3,4 y 5
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Test LM de Breusch-Godfrey de autocorrelaciónTest LM de Breusch-Godfrey de autocorrelación
RATS/EVIEWS
R e c h a z a r e m o s l a 0H d e a u s e n c i a d e a u t o c o r r e l a c i ó n d e o r d e n Pc u a n d o e l P - v a l u e o S i g n i f i c a t i v i d a d M a r g i n a l d e l t e s t s e a m e n o r ac u a l q u i e r n i v e l d e s i g n i f i c a t i v i d a d q u e e s t a b l e z c a m o s :
01.0 ;05.0 ;10.0 C O R R E C I Ó N :C o m o n o s a b e m o s c u a l e s l a e s t r u c t u r a v e r d a d e r a d e l aa u t o c o r r e l a c i ó n , n o p o d e m o s e s t a r s e g u r o s c u a l e s e l v a l o r e x a c t o d e P( p o r M . C . G . c o r r e m o s e l r i e s g o d e o b t e n e r e s t i m a d o r e si n c o n s i s t e n t e s ) . A s í , p o d e m o s a c e p t a r e l h e c h o d e q u e l o s e s t i m a d o r e sp o r M . C . O . s o n i n e f i c i e n t e s , p e r o u t i l i z a r e m o s u n a e s t i m a c i ó n d e l am a t r i z d e V A R - C O V c o n s i s t e n t e c o n e l p r o b l e m a d e c u a l q u i e re s t r u c t u r a d e a u t o c o r r e l a c i ó n y / o H e t e r o s c e d a s t i c i d a d :
E s t i m a d o r C o n s i s t e n t e d e V a r - C o v d e N e w e y - W e s t
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1.4 1.4 Forma funcional:Forma funcional:
RATS/EVIEWS
CASOS: CONSECUENCIAS DESU VIOLACIÓN:
- Inclusión de variablesexplicativas irrelevantes
Estimadores por MCOinsesgados pero ineficientes
- Exclusión de variablesexplicativas relevantes
Estimadores por MCOsesgados e inconsistentes
- Forma funcional incorrecta Estimadores por MCOsesgados e inconsistentes
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Test RESET de Ramsey de forma funcionalTest RESET de Ramsey de forma funcional
RATS/EVIEWS
:0H ~ N ( 0 , I2 ):1H ~ N ( I2 , )
1 ) E s t i m a m o s l a r e g r e s i ó n o r i g i n a l p o r M . C . O . : ttt xx 23121ty ;
O b t e n i e n d o l o s v a l o r e s d e ˆ'ˆ y d e ty2 ) E s t i m a m o s l a r e g r e s i ó n a u x i l i a r a u m e n t a d a , :
tAjtt xx j
t1
3
t2
2
t123121t y···yyy
p r o b a n d o c o n v a l o r e s d e j = 2 , 3 , 4 , y 5 . S e o b t i e n e n l o sv a l o r e s d e AA ˆ'ˆ3 ) a p a r t i r d e 1 ) y 2 ) , p l a n t e a m o s l a s i g n i f i c a t i v i d a dc o n j u n t a d e l o s c u a d r a d o s d e l a s e n d ó g e n a s e s t i m a d a s :
)(
)(
ˆ'ˆ
ˆ'ˆˆ'ˆ
jKj,T-~F
jKT
jF α
AA
AA
.
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Test RESET de Ramsey de forma funcionalTest RESET de Ramsey de forma funcional
RATS/EVIEWS
R e c h a z a r e m o s l a 0H d e f o r m a f u n c i o n a l c o r r e c t a c u a n d o e l P - v a l u e oS i g n i f i c a t i v i d a d M a r g i n a l d e l t e s t s e a m e n o r a c u a l q u i e r n i v e l d es i g n i f i c a t i v i d a d q u e e s t a b l e z c a m o s :
01.0 ;05.0 ;10.0 C O R R E C I Ó N :V e r s i e l m o d e l o q u e d a m e j o r e s p e c i f i c a d o m e d i a n t e l a t r a n s f o r m a c i ó nl o g a r í t m i c a d e l a s v a r i a b l e s ( r e c o g e r í a e n n i v e l e s u n a r e l a c i ó n n ol i n e a l ) .
![Page 15: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/15.jpg)
1.5 1.5 Estabilidad del modelo:Estabilidad del modelo:
RATS/EVIEWS
CONSECUENCIAS DE SU VIOLACIÓN:
Los estimadores son sesgados e inconsistentes.
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Test CUSUM de estabilidad estructural del modeloTest CUSUM de estabilidad estructural del modelo
RATS/EVIEWS
t ˆˆ : t0 H
tde periodoalgún para ˆˆ : t0 H
1 ) E s t i m a m o s l a r e g r e s i ó n o r i g i n a l p o r M . C . O . c o n t o d a l am u e s t r a T :
xy ;O b t e n i e n d o l a e s t i m a c i ó n d e l a d e s v i a c i ó n t í p i c a ˆ2 ) E s t i m a m o s l a r e g r e s i ó n o r i g i n a l p o r M . C . O . c o n l as u b m u e s t r a d e t a m a ñ o K = n º d e r e g r e s o r e s , y u t i l i z a m o s e lv a l o r e s t i m a d o d e ][
ˆK p a r a p r e d e c i r l a o b s e r v a c i ó n
s i g u e n t e 1ˆ Ky , o b t e n i e n d o e l c o n s i g u i e n t e e r r o r d ep r e d i c c i ó n o e r r o r r e c u r s i v o m e d i n a t e l a d i f e r e n c i a c o n e lv a l o r r e a l : 111 ˆ KKK yyw .3 ) A s í v a m o s o b t e n i e n d o l o s s i g u i e n t e s w r h a c i e n d oc o n s e c u t i v a s s u b m u e s t r a s .
![Page 17: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/17.jpg)
Test CUSUM de estabilidad estructural del modeloTest CUSUM de estabilidad estructural del modelo
RATS/EVIEWS
4 ) C a lc u la m o s lo s v a lo r e s d e l e s ta d ís t ic o C U S U M ,a c u m u la n d o lo s d i f e r e n te s v a lo r e s d e lo s e r r o r e s r e c u r s iv o s :
1
T
Krr
t
wW
5 ) R e p r e s e n ta m o s la e v o lu c ió n d e l e s ta d ís t ic o C U S U M yc o m p r o b a m o s s i e x is te n v a lo r e s q u e e x c e d e n d e la s b a n d a sd e l 5 % .
![Page 18: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/18.jpg)
RATS/EVIEWS
Rechazaremos la 0H de estabilidad estructural del modelo cuandobastantes valores de la serie de estadísticos CUSUM excedan lasbandas de fluctuación del 5%.
CORRECIÓN :Especificar modelos distintos para cada submuestra, a lo largo de lacual si que se cumpliría la hipótesis.
Test CUSUM de estabilidad estructural del modeloTest CUSUM de estabilidad estructural del modelo
![Page 19: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/19.jpg)
22 SOBRE LA ESTIMACIÓN DEL MODELO DE SOBRE LA ESTIMACIÓN DEL MODELO DE INVERSIÓNINVERSIÓN LINEAL UNIECUACIONAL LINEAL UNIECUACIONAL
MEDIANTE MÍNIMOS CUADRADOS MEDIANTE MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS:ORDINARIOS:
INVR=1+ 2TREND+ 3PNB+ 4TI_R+ε
En dónde:
INVR es la Inversión en términos reales
TREND es una variable de tendencia lineal
PNB es el Producto Interior Bruto a p.m. a precios ctes.
TI_R es el Tipo de Interés real
RATS/EVIEWS
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FUENTE DE LOS DATOS:FUENTE DE LOS DATOS:
INVR FORMACION BRUTA CAPITAL FIJO.PRECIOS CONSTANTES 1995.DATOS CORREGIDOS (9321000t.d). Frecuencia: trimestral. Fuente: Contabilidad Nacional Trimestral (INE)
PNB PRODUCTO INTERIOR BRUTO PM.PRECIOS CONSTANTES 1995.DATOS CORREGIDOS (9300000t.d)Frecuencia: trimestral. Fuente: Contabilidad Nacional Trimestral (INE)
R INSTIT.CREDITICIAS-BANCA PRIVADA-TIPOSACTIVOS-CDTO. DE 3 A\OS O MAS (865132). Frecuencia:Mensual. Fuente: Banco de España. Datos trimestrales medidosa final de periodo.
INFL IPC GENERAL (400000). Frecuencia: Mensual. Fuente: Indices de Precios de Consumo (INE). Datos trimestrales de variación anual medidos a final de periodo.
RATS/EVIEWS
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3.3. CONTRASTES DE CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN ERRÓNEAESPECIFICACIÓN ERRÓNEA
USANDOUSANDO EviewsEviews v4.0 v4.0
EVIEWS
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Comando HIST:NOMBRE_EQLS.HIST(opciones)
• Ofrece el histograma y una serie de estadísticos descriptivos sobre los resíduos de la regresión NOMBRE_EQLS , entre ellos el test de Bera-Jarque (J-B) con su p-value.
– Opciones:» P =>imprime el resultado
EVIEWS
Test de Bera-Jarque (Test de Bera-Jarque (BJBJ) de normalidad) de normalidad
![Page 23: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/23.jpg)
'a) Test BJ de normalidad:
FREEZE(BJ) LS_INV2.HIST
Programa LS_INV3.PRG:
SALIDA:
EVIEWS
0
4
8
12
16
20
-2000 -1000 0 1000
Series: ResidualsSample 1980:1 2002:4Observations 92
Mean -6.87E-12Median 38.83376Maximum 1695.257Minimum -2697.425Std. Dev. 941.2657Skewness -0.741080Kurtosis 3.473696
Jarque-Bera 9.281216Probability 0.009652
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Comando WHITE:NOMBRE_EQLS.WHITE(opciones)
• Calcula el test de White de Heteroscedasticidad sobre los resíduos de la regresión indicada en NOMBRE_EQLS.
– Opciones:» C =>Calcula el test de White completo, con todos los productos
cruzados
» P =>imprime el resultado
EVIEWS
Test de White de heteroscedasticidadTest de White de heteroscedasticidad
![Page 25: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/25.jpg)
'b) Test White de heteroscedasticidad
FREEZE(WHITE) LS_INV2.WHITE(C)
Programa LS_INV3.PRG:
EVIEWS
![Page 26: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/26.jpg)
SALIDA:
EVIEWS
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 9.112277 Probability 0.000000Obs*R-squared 46.00294 Probability 0.000001
Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/09/03 Time: 10:39Sample: 1980:1 2002:4Included observations: 92
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -2.21E+08 64589052 -3.422885 0.0010TREND -4874509. 1334704. -3.652126 0.0005
TREND^2 -28705.82 6965.721 -4.121012 0.0001TREND*PNB 87.78460 24.33530 3.607295 0.0005TREND*TI_R 72418.97 13682.79 5.292706 0.0000
PNB 7880.767 2347.975 3.356410 0.0012PNB^2 -0.069776 0.021471 -3.249792 0.0017
PNB*TI_R -101.0547 22.68969 -4.453771 0.0000TI_R 5058520. 1254567. 4.032085 0.0001
TI_R^2 -13665.24 14446.17 -0.945941 0.3470
R-squared 0.500032 Mean dependent var 876350.8Adjusted R-squared 0.445157 S.D. dependent var 1385876.S.E. of regression 1032308. Akaike info criterion 30.63481Sum squared resid 8.74E+13 Schwarz criterion 30.90892Log likelihood -1399.201 F-statistic 9.112277Durbin-Watson stat 0.797456 Prob(F-statistic) 0.000000
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Comando LS:NOMBRE_EQLS.LS(opciones)
• Se puede corregir medinate la elección apropiada de las opciones.
– Opciones:» h =>Utiliza la corrección de las desviaciones típicas y matriz de var-cov
de White consistente con heteroscedasticidad de cualquier forma.
EVIEWS
Corrección de la Matriz de Var-Cov consistente con Corrección de la Matriz de Var-Cov consistente con Heteroscedasticidad: WHITEHeteroscedasticidad: WHITE
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'b) Test White de heteroscedasticidad
FREEZE(WHITE) LS_INV2.WHITE(C)
Programa LS_INV3.PRG:
EVIEWS
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SALIDA:
EVIEWS
Dependent Variable: INVRMethod: Least SquaresDate: 05/09/03 Time: 11:05Sample: 1980:1 2002:4Included observations: 92White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -25365.58 1822.328 -13.91933 0.0000TREND -164.9583 19.16331 -8.608030 0.0000
PNB 0.694661 0.032798 21.18020 0.0000TI_R 80.23033 33.10796 2.423294 0.0174
R-squared 0.978759 Mean dependent var 22498.25Adjusted R-squared 0.978035 S.D. dependent var 6458.351S.E. of regression 957.1755 Akaike info criterion 16.60836Sum squared resid 80624274 Schwarz criterion 16.71800Log likelihood -759.9843 F-statistic 1351.624Durbin-Watson stat 0.248758 Prob(F-statistic) 0.000000
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Comando AUTO:NOMBRE_EQLS.AUTO(opciones)
• Calcula el test de Test LM de Multiplicadores de Lagrange de Breusch-Godfrey para comprobar si existe autocorrelación sobre los resíduos de la regresión indicada en NOMBRE_EQLS.
– Opciones:» P =>imprime el resultado
» NÚMERO_P =>Número de retardos considerados en el test, orden autorregresivo considerado. Se recomienda considerar desde p=1 hasta p=5.
EVIEWS
Test LM de Breusch-Godfrey de autocorrelaciónTest LM de Breusch-Godfrey de autocorrelación
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'c) Test LM de autocorrelación de orden hasta 5:
FREEZE(LM1) LS_INV2.AUTO(1)
FREEZE(LM2) LS_INV2.AUTO(2)
FREEZE(LM3) LS_INV2.AUTO(3)
FREEZE(LM4) LS_INV2.AUTO(4)
FREEZE(LM5) LS_INV2.AUTO(5)
Programa LS_INV3.PRG:
EVIEWS
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SALIDA:
EVIEWS
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 64.33592 Probability 0.000000Obs*R-squared 73.13075 Probability 0.000000
Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/09/03 Time: 10:56Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2816.854 1238.283 2.274807 0.0255TREND 28.74776 12.84703 2.237697 0.0279
PNB -0.051164 0.022460 -2.278027 0.0253TI_R -13.13092 14.28203 -0.919401 0.3606
RESID(-1) 0.729506 0.108782 6.706118 0.0000RESID(-2) 0.231694 0.133319 1.737890 0.0859RESID(-3) 0.074147 0.135574 0.546909 0.5859RESID(-4) -0.238675 0.134189 -1.778653 0.0790RESID(-5) 0.122413 0.112677 1.086409 0.2804
R-squared 0.794899 Mean dependent var -6.87E-12Adjusted R-squared 0.775131 S.D. dependent var 941.2657S.E. of regression 446.3518 Akaike info criterion 15.13280Sum squared resid 16536082 Schwarz criterion 15.37949Log likelihood -687.1086 F-statistic 40.20995Durbin-Watson stat 1.931921 Prob(F-statistic) 0.000000
![Page 33: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/33.jpg)
Comando LS:NOMBRE_EQLS.LS(opciones)
• Se puede corregir medinate la elección apropiada de las opciones.
– Opciones:» n =>Utiliza la corrección de las desviaciones típicas y matriz de var-cov
de Newey-West consistente con heteroscedasticidad y/o autocorrelación de cualquier tipo.
EVIEWS
Corrección de la Matriz de Var-Cov consistente con Corrección de la Matriz de Var-Cov consistente con Autocorrelación y/o Heteroscedasticidad: Autocorrelación y/o Heteroscedasticidad:
NEWEY-WESTNEWEY-WEST
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'Correccion de la VAR-COV de m.c.o. de NEWEY-WEST:
EQUATION LS_INV2_N_W.LS(N) INVR C TREND PNB TI_R
Programa LS_INV3.PRG:
EVIEWS
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SALIDA:
EVIEWS
Dependent Variable: INVRMethod: Least SquaresDate: 05/09/03 Time: 11:12Sample: 1980:1 2002:4Included observations: 92Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation=3)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -25365.58 3121.427 -8.126278 0.0000TREND -164.9583 32.65655 -5.051309 0.0000
PNB 0.694661 0.055858 12.43628 0.0000TI_R 80.23033 60.49057 1.326328 0.1882
R-squared 0.978759 Mean dependent var 22498.25Adjusted R-squared 0.978035 S.D. dependent var 6458.351S.E. of regression 957.1755 Akaike info criterion 16.60836Sum squared resid 80624274 Schwarz criterion 16.71800Log likelihood -759.9843 F-statistic 1351.624Durbin-Watson stat 0.248758 Prob(F-statistic) 0.000000
![Page 36: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/36.jpg)
Comando RESET:NOMBRE_EQLS.RESET(opciones)
EVIEWS
Test RESET de Ramsey de forma funcionalTest RESET de Ramsey de forma funcional
• Calcula el test de Test RESET para comprobar si la fomra funcional es correcta en la regresión indicada en NOMBRE_EQLS.
– Opciones:» P =>imprime el resultado
» NÚMERO_de_j =>Número de potencias de la variable endógena consideradas en el test. Se recomienda considerar desde NÚMERO_de_j=1 a NÚMERO_de_j=5.
![Page 37: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/37.jpg)
'd) Test RESET de Ramsey de forma funcional
FREEZE(RESET2) LS_INV2.RESET(1)
FREEZE(RESET3) LS_INV2.RESET(2)
FREEZE(RESET4) LS_INV2.RESET(3)
FREEZE(RESET5) LS_INV2.RESET(4)
Programa LS_INV3.PRG:
EVIEWS
![Page 38: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/38.jpg)
SALIDA:
EVIEWS
Ramsey RESET Test:
F-statistic 5.725463 Probability 0.000138Log likelihood ratio 27.26192 Probability 0.000051
Test Equation:Dependent Variable: INVRMethod: Least SquaresDate: 05/09/03 Time: 11:36Sample: 1980:1 2002:4Included observations: 92
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 11961043 4527699. 2.641749 0.0099TREND 67858.08 25687.54 2.641673 0.0099
PNB -285.7507 108.1872 -2.641263 0.0099TI_R -32992.72 12507.12 -2.637914 0.0100
FITTED^2 0.045215 0.017167 2.633763 0.0101FITTED^3 -2.58E-06 9.91E-07 -2.599974 0.0110FITTED^4 8.06E-11 3.16E-11 2.546646 0.0127FITTED^5 -1.31E-15 5.30E-16 -2.476035 0.0153FITTED^6 8.70E-21 3.64E-21 2.391368 0.0190
R-squared 0.984206 Mean dependent var 22498.25Adjusted R-squared 0.982684 S.D. dependent var 6458.351S.E. of regression 849.8605 Akaike info criterion 16.42073Sum squared resid 59947824 Schwarz criterion 16.66742Log likelihood -746.3534 F-statistic 646.5251Durbin-Watson stat 0.326347 Prob(F-statistic) 0.000000
![Page 39: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/39.jpg)
Comando RLS:NOMBRE_EQLS.RLS(opciones)
• El comando calcula regresiones recursivas y residuos recursivos. El test de Test CUSUM de estabilidad estructural de la regresión indicada en NOMBRE_EQLS lo calcula medinate la utilización de la opción abajo indicada.
– Opciones:» q=>Muestra el gráfico del test CUSUM y las bandas de fluctuación del
5%.
EVIEWS
Test CUSUM de estabilidad estructural del modeloTest CUSUM de estabilidad estructural del modelo
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'e) Test CUSUM de estabilidad estructural:
FREEZE(CUSUM) LS_INV2.RLS(Q)
Programa LS_INV3.PRG:
EVIEWS
![Page 41: APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 9/5/03.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061304/5500e0d14a79593d1f8b4e30/html5/thumbnails/41.jpg)
EVIEWS
SALIDA:
-30
-20
-10
0
10
20
30
82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
CUSUM 5% Significance