MODELO ECONOMETRICO “POLÍTICA MONETARIA, INFLACIÓN Y CRECIMIENTO ECONÓMICO”
David BallesterosTrabajo15 de Agosto de 2019
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[pic 1]
ECONOMETRIA I
PRIMERA ENTREGA
MODELO ECONOMETRICO
“POLÍTICA MONETARIA, INFLACIÓN Y CRECIMIENTO ECONÓMICO”
ANDRES VILLAMIL 63142085
ANDRES CORDOBA 63152057
DAVID BALLESTEROS 63142101
UNIVERSIDAD DE LA SALLE
CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES
FINANZAS Y COMERCIO INTERNACIONAL
BOGOTA D.C
2018
MARCO TEORÍCO Y OBJETIVOS
En el siguiente trabajo se busca observar cómo se correlacionan entre si las diferentes variables tomadas las cuales son TRM (tasa representativa del mercado) e IPC (índice de precio al consumidor) que están tomadas en un periodo entre de años entre 2010 y 2017.
se aplica el modelo presentado el programa Rstudio para lograr poder obtener los resultados de correlación entre ambas variables y demostrar como una variable se ve afectada frente al cambio de la otra, así mismo se hará el cálculo de las betas para saber si estos son significativos dentro del modelo a su vez se realizarán pruebas donde se presentarán resultados de heterocedasticidad con pruebas de breuch pagan, auto correlaciones seriales con pruebas de durbin Watson donde probablemente se verán o no correlacionadas las variables.
Objetivos
1 dar a conocer si el modelo es significativo dentro de las variables presentadas y a su vez determinar la correlación entre estas dos
- correr el modelo en el programa Rstudio
- medir si los betas y variables son significativas
TEORIA Y VARIABLES A DESARROLLAR
En este paper los autores utilizan dos argumentos los cuales son:
- La teoría ortodoxa que plantea que una economía de mercados privados y agentes descentralizados es estable, de modo que su libre funcionamiento conduce al equilibrio del pleno empleo. Así, los agentes privados pueden elegir lo que les resulta más conveniente y coordinar sus planes, logrando una asignación eficiente de los recursos.
- La teoría poskeynesiana centra su análisis en una economía monetaria de la producción, en la que el dinero además de ser numerario, vincula lo monetario con lo real mediante el financiamiento de la producción. La existencia de dinero altera la estructura y el funcionamiento de la economía porque el crecimiento económico requiere gasto deficitario neto que solo puede financiarse con creación de crédito.
En este paper se utilizó la metodología de cointegracion, entendida como la presencia de una relación estable en el largo plazo entre variables que comparten un proceso de impactos aleatorios comunes a lo largo del tiempo, que solo es posible si los cambios en variables tienen una causa común o si una de ellas es causa de los cambios observados en la otra u otras.
AUTORES:
NIDIA REYES – investigadora del CID
JOSE E. GOMEZ – profesor de la facultad de ciencias económicas, universidad nacional de Colombia
VARIABLES:
- Inflación; por medio del índice de precios al consumidor (IPC) 2010-2017
- TRM 2010-2017
CONJUNTO DE DATOS Y CORRELACIÓN
- TRM 2010-2017
2010 | $ 1,913.98 |
2011 | $ 1,942.70 |
2012 | $ 1,768.23 |
2013 | $ 1,926.83 |
2014 | $2,392.46 |
2015 | $ 3,149.47 |
2016 | $ 3,000.71 |
2017 | $ 2,984.00 |
- IPC 2010-2017
2010 | 105,23651 |
2011 | 109,15740 |
2012 | 111,81576 |
2013 | 113,98254 |
2014 | 118,15196 |
2015 | 126,14945 |
2016 | 133,39977 |
2017 | 138,85399 |
No | X | Y | XY | X^2 | Y^2 |
1 | 1913,98 | 105,23651 | 201420,575 | 3663319,44 | 11074,723 |
2 | 1942,7 | 109,1574 | 212060,081 | 3774083,29 | 11915,338 |
3 | 1768,23 | 111,81576 | 197715,981 | 3126637,33 | 12502,7642 |
4 | 1926,83 | 113,98254 | 219624,978 | 3712673,85 | 12992,0194 |
5 | 2392,46 | 118,15196 | 282673,838 | 5723864,85 | 13959,8857 |
6 | 3149,47 | 126,14945 | 397303,908 | 9919161,28 | 15913,6837 |
7 | 3000,71 | 133,39977 | 400294,024 | 9004260,5 | 17795,4986 |
8 | 2984 | 138,85399 | 414340,306 | 8904256 | 19280,4305 |
SUMATORIA | 19078,38 | 956,74738 | 2325433,69 | 47828256,5 | 115434,343 |
CORRELACION | 0,90091889 |
TRM=X |
IPC=Y |
n=8 |
MODELO
El modelo sugerido busca explicar la relación entre el Índice de precios al consumidor(IPC) y la tasa representativa del mercado(TRM), donde los valores resultantes fueron.
Call:
lm(formula = TRM ~ IPC)
Coefficients:
(Intercept) IPC
-2781.1 43.2
> cor(TRM,IPC) #correlaci???n de las variables
[1] 0.9009189
esta relación se da ya que uno de los instrumentos que el banco de la república utiliza para desacelerar el aumento de la inflación es mediante el aumento del IPC, por lo que sería de esperarse que sean dos variables que aumenten de manera simultánea durante un periodo de tiempo.
El comportamiento de la función que expresa el modelo es expresado de forma positiva contrario a lo que generalmente se entiende en la teoría keynesiana que plantea que el aumento que tenga la IPC generara una disminución en la TRM y viceversa, es decir estas variables se esperaría tuvieran una relación inversas. este comportamiento ocurre de esta forma ya que el IPC que se está utilizando es nominal por lo cual estamos teniendo en cuenta información del periodo anterior para determinar el comportamiento de la inflación en un periodo actual. y esto genera que esta relación en este caso sea positiva y el modelo tenga validez teórica.
EXPLIACION
La fórmula econométrica resultante por medio del programa Rstudio fue:
Call:
lm(formula = TRM ~ IPC)
Coefficients:
(Intercept) IPC
-2781.1 43.2
> R2
[,1]
[1,] 0.8116548
En primer lugar, la correlación que se obtuvo con las variables fue de 0,90091, la cual nos quiere decir que la relación de linealidad entre la variable TRM y el IPC, tienen el mismo direccionamiento en donde se puede deducir que hay una relación entre las variables. El R2 de 0.8116548 , es cercano a 1 en donde nos muestra que tiene un ajuste de bondad bastante bueno. El valor crítico que se obtuvo en las pruebas de hipótesis F es de 2.0860 con un alfa del 5%, y el valor resultante de la prueba F es de 126.98, lo que nos quiere decir que la hipótesis nula de que alguna beta sea de 0 se rechaza y nos indica que las betas si son significativos para el modelo. El valor crítico obtenido en la prueba T fue de 2.06 con el mismo alfa y los resultados fueron 0.01879034 para B0 y de 1.3240 para el B1, lo que nos quiere decir que el B0 si puede tomar un valor de 0 pero B1 no podrá tomar este valor. Esto se verá comprobado en los intervalos de confianza, que para B0 es de (-3.50;0.82) y para B1 es de (1.28;1.75). esto lo que nos indica es que el B1 si es significativo para el modelo, pero B0 al contener 0 dentro del intervalo de confianza no se considera significativo.
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