MODELOS ARIMA

Significancia individual de los coeficientes.

Como el valor de la probabilidad del estadístico t de la ordenada al origen es menor a 0.05, se rechaza la hipótesis nula de no significancia estadística de este coeficiente al 95.0% de confianza. Este resultado expresa que la línea de regresión estimada tiene ordenada al origen, es decir, que no es una línea que parte del origen, por tanto se rechaza la hipótesis nula de no significancia estadística de dicho coeficiente o bien que la pendiente es diferente de cero.

Singificancia conjunta de los coeficientes.

Según el valor de la probabilidad del estadístico (0.022952), se rechaza la hipótesis nula de no significancia estadística conjunta de los estimadores al 95.0% de confianza o bien los coeficientes son conjuntamente diferentes de cero, es decir, las variables independientes conjuntamente ayudan a explicar las variaciones en las cotizaciones del índice IPC.

Prueba de errores de especificación en la media del modelo (prueba de forma funcional).

Como los valores de la probabilidad de los estadísticos que arroja la prueba Reset son mayores que 0.05, no se rechaza la hipótesis nula al 95.0% de confianza, esto indica que la forma funcional del modelo es la correcta.

Prueba de normalidad.

Como se puede observar en la siguiente tabla, el tercer y el cuarto momentos (curtosis y simetría) de los errores del modelo son cercanos a cero y a tres, respectivamente. Este resultado indica que los errores se distribuyen de manera normal. Esto queda confirmado, con el valor de la probabilidad del estadístico Jarque-Bera, ya que este valor es mayor que 0.05 y por lo tanto se encuentra dentro de la zona de no rechazo de la hipótesis nula de normalidad al 95.0% de confianza.

Prueba de multicolinialidad.

Según los resultados de matriz de correlación no hay problemas de multicolinialidad en el modelo de regresión en estudio.

Pruebas de homoscedasticidad o estabilidad en el coeficiente .

Según los resultados de la prueba ARCH los errores del modelo son homoscedásticos porque el valor de la probabilidad de los dos estadísticos es mayores que 0.05 y por tanto se encuentran en la zona de no rechazo de la hipótesis nula al 95.0% de confianza.

Pruebas de no autocorrelación entre los errores.

Uno de los estadísticos para detectar problemas de autocorrelación de orden uno en los errores del modelo es estadístico D-W. El valor de este estadístico se encuentra en los resultados de la regresión y para el caso del ejemplo este asciende a 2.446546, por tanto según el estadístico D-W hay problemas de autocorrelación de primer orden en los errores del modelo.

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