Modelos estocasticos univariados
Enviado por Luis Andrade T • 22 de Noviembre de 2021 • Informes • 1.298 Palabras (6 Páginas) • 51 Visitas
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Descripción breve del informe:
El análisis obtuvo resultados sobre el pronóstico del precio del petróleo (Brent) y del índice de confianza empresarial (ICE) a través de técnicas econométricas, estas enfocadas en procesos de media móvil, modelos autorregresivos, estocásticos y pronóstico de los modelos implementados.
Enunciado 1 – literales a y b.
Precio del petróleo-BRENT
En el año 2009 los precios en el primer trimestre empiezan a incrementarse para regularizarse, luego de la crisis económica internacional en la que afecto al país a tener perdidas en sus exportaciones al precio del petróleo. Por otro lado, en los inicios del año 2020 el precio del petróleo empieza a caer por la pandemia del COVID-19 siendo una de las caídas de precio más grande que ha existido durante mucho tiempo.
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Análisis General
El precio del petróleo como variable de estudio no posee una tendencia, además de no tener ruido blanco, también podemos observar en la función de autocorrelación que a medida que aumentan los LAGS se puede observar una forma funcional. Por lo tanto, hay evidencia para decir que la serie no es estacionaria.
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Índice de confianza empresarial – ICE
De acuerdo con la gráfica en el año 2015 hasta el 2016 en la que se puede observar una línea algo constante, esto se debe a que las expectativas del consumidor en la gran parte de las industrias son poco optimistas según el BCE causando una posible caída en el consumo como la que se puede ver.
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Análisis general
La variable muestra una tendencia lineal y creciente hasta el año 2015 desde el principio de los datos hasta 2020 en donde cae un corto periodo y vuelve a crecer. Esto a su vez no es ruido blanco. Además, que también existe autocorrelación, es decir, que la variable depende del tiempo, por lo tanto, hay evidencia para creer que no es estacionaria.
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Enunciado 1 – literal c
Precio del petróleo-BRENT
De acuerdo al análisis de la serie de tiempo, el proceso que más se adecua al estudio es ARMA(1,1), esta selección se debe a que los residuos del modelo son AR(2) como los MA(6) y a su vez a que están distribuidos normalmente. Esto también no posee ruido blanco, por lo que el proceso ARMA(1,1) que contiene los residuos que son ruido blanco hacen que tenga una alta probabilidad de que puedan distribuirse normalmente los siguientes modelos. Por lo tanto, estos modelos es el que mejor describe, además de cumplir los parámetros que son necesarios para la serie de tiempo.[pic 10]
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Índice de confianza empresarial – ICE
El proceso para seleccionar la serie que mejor describe la variable ICE seria el modelo AR(2), AR(3) y AR(8), los cuales proporcionan residuos que poseen ruido blanco, y a su vez están distribuidos normalmente según las pruebas realizadas previamente. De acuerdo con la gráfica se puede observar que el comportamiento es parecido a la original con el de los modelos AR(2), AR(3) y AR(8), la cual se realizó el proceso de media móvil de orden 4, la cual se distribuía de forma normal al 5% de significancia, aunque dichos residuos no son ruido blanco. Así que este proceso se determinó por medio del criterio de parsimonia y a los criterios de información BIC y AIC, obviamente sin olvidar que se consideró la normalidad de las variables en los modelos, también por lo mencionado de que sus residuos son ruido blanco.[pic 12]
Enunciado 1 – literal d
Índice de confianza empresarial – ICE y Precio del petróleo-BRENT
La variable BRENT posee 199 observaciones, por lo que al ser un análisis al 80% serán 159 datos los que se usarán, así que los periodos posteriores a marzo 2018 serán el tratamiento. Por otra parte, la variable ICE tiene 169 observaciones, así que serán hasta julio 2018 y los periodos posteriores serán el tratamiento y lo previo el control del análisis.
Se elaboró modelos anteriormente entre los que se escogieron algunos que describen el comportamiento de la serie de tiempo de mejor manera. Así que se elaboraron intervalos de confianza para las variables como parte del procedimiento del análisis.
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