RESOLUCION DEL EXAMEN

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RESOLUCION DEL EXAMEN

 1. Caracterice la siguiente serie de tiempo usando la notación ARMA (p,q)

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a) ARMA (2,1): Porque tiene dos rezagos AR(2) y un una media móvil MA(1)

2. Suponga que usted observa que y describe que tiene una tendencia creciente a través de la muestra total. En este caso, cuál de las afirmaciones es verdadera?

Comportamiento gráfico:

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d) La Y es no estacionaria ya que sus datos tienen una tendencia creciente su media va estar en constante aumento.

3. Suponga que hemos estimado tres modelos MA para una serie Z, y se obtiene los siguientes resultados.

MA(1): R2 = 0.852

MA(2): R2 = 0.854

MA(3): R2 = 0.855

Indique cuál de los siguientes afirmaciones podría explicar por qué el MA(3) no es el mejor modelo para Z (seleccione todos lo que considere ciertos)

a) Aunque el MA(3) tiene el mejor ajuste, este no tiene el menor AIC.

Al no tener el mejor AIC el modelo deja de ser el mejor modelo.

b) No todos los coeficientes del modelo MA(3) son estadísticamente significativos.

Al tener más datos no todos son significativos hay que arreglar el modelo todavía.  

c) MA(2) es más parsimonioso que MA(3)

Al tener menos datos MA(2) es un modelo más exacto que MA(3).

4. En el archivo “Module3_data.wfl” en a hoja PE_ratios. Estime con la sirie pe_ind (the stock market price-earnings ratio in India)

Modelo 1: es un AR(1)

Modelo 2: tiene términos autorregresivos en los rezagos 1 y 8 unicamente.

Modelo 3: tiene términos AR en los rezagos 1 y 8 y un término MA en el rezago 8.

Para cada modelo estimado muestre los resultados de la regresión estimada, ACF, PACF y Q-Statistics para los residuos.

Modelo AR(1):[pic 10][pic 11]

Modelo AR(1 y 8)[pic 12][pic 13]

Modelo AR(1 y 8) MA(8)[pic 14][pic 15]

5. Del ejercicio anterior, cuál modelos tiene el menor criterio de información de Akaike?

c) Modelo 3 tiene el menor criterio Akaike con 3.398326

6. ¿Cuál modelo o cuáles modelos pueden ser razonablemente confiables que los residuos no estás correlacionados serialmente?

Nota: Para obtener el correlograma de los residuos se debe en la ventana de regresión elegir View->Residual diagniostics->Correlogram – Q-statistics

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