Demanda dinero DINAMARCA
Enviado por hersystin • 14 de Septiembre de 2021 • Apuntes • 6.712 Palabras (27 Páginas) • 89 Visitas
Econometría Financiera
FASE 1
Introducción
Para estimar la demanda de dinero, usaremos los datos macroeconómicos de Dinamarca. Son parte de la base de datos de GRETL y se llevaran el resto del proyecto.
En esta primera entrega intentaremos probar a priori las siguientes bases teóricas:
La teoría económica y financiera explican porque las personas deciden mantener su dinero en efectivo. Explican que dos de las variables importantes por entender la demanda de dinero(Y) son la tasa de interés(X1) y el nivel de ingresos(X2). Y estas variables son precisamente las que tenemos en la base de datos.
La tasa de interés es importante para explicar la demanda de dinero porque representa el costo de oportunidad del efectivo. Es decir, si una persona en lugar de mantener efectivo, pusiera ese dinero en el banco, el banco le pagaría intereses. Por lo tanto, cuando alguien mantiene efectivo está perdiendo los intereses que el banco le paga. Por esta razón, le teoría predice que la cantidad de dinero y la tasa de interés tienen una relación negativa.
Por otra parte, el ingreso también es determinante de la demanda de dinero. Ya que los individuos necesitan el efectivo para hacer compras o gastos. Y la teoría dice que mientras más altos sea el ingreso mayor son las compras o gastos. Por esta razón, le teoría predice que la cantidad de dinero y el ingreso tienen una relación positiva.
Desarrollo
Las relaciones teóricas a probar en esta primera fase del proyecto son:
- la cantidad de dinero y la tasa de interés tienen una relación negativa
- la cantidad de dinero y el ingreso tienen una relación positiva
Hablar de relaciones entre variables nos remite al concepto de “coeficiente de correlación”, entendido como la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias
El coeficiente de correlación tiene un valor acotado entre -1 y +1. Los valores cercanos a cero indican que no hay asociación entre las variables. Valores cercanos a uno indican una asociación fuerte, mientras que los valores cercanos a menos uno indican una asociación fuerte pero inversa.
[1][pic 1]
Es decir, esperamos un valor ρ<0 para nuestra relación teórica 1 y ρ>0 para nuestra relación teórica 2. En otras palabras:
- a mayor cantidad de dinero se corresponde una menor tasa de interés y viceversa, y
- a mayor cantidad de dinero corresponde un mayor el ingreso (mismo comportamiento en el sentido inverso.
El primer paso para la confirmación de estas relaciones es una inspección gráfica de la información de las variables que se suponen relacionadas, veamos en primer instancia la gráfica de los puntos sobre el tiempo:
Gráfica 1. Logaritmo de la cantidad real de dinero y Logaritmo de ingreso real
[pic 2]
Visualmente parece existir evidencia de una correlación positiva entre la cantidad real de dinero (azul) y el ingreso real (verde), la línea que sugieren los puntos graficados tiene un comportamiento similar, ambas variables crecen y decrecen en los mismo periódos.
Gráfica 2. Logaritmo de la cantidad real de dinero y Tasa de interés que pagan los bonos
[pic 3]
Nuevamente encontramos evidencia de una correlación entre las variables cantidad real de dinero (azul) y la tasa de interés que pagan los bonos (naranja), en este caso negativa, los puntos graficados tiene un comportamiento opuesto, cuando una de las variables aumenta la otra disminuye.
Bajo el mismo concepto veamos ahora las gráficas de dispersión, en ambos casos el eje de las abscisas (x) corresponde al Logaritmo de la cantidad real de dinero y las ordenadas (y) será el logaritmo de ingreso real y la tasa de interés que pagan los bonos, según se indique:
Gráfica 3.Diagrama de dispersión logaritmo de la cantidad real de dinero vs logaritmo de ingreso real
[pic 4]
La nube de puntos formada por el logaritmo de la cantidad real de dinero vs logaritmo de ingreso real se asemeja a una línea de pendiente positiva, es decir, brinda elementos para pensar que existe una relación entre las variables y su coeficiente de correlación es positivo.
Gráfica 4.Diagrama de dispersión logaritmo de la cantidad real de dinero vs Tasa de interés que pagan los bonos
[pic 5]
La nube de puntos formada por el logaritmo de la cantidad real de dinero vs la tasa de interés que pagan los bonos se asemeja a una línea de pendiente negativa, es decir, nos habla de una relación entre las variables con coeficiente de correlación negativo.
El siguiente paso del análisis de las variables es confirmar lo observado mediante el cálculo de los coeficientes de correlación (los siguientes datos corresponden al cálculo paso a paso realizado en Excel, se adjunta archivo):
Cálculos paso a paso | |||
LRM | LRY | IBO | |
E[X] | 11.75440655 | 5.952388 | 0.1563562 |
E[X^2] | 138.188864 | 35.43612 | 0.0253786 |
σ2= E[X^2]-E[X]^2 | 0.022790717 | 0.005197 | 0.0009313 |
Desv σ | 0.150965946 | 0.072092 | 0.0305176 |
Cov(LRM,variable i) | 0.009451938 | -0.003716 | |
ρ(LRM,LRY) | 0.868474702 |
| |
ρ(LRM,IBO) | -0.806639 |
Conclusiones:
Después de realizar una revisión gráfica y de correlación entre las variables:
- Logaritmo de la cantidad real de dinero -Logaritmo de ingreso real
- Logaritmo de la cantidad real de dinero - Tasa de interés que pagan los bonos
Confirmamos las relaciones teóricas que se plantearon en un principio.
Las gráficas 1 y 3 sobre “logaritmo de la cantidad real de dinero y Logaritmo de ingreso real” nos muestran que el ingreso real responde en la misma dirección que la cantidad real de dinero y su gráfica de dispersión deja ver una pendiente positiva, esto es confirmado mediante el coeficiente de correlación de estas variables ρ(LRM,LRY)=0 86 (valor positivo y cercano a uno)
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