Guía Práctica de modelos con procesos integrados

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Se realiza el mismo procedimiento para cada una de las variables del modelo. En este caso, el modelo presenta un orden de integración I(2); es decir, las variables son estacionarias en segundas diferencias, debido a que la variable BM es estacionaria en ese orden.

Paso 2: Estimación

En este caso, todas las variables tienen el mismo orden de integración I(1) y queremos saber si su combinación lineal con I(0) genera una serie residual ruido blanco para afirmar entonces que pudieran existir relaciones dinámicas.

Prueba de Engle-Granger: aplicamos esta prueba sobre la serie residual generada al estimar la regresión con las series en nivel.

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Dado que el DW en la regresión es mayor que el valor crítico al 5% (0.644206 > 0.386), se rechaza la hipótesis nula y se concluye que, a priori, las variables están cointegradas en el largo plazo.

Evaluación de estacionariedad sobre los residuos de la estimación.

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Estimación del Modelo con MCE, aplicando Metodología LSE.

Se puede utilizar esta serie de RESIDUOS como Mecanismo de Corrección de Errores hacia el ajuste de largo plazo.

El MCE se rezaga un período y se incluye en la estimación de un Modelo Autorregresivo con Rezagos Distribuidos, cuya longitud de rezagos vendrá dada por la periodicidad de las series (siguiendo el enfoque de arriba hacia abajo, de lo general a lo particular). Dicho modelo expresará la “dinámica de corto plazo”, mientras que el signo del coeficiente estimado asociado con el MCE indica si las series se ajustan o no hacia el largo plazo (si es positivo, se descarta; si es negativo, se evalúa la significancia estadística del MCE).

Para ello, escribimos en el comando de trabajo de EViews lo siguiente:

LS DDLNRRII C DDLNRRII(-1) DDLNRRII(-2) DDLNRRII(-3) DDLNRRII(-4) DDLNRRII(-5) DDLNRRII(-6) DDLNRRII(-7) DDLNRRII(-8) DDLNRRII(-9) DDLNRRII(-10) DDLNRRII(-11) DDLNRRII(-12) DDTI DDTI(-1) DDTI(-2) DDTI(-3) DDTI(-4) DDTI(-5) DDTI(-6) DDTI(-7) DDTI(-8) DDTI(-9) DDTI(-10) DDTI(-11) DDTI(-12) DDTC DDTC(-1) DDTC(-2) DDTC(-3) DDTC(-4) DDTC(-5) DDTC(-6) DDTC(-7) DDTC(-8) DDTC(-9) DDTC(-10) DDTC(-11) DDTC(-12) DDBM DDBM(-1) DDBM(-2) DDBM(-3) DDBM(-4) DDBM(-5) DDBM(-6) DDBM(-7) DDBM(-8) DDBM(-9) DDBM(-10) DDBM(-11) DDBM(-12) MCE

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Paso 3: Diagnóstico

Partiendo de lo anterior, se procede a descartar (una a una) aquellas variables que no resultaron ser estadísticamente significativas y/o cuyos signos estimados no se correspondieron con los esperados según la teoría económica.

Notemos que el MCE es negativo y, en principio, significativo; pero el resultado de la significancia puede cambiar a medida que vayamos eliminando variables. Pero, lo importante, es que el signo corrobora que efectivamente hay ajuste hacia el largo plazo.

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