Practica de econometria
Enviado por alenairam1991 • 18 de Septiembre de 2015 • Apuntes • 1.557 Palabras (7 Páginas) • 197 Visitas
PRÁCTICA DE ECONOMETRÍA
A continuación usted tiene un modelo para el consumo privado en Bolivia para una muestra 1950 – 2004 compuesto por las siguientes variables principales:
- CONSUMO
- INGRESO (y)
- INFLACIÓN (inf)
- INFLACIÓN TRANSFORMADA (infh) que es igual a (inf/(1+inf))
- ECM = término de corrección de error = log(consumo) – log(y)
Estime el modelo:
DLOG(CONSUMO) C DLOG(Y) DLOG(Y(-1)) D(INFH) D(INFH(-1)) ECM(-1)
1. Evalúe el modelo anterior desde el punto de vista de congruencia con los datos (es decir, esfericidad, normalidad y forma funcional) utilizando los test puestos a su disposición en clases (no se tomarán en cuenta otros test que usted incluya). Ordene su evaluación según los sub criterios dados en clase. No se calificarán test sin su interpretación. Usted tiene que explicar el resultado del test.
2. Aun cuando el modelo no cumpla los requisitos de un modelo final, efectúe una predicción a 5 años para “consumo” para el periodo 2000 – 2004 y calcule los estadísticos de evaluación de las predicciones correspondientes. Efectúe los test de estabilidad del modelo utilizando test recursivos.
3. Proponga un nuevo modelo que cumpla los siguientes requisitos: que tenga residuos esféricos; que tenga una forma funcional lineal válida y que englobe al modelo que se le presentó líneas arriba. Para demostrar el englobamiento utilice los criterios de información de Akaike o Schwarz.
RESPUESTAS
R-1.- Dado el modelo de consumo privado en Bolivia en las gestiones 1950 - 2004:
DLOG(CONSUMO) C DLOG(Y) DLOG(Y(-1)) D(INFH) D(INFH(-1)) ECM(-1)
Se tiene el siguiente modelo:
Dependent Variable: DLCON | |||||
Method: Least Squares | |||||
Date: 03/26/15 Time: 18:19 | |||||
Sample: 1952 2004 | |||||
Included observations: 53 | |||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. | |
C | -0.010252 | 0.017826 | -0.575100 | 0.5680 | |
DLY | 0.717823 | 0.463130 | 1.549940 | 0.1279 | |
DLY(-1) | -0.235079 | 0.438038 | -0.536663 | 0.5940 | |
DINFH | -0.016197 | 0.082221 | -0.196991 | 0.8447 | |
DINFH(-1) | -0.012345 | 0.071723 | -0.172121 | 0.8641 | |
ECM(-1) | -1.34E-07 | 2.72E-08 | -4.937409 | 0.0000 | |
R-squared | 0.394407 | Mean dependent var | 0.027334 | ||
Adjusted R-squared | 0.329982 | S.D. dependent var | 0.110710 | ||
S.E. of regression | 0.090621 | Akaike info criterion | -1.857991 | ||
Sum squared resid | 0.385972 | Schwarz criterion | -1.634939 | ||
Log likelihood | 55.23676 | Hannan-Quinn criter. | -1.772216 | ||
F-statistic | 6.121974 | Durbin-Watson stat | 2.257772 | ||
Prob(F-statistic) | 0.000191 | ||||
Los resultados nos indican, que tomando en cuenta de que el modelo calculado trabaja al 5% la probabilidad de las variables es superior, lo que nos muestra que existe autocorrelación entre las mismas; siendo esta uno de los primeros problemas que se pueden observar desde un inicio.
Siguiendo con el análisis, el Durbin-Watson = 2.257772 nos da indicios de que nuestro modelo tiene problemas de autocorrelación negativa (DW > 2), por ejemplo: si el ingreso se incrementa el consumo disminuye.
Asimismo, aunque la R2 no influye mucho en la determinación para desechar un modelo; en nuestro caso la R2 = 0.394407 del modelo es muy bajo y esto nos indicaría que no es un buen modelo para predecir.
Para una mejor apreciación del modelo se realizará la “Evaluación de los residuos esféricos”.
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