Econometría

1. DESCRIPCIÓN ESTADÍSTICA

Tabla 1: Principales Estadísticos Descriptivos del Modelo

DCE DGDP DPPET RR(-1)

Mean 299.2952 452.7109 1.300294 -5.327266

Median 303.1452 468.7340 0.925000 -45.59841

Maximum 942.7374 1450.641 11.70000 495.4718

Minimum -739.7734 -1042.530 -13.20000 -370.9599

Std. Dev. 318.8969 453.7513 5.496102 207.6459

Skewness -1.089764 -0.826992 -0.049134 0.454746

Kurtosis 5.775702 5.277152 3.167063 2.763464

Jarque-Bera 17.64440 11.22154 0.053219 1.251092

Probability 0.000147 0.003658 0.973741 0.534969

Sum 10176.04 15392.17 44.21000 -181.1270

Sum Sq. Dev. 3355943. 6794379. 996.8355 1422855.

Observations 34 34 34 34

Fuente: Cálculos Propios

En la anterior tabla aparecen en primer lugar dos medidas de tendencia central de la serie:

 La media (mean) de la serie, calculada como promedio aritmético.

 La mediana (median) de la serie; es decir, aquel valor que separa los valores de la serie en dos conjuntos de igual densidad de frecuencias. En el caso de una serie temporal representada por intervalos, se toma como mediana la marca de clase del intervalo mediano, convenientemente desplazada según la mayor o menor carga a izquierdas y a derechas del mismo.

A continuación se muestran dos aproximaciones a la dispersión de la serie respecto a sus valores centrales:

 El valor máximo y mínimo de la serie.

 La desviación típica (Std.Dev) de la serie (raíz de la varianza de la serie).

Más adelante se muestran algunos cálculos que ayudan a valorar la normalidad estadística de la serie:

 La simetría de la serie (Skewness) con respecto a su media es un cálculo sencillo (que utiliza el momento de orden tres con respecto a la media así como el cubo de la desviación típica de la serie). Esta expresión toma el valor cero en el caso de una distribución perfectamente simétrica (con igual densidad de frecuencias a izquierda y derecha de la media). Valores postivos indican asimetría a derechas respecto a la normal y valores negativos asimetría a izquierdas.

 La curtosis (Kurtosis) de una serie indica si su distribución de frecuencias es más aplanada o más apuntada que una distribución normal, es decir, si alrededor de la media se concentran más o menos valores que en el caso de una normal y por tanto sus “colas” son más o menos estrechas. Para una distribución normal el valor de este coeficiente de curtosis es 3 (distribución mesocúrtica). Valores superiores a 3 indican un apuntamiento mayor que el de una distribución normal (distribución leptocúrtica) y valores inferiores a 3, un apuntamiento menor (distribución platocúrtica).

A partir de ambas medidas, simetría y curtosis, puede elaborarse un contraste paramétrico de normalidad de la serie que se denomina contraste de Jarque Bera. La idea del cálculo se apoya en comparar simultáneamente los valores obtenidos para los coeficientes de simetría y curtosis con los de referencia para una normal. Valores pequeños inferiores a 0,05 ó 0,1 indicarían, por tanto, ausencia de normalidad en la distribución de valores de la variable analizada.

2. ESTADÍSTICOS Y PARÁMETROS

Previo al análisis de regresión se estableció que el modelo es de regresión analizado es el siguiente:

DCE = C(1) + C(2)*DGDP + C(3)*DPPET + C(4)*RR(-1)

Tabla 2: Coeficientes Del Modelo

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 7.002139 44.24804 0.158247 0.8753

DGDP 0.591446 0.069345 8.528977 0.0000

DPPET 17.00528 5.666184 3.001188 0.0054

RR(-1) -0.455643 0.155552 -2.929193 0.0064

R-squared 0.729096 Mean dependent var 299.2952

Adjusted R-squared 0.702005 S.D. dependent var 318.8969

S.E. of regression 174.0823 Akaike info criterion 13.26706

Sum squared resid 909139.8 Schwarz criterion 13.44664

Log likelihood -221.5401 F-statistic 26.91339

Durbin-Watson stat 1.727306 Prob(F-statistic) 0.000000

Fuente: Cálculos Propios

OBSERVACIONES:

 DCE = 7.002139071 + 0.5914455176*DGDP + 17.00528307*DPPET - 0.4556431868*RR(-1)

 DCE es la variable dependiente.

 La constante (7.002139071), es el valor de consumo con primeras diferencias (DCE), si

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