Modelos Matematicos

demostrativo 1.

Primera parte Series de tiempo.

Realice las actividades que se señalan en los numerales siguientes. Para ello utilice el archivo de Eviews denominado “demostrativoseries”

Utilice los datos que aparecen en la pestaña UDIS. Elabore con ellos una gráfica de línea. Identifique la tendencia en el comportamiento de la serie a lo largo del tiempo. Copie la gráfica y péguela en este archivo de Word.

Tendencia positiva

Aplique el filtro Hodrick-Prescott para separar el comportamiento tendencial y cíclico de la variable UDIS. Al hacerlo asegúrese de crear la serie suavizada (comportamiento tendencial) y la serie que contiene los datos del comportamiento cíclico. Nombre a la serie con los datos tendenciales TRENDUDIS y a la serie que contiene los datos del comportamiento cíclico CYCLEUDIS. Copie y pegue en este archivo de Word, la gráfica que se obtiene al aplicar el filtro Hodrick-Prescott.

Realice una impresión de pantalla que muestre que las series TRENDUDIS y CYCLEUDIS fueron creadas. Pegue la impresión de pantalla en este archivo de Word.

Realice algunos comentarios con respecto al comportamiento tendencial y cíclico de la serie UDIS.

La serie de UDIS tiene un comportamiento tendencial positivo, al filtrar la serie se puede apreciar que praticamente no existe componente ciclico, dado que la serie original se sobrepone a su componente tendencial de manera importante.

Ahora utilice los datos aparecen en la pestaña REMUNERACIONES. Elabore con ellos una gráfica de línea. Identifique la tendencia en el comportamiento de la serie a lo largo del tiempo. Copie la gráfica y péguela en este archivo de Word.

Tendencia positiva a través del tiempo

Aplique el filtro Hodrick-Prescott para separar el comportamiento tendencial y cíclico de la variable REMUNERACIONES. Al hacerlo asegúrese de crear la serie suavizada (comportamiento tendencial) y la serie que contiene los datos del comportamiento cíclico. Nombre a la serie con los datos tendenciales TRENDREMU y a la serie que contiene los datos del comportamiento cíclico CYCLEREMU. Copie y pegue en este archivo de Word, la gráfica que se obtiene al aplicar el filtro Hodrick-Prescott.

Realice una impresión de pantalla que muestre que las series TRENDREMU y CYCLEREMU fueron creadas. Pegue la impresión de pantalla en este archivo de Word.

Realice algunos comentarios con respecto al comportamiento tendencial y cíclico de la serie REMUNERACIONES.

La serie Remuneraciones presenta una tendecia positiva en el tiempo, adicionado a esto es importante mencionar que existe un fuerte componente cíclico que es el que de hecho da forma a la serie original.

Ahora utilice los datos aparecen en la pestaña CETES28. Elabore con ellos una gráfica de línea. Identifique la tendencia en el comportamiento de la serie a lo largo del tiempo. Copie la gráfica y péguela en este archivo de Word.

A lo largo del tiempo su tendencia es negativa

Aplique el filtro Hodrick-Prescott para separar el comportamiento tendencial y cíclico de la variable CETES28. Al hacerlo asegúrese de crear la serie suavizada (comportamiento tendencial) y la serie que contiene los datos del comportamiento cíclico. Nombre a la serie con los datos tendenciales TRENDCETES28 y a la serie que contiene los datos del comportamiento cíclico CYCLECETES28. Copie y pegue en este archivo de Word, la gráfica que se obtiene al aplicar el filtro Hodrick-Prescott.

Realice una impresión de pantalla que muestre que las series TRENDCETES28 y CYCLECETES28 fueron creadas. Pegue la impresión de pantalla en este archivo de Word.

Realice algunos comentarios con respecto al comportamiento tendencial y cíclico de la serie CETES.

No se puede afirmar que la serie Cetes28 tiene una relacion tendencial lineal. Su comportamiento presenta ciclos en el primer periodo para hacerse estacionaria en el periodo posterior.

Segunda parte Modelo tendencial y modelo semilogarítmico tendencial.

Considere las siguientes hipótesis con respecto al comportamiento de las variables que se utilizaron en la primera parte de este ejercicio demostrativo:

Hipótesis 1. Se presume que la variable UDIS tiene una tendencia positiva a lo largo del tiempo, debido a que son unidades de valor que se basan en el incremento de los precios.

Hipótesis 2. Se presume que la variable remuneraciones tiene una tendencia positiva a lo largo del tiempo, dado que este indicador está estrechamente relacionado con los incrementos salariales nominales.

Con la finalidad de corroborar la veracidad de las hipótesis anteriormente expuestas, se le solicita elaborar un modelo tendencial y un modelo semilogarítmico tendencial para cada una de las variables.

Modelo tendencial para las UDIS

Forma funcional

〖UDIS〗_t=β_0+β_1 t+u_t

Resultados de la estimación del modelo:

(Pegue aquí la tabla de resultados de la regresión lineal)

Interpretación de los resultados obtenidos:

Modelo semilogarítmico tendencial para las UDIS.

Forma funcional

〖logUDIS〗_t=β_0+β_1 t+u_t

Resultados de la estimación del modelo:

(Pegue aquí la tabla de resultados de la regresión lineal)

Interpretación de los resultados obtenidos:

Modelo tendencial para REMUNERACIONES

Forma funcional

〖REMUN〗_t=β_0+β_1 t+u_t

Resultados de la estimación del modelo:

Dependent Variable: UDIS

Method:

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