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SERIE DE TIEMPO ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Diana SoletoTarea11 de Enero de 2016

1.447 Palabras (6 Páginas)317 Visitas

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[pic 1][pic 2][pic 3][pic 4]


INTRODUCCIÓN

En el presente trabajo analizare la relación que tienen las exportaciones petroleras y las de banano en el PIB, ya que este, mide la actividad productiva de los diferentes sectores económicos de un país, además establece su comportamiento, evolución y estructura económica para el análisis y la toma de decisiones asociadas a las actividades productivas.

Como son bienes o servicios producidos en un país he escogido las variables de exportación petrolera y exportación del banano para saber si estas están incidiendo en su comportamiento.

 

La planificación racional exige prever los sucesos del futuro que probablemente vayan a ocurrir.  La previsión, a su vez, se suele basar en lo que ha ocurrido en el pasado.  Se tiene pues un nuevo tipo de inferencia estadística que se hace acerca del futuro de alguna variable o compuesto de variables basándose en sucesos pasados.  La técnica más importante para hacer inferencias sobre el futuro con base en lo ocurrido en el pasado, es el análisis de series de tiempo.

El gobierno, tiene que hacer planes para el futuro si ha de sobrevivir y progresar.  Hoy en día requiere conocer el comportamiento futuro de ciertos fenómenos con el fin de planificar, prever o prevenir.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Método de Mínimos Cuadráticos

PIB

EXP. PETROLERA

EXP. BANANO

17.150.000,00

102.425,00

289.321,00

15.310.000,00

105.587,00

263.402,00

13.950.000,00

63.791,00

266.935,00

13.050.000,00

110.534,00

297.803,00

13.890.000,00

101.797,00

369.533,00

15.240.000,00

104.445,00

467.938,00

12.295.991,00

109.395,00

715.864,00

19.413.602,00

117.173,00

647.447,00

27.451.088,00

125.440,00

567.152,00

36.478.366,00

138.212,00

708.372,00

20.195.548,00

141.153,00

845.104,00

21.267.868,00

140.477,00

973.035,00

23.635.560,00

141.708,00

1.327.177,00

23.255.136,00

137.079,00

1.070.129,00

16.674.495,00

136.293,00

954.377,96

15.933.666,00

146.209,00

821.374,08

21.249.577,00

148.746,00

864.515,05

28.548.945,00

143.759,13

969.339,98

32.432.859,00

153.518,29

1.100.799,50

36.591.661,00

192.315,13

1.023.609,78

41.507.085,00

194.171,70

1.084.394,39

46.802.044,00

195.523,06

1.213.032,00

51.007.777,00

186.547,15

1.302.549,00

61.762.635,00

184.727,37

1.639.400,00

62.519.686,00

177.414,38

1.995.654,00

69.555.367,00

177.421,76

2.032.768,71

79.276.664,00

121.731,62

2.246.464,53

87.924.544,00

129.515,92

2.078.401,60

94.776.170,00

140.245,04

2.354.623,22

100.917.372,00

154.659,75

2.607.580,21

[pic 5]

        

        

=      866907,566 – 42,120X1 + 38,428 X2[pic 6]

 Análisis del coeficiente de determinación

El 87% del PIB depende de las exportaciones petroleras y bananeras está a tres puntos del grado de confianza, considerando que es un buen ajuste, aunque este no sea óptimo.

  Significancia Individual

Exportaciones Petroleras                                        Exportaciones bananeras

Ho=b1=0                                                                H1=b2=0

Ho=b1≠0                                                                H1=b2≠0

Se rechaza si p(t)<                                                Se rechaza si p(t)<

  0,517<0,05                                                         0,00<0,05

La variable no es significativa                                La variable es significativa

        

SERIES DE TIEMPO

EXPORTACIONES PETROLERAS

exportaciones petroleras

años

miles de barriles

1985

102425

1986

105587

1987

63791

1988

110534

1989

101797

1990

104445

1991

109395

1992

117173

1993

125440

1994

138212

1995

141153

1996

140477

1997

141708

1998

137079

1999

136293

2000

146209

2001

148746

2002

143759

2003

153518

2004

192315

2005

194171

2006

195523

2007

186547

2008

184727

2009

177414

2010

177421

2011

121731

2012

129515

2013

140245

2014

154659

        


Regresión Simple                                        Regresión Cuadrática

[pic 7][pic 8]

                                 


años

X

Y

[pic 9]

%T

PR

1985

-15

102425

103077,93

99,3665666

-0,63343336

1986

-14

105587

105588,31

99,9987593

-0,00124067

1987

-13

63791

108098,69

59,011816

-40,988184

1988

-12

110534

110609,07

99,9321303

-0,06786966

1989

-11

101797

113119,45

89,9907134

-10,0092866

1990

-10

104445

115629,83

90,3270376

-9,67296242

1991

-9

109395

118140,21

92,5976008

-7,40239923

1992

-8

117173

120650,59

97,1176353

-2,88236469

1993

-7

125440

123160,97

101,850448

1,85044824

1994

-6

138212

125671,35

109,978925

9,97892519

1995

-5

141153

128181,73

110,119437

10,1194375

1996

-4

140477

130692,11

107,486978

7,48697836

1997

-3

141708

133202,49

106,385399

6,38539865

1998

-2

137079

135712,87

101,006633

1,00663261

1999

-1

136293

138223,25

98,6035273

-1,39647274

2000

1

146209

143244,01

102,069888

2,0698876

2001

2

148746

145754,39

102,052501

2,05250079

2002

3

143759

148264,77

96,9609975

-3,03900245

2003

4

153518

150775,15

101,819166

1,81916582

2004

5

192315

153285,53

125,46194

25,4619402

2005

6

194171

155795,91

124,631641

24,6316415

2006

7

195523

158306,29

123,509306

23,5093059

2007

8

186547

160816,67

115,99979

15,9997903

2008

9

184727

163327,05

113,102514

13,1025142

2009

10

177414

165837,43

106,980674

6,98067378

2010

11

177421

168347,81

105,38955

5,38955036

2011

12

121731

170858,19

71,2468041

-28,7531959

2012

13

129515

173368,57

74,7050056

-25,2949944

2013

14

140245

175878,95

79,7395027

-20,2604973

2014

15

154659

178389,33

86,6974499

-13,3025501

                                 

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