TRABAJO INDIVIDUAL EJERCICIO DE MODELOS “VARMA”
Enviado por poland6525 • 27 de Mayo de 2018 • 587 Palabras (3 Páginas) • 454 Visitas
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Por lo que esto es evidencia a favor de la hipotesis nula.
La cual debemos ahora buscar en sus primeras diferencias para determinar si se vuelve estacionaria o no.
Por raiz unitaria, en sus primeras diferencias y automatico.
[pic 7]
DW= 1,89 esta dentro de los limites.
Al menos uno de los estimadores es significativo.
ADF(prob.)= 0,0008
Ho: raiz unitaria y H1: no raiz unitaria.
La serie en sus primeras diferencias es estacionaria por tanto el orden de integracion es de orden 1
gasto I(1)
Por lo que basto una primera diferencia a la serie para que se vuelva estacionaria.
Como el orden de integracion tanto del pib como del gasto son diferentes, es necesario aplicar un modelo “VAR”.
- ESTIMAR EL MODELO VAR CORRESPONDIENTE
Se procede a estimar el modelo VAR.
Nos vamos a quick, estimete VAR, unrestricted VAR, en (endogenous variables) [pib gasto], intervals [1 2] y OK.
[pic 8]
Obtenemos dos modelos, pero para determinar con que modelo vamos a trabajar nos fijaremos en el menor valor de AIC.
AIC=(pib) 3,92 y (gasto) 2,95
Para la cual se determina que el mejor es el que esta a la derecha con AIC=2,95
Nos dice que nuestra variable dependiente es el “gasto”.
[pic 9]
- BUSCAR LA CANTIDAD OPTIMA DE RETARDOS
Determinar la cantidad optima de retardos, determinar si los residuos del modelo tiene alguna informacion.
Nos vamos a Views, residual test, correlogram y ok.
[pic 10]
Vemos el resultado y observamos que no hay informacion relevante.
No existe problemas y trabajar con dos retardos es suficiente.
- RESOLVER EL MODELO.
Nos vamos a: proc, make nodel.
[pic 11]
Abrir para observar cada una de las ecuaciones:
[pic 12]
[pic 13]
Luego resolver el sistema:
Vamos a solver, aceptar.
[pic 14]
Luego abrimos las dos variables que incluyen la predicción y observamos los resultados.
[pic 15]
Como resultado los valores pronosticados del año 2015 son:
Pib= 36,87%
Pib= 1,97%
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