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Tema- Finanzas corporativas.

Enviado por   •  27 de Febrero de 2018  •  1.228 Palabras (5 Páginas)  •  667 Visitas

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3.1.- Resultados automáticos del test de Chow en E-Views

Utilizando el comando del menú de la ecuación View-Stability Test- Chow Breakpoint Test, obtenemos los siguientes resultados:

Para el punto de cambio situado en el trimestre 1986:01

Chow Breakpoint Test: 1986:1

F-statistic

1.534291

Probability

0.201058

Log likelihood ratio

6.533321

Probability

0.162703

Para el punto de cambio situado en el trimestre 1992:01

Chow Breakpoint Test: 1992:1

F-statistic

2.216805

Probability

0.075305

Log likelihood ratio

9.280306

Probability

0.054463

Para el punto de cambio situado en el trimestre 1998:01

Chow Breakpoint Test: 1998:1

F-statistic

6.163546

Probability

0.000245

Log likelihood ratio

23.57955

Probability

0.000097

El resultado que se refiere al cálculo del Test de Chow está marcado en negrilla y se presenta como el valor de la F statistic y su correspondiente probabilidad. Recordemos que la hipótesis nula contrastada con el test de Chow es la NO EXISTENCIA de cambio estructural. El contraste (el valor muestral de la F) toma valor cuanto mayor es la evidencia de cambios estructural (es decir, cuanto más adecuada parece la realización de dos modelos, uno para cada estructura, que un único modelo). La probabilidad indica, como para cualquier contraste, la probabilidad (en tantos por uno) de equivocarnos si rechazamos la hipótesis nula, es decir, si admitimos la presencia de cambio estructural. Así pues, una forma sencilla de interpretar esa probabilidad es considerarla como la probabilidad de que NO Exista cambio estructural.

Según los resultados obtenidos, y con las debidas precauciones (que son muchas cuando se utiliza este test), parece evidente que (1) NO existe cambio estructural a partir del primer trimestre de 1986 (la probabilidad de que ese punto marque un punto de cambio de estructura es “sólo” del 80%), (2) la evidencia de cambio estructural es algo mayor para el punto de corte 1992:01 (existe un 7,5% de probabilidades de que NO haya cambio, es decir, un 92,5% de que SI haya) y (3) que la evidencia de cambio de estructura a partir de 1998:01 es muy clara.

3.2.- ¿Cómo se han obtenido estos cálculos?

Vamos a ejemplificarlo para el primer caso, es decir el punto de ruptura 1986:01. Para replicar este cálculo del test de Chow “a mano” debemos estimar la regresión en los períodos previo y posterior a ese punto, dejando ese punto en alguno de los dos sub-períodos (según consideremos que pertenece a la primera o la segunda estructura) .

Una vez realizadas las dos estimaciones parciales, anotamos la suma cuadrática residual de cada una de ella y comparamos su suma con la suma cuadrática residual de la estimación completa, es decir, de la realizada originalmente.

Los resultados de los dos estimaciones parciales (observe las muestras utilizadas señaladas en negrilla) son:

Estimación 1982:01 – 1985:4

Dependent Variable: @PCH(IMPK,4)

Method: Least Squares

Date: 01/18/06 Time: 09:14

Sample(adjusted): 1982:1 1985:4

Included observations: 16 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

0.031090

0.014248

2.182102

0.0497

@PCH(FBCK,4)

0.972889

0.195229

4.983332

0.0003

@PCH(GTOHOGK,4)

-0.826840

0.934940

-0.884377

0.3939

@PCH(PIMPENER,4)

-0.051750

0.104269

-0.496312

0.6286

R-squared

0.797288

Mean dependent var

0.025214

Adjusted R-squared

0.746610

S.D. dependent var

0.051777

S.E. of regression

0.026063

Akaike info criterion

-4.244250

Sum squared resid

0.008152

...

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