Modelo ARMA la base Monetaria en México
Enviado por Mikki • 29 de Noviembre de 2017 • 1.426 Palabras (6 Páginas) • 492 Visitas
...
[pic 6]
En el correlograma obtenemos:
[pic 7]
Que nos sugiere integrar al modelo un proceso de medias móviles (1).
Por lo que nos queda el modelo con la siguiente ecuación:
DlBASEMON= AR (12)+MA (1)
Calculando las funciones de auto correlación simple y parcial queda:
[pic 8]
Esto nos indica que debemos agregar un proceso de Medias Móviles MA (12), por lo que la ecuación queda:
DlBASEMON= C+AR (12)+MA (1)+ MA (12)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-0.021535
0.015160
-1.420470
0.1564
AR(12)
0.972006
0.006991
139.0424
0.0000
MA(1)
-0.085068
0.000232
-367.1498
0.0000
MA(12)
-0.809715
0.030357
-26.67334
0.0000
R-squared
0.736010
Mean dependent var
0.015987
Adjusted R-squared
0.733535
S.D. dependent var
0.066901
S.E. of regression
0.034534
Akaike info criterion
-3.881451
Sum squared resid
0.381641
Schwarz criterion
-3.834775
Log likelihood
632.7950
F-statistic
297.3888
Durbin-Watson stat
2.177588
Prob(F-statistic)
0.000000
En este modelo el término independiente no es estadísticamente significativo, por lo que eliminaremos de la ecuación, nos quedaría:
DlBASEMON= AR (12)+MA (1)+ MA (12)
Al estimarlo se obtiene lo siguiente:
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
AR(12)
0.970184
0.006722
144.3359
0.0000
MA(1)
-0.080260
0.012221
-6.567520
0.0000
MA(12)
-0.813555
0.012174
-66.82736
0.0000
R-squared
0.732998
Mean dependent var
0.015987
Adjusted R-squared
0.731335
S.D. dependent var
0.066901
S.E. of regression
0.034677
Akaike info criterion
-3.876280
Sum squared resid
0.385994
Schwarz criterion
-3.841273
Log likelihood
630.9574
Durbin-Watson stat
2.161551
Inverted AR Roots
1.00
.86-.50i
.86+.50i
.50-.86i
.50+.86i
.00-1.00i
-.00+1.00i
-.50+.86i
-.50-.86i
-.86+.50i
-.86-.50i
-1.00
Inverted MA Roots
.99
.86-.49i
.86+.49i
...