Trabajo econometria.
Enviado por Jillian • 24 de Noviembre de 2017 • 1.554 Palabras (7 Páginas) • 323 Visitas
...
En primer lugar, y esto es necesario para ambas hipótesis, es necesario crear la variable tendencia (t=@trend+1).
Hipótesis multiplicativa, modelo parabólico.
ut[pic 14]
Los datos que obtenemos a partir de este modelo son los que aparecen en la tabla:[pic 15]
B1 = 135024.6
B2 = 129.8623
B3 = 0.636248
t=1 para enero de 1999
Hipótesis multiplicativa, modelo cúbico.
ut[pic 16]
[pic 17]
B1 = 126110.7
B2 = 655.4910
B3 = -5.885146
B4 = 0.021630
t=1 para enero de 1999
Dentro de las hipótesis multiplicativas, se preferiría el modelo cúbico (ut) al parabólico, ya que aquél presenta un número inferior en el criterio de Schwarz (22.36048[pic 18]
Por tanto, elegimos el modelo cúbico y hacemos la representación conjunta de las variables viajeros, viajeros desestacionalizada e índice de estacionalidad, mediante los siguientes pasos en EVIEWS:
[pic 19]
[pic 20]
OJO: la tabla incluye los datos de las tres variables desde enero de 1999 hasta agosto de 2015.
[pic 21]
En la gráfica podemos observar cómo el número de viajeros extranjeros no residentes en España que se alojan en hoteles en la Costa del Sol (viajeros) cuenta con una marcada estacionalidad, como ya dijimos en el apartado 1, y cómo la variable se vuelve mucho más estable al desestacionalizarla (viajerosa). Por otro lado, el índice de estacionalidad nos confirma que efectivamente en los meses de mayo a septiembre la estacionalidad afecta considerablemente a la variable.
Hipótesis aditiva, modelo parabólico.
ut[pic 22]
Seguiríamos los mismos pasos que anteriormente, en el caso de la hipótesis multiplicativa:
[pic 23]
La tabla que se obtiene es la que se muestra a continuación:
[pic 24]
B1 = 143986.8
B2 = 114.2252
B3 = 1.002808
t=1 para enero de 1999
Hipótesis aditiva, modelo cúbico.
ut[pic 25]
Volvemos a realizar la misma operación, esta vez con el modelo exponencial.
[pic 26]
[pic 27]
B1 = 135497.4
B2 = 614.82
B3 = -5.207995
B4 = 0.0206
t=1 para enero de 1999
Dentro de las hipótesis aditivas se preferiría, por el contrario, el modelo parabólico (ut) al cúbico, ya que aquél presenta un número inferior en el criterio de Schwarz (22.77018[pic 28]
Por tanto, elegimos el modelo parabólico y hacemos la representación conjunta de las variables viajeros, viajeros desestacionalizada e índice de estacionalidad, mediante los siguientes pasos en EVIEWS:
[pic 29]
[pic 30]
[pic 31]
El comentario de esta gráfica no variaría con el realizado en la gráfica anterior, en el caso de la hipótesis multiplicativa en el modelo parabólico.
e) Obtener predicciones para un año fuera de la muestra, suponiendo hipótesis multiplicativa y aditiva.
Hipótesis multiplicativa.
ut[pic 32]
- 195747.207[pic 33]
- 196665.67[pic 34]
- 197598.577[pic 35]
- 198546.06[pic 36]
- 199508.248[pic 37]
- 200485.27[pic 38]
- 201477.257[pic 39]
- 202484.338[pic 40]
- 203506.643[pic 41]
- 204544.301[pic 42]
- 205597.443[pic 43]
- 206666.199[pic 44]
Los datos obtenidos en estas predicciones corresponden a la variable "número de viajeros residentes en el extranjero que se han alojado en hoteles de la Costa del Sol".
Hipótesis aditiva.
ut[pic 45]
- 207460,511 [pic 46]
- 207978,868[pic 47]
- 208499,23[pic 48]
- 209021,599[pic 49]
- 209545,972[pic 50]
- 210072,351[pic 51]
- 210600,736[pic 52]
- 211131,127[pic 53]
- 211663,523[pic 54]
- 212197,925[pic 55]
- 212734,332[pic 56]
- 213272,745[pic 57]
Los datos obtenidos en estas predicciones corresponden a la variable "número de viajeros residentes en el extranjero que se han alojado en hoteles de la Costa del Sol".
...