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APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 23/5/03

APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 23/5/03. VIOLACIÓN DE LAS HIPÓTESIS BÁSICAS EN M.C.O.: CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN ERRÓNEA. RATS/EVIEWS. 1.1 HIPÓTESIS BASICAS EN M.C.O. :. RATS/EVIEWS. 4. CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN ERRÓNEA USANDO RATS v5.0. RATS.

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APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 23/5/03

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  1. APLICACIONES ECONOMÉTRICASLIC. EN ECONOMIAPRÁCTICA 23/5/03

  2. VIOLACIÓN DE LAS HIPÓTESIS BÁSICAS EN M.C.O.: CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN ERRÓNEA RATS/EVIEWS

  3. 1.1 HIPÓTESIS BASICAS EN M.C.O.: RATS/EVIEWS

  4. 4.CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN ERRÓNEA USANDORATS v5.0 RATS

  5. Test RESET de Ramsey de forma funcional RATS/EVIEWS

  6. Test RESET de Ramsey de forma funcional Programa LINREG_INV32.PRG: *d) Test RESET de Ramsey de forma funcional: *Generamos la variable de la endógena estimada: SET INVR_GORRO = INVR - EPSILON *...y las diferentes potencias: SET INVR_GORRO_2 = INVR_GORRO**2 SET INVR_GORRO_3 = INVR_GORRO**3 SET INVR_GORRO_4 = INVR_GORRO**4 SET INVR_GORRO_5 = INVR_GORRO**5 *Regresión auxiliar: LINREG INVR / #CONSTANT TREND PNB TI_R $ INVR_GORRO_2 INVR_GORRO_3 INVR_GORRO_4 INVR_GORRO_5 *Estadístico y contraste: DISPLAY 'RESET TEST:' EXCLUDE #INVR_GORRO_2 INVR_GORRO_3 INVR_GORRO_4 INVR_GORRO_5 RATS

  7. SALIDA: Linear Regression - Estimation by Least Squares Dependent Variable INVR Quarterly Data From 1980:01 To 2002:04 Usable Observations 92 Degrees of Freedom 84 Centered R**2 0.983118 R Bar **2 0.981711 Uncentered R**2 0.998728 T x R**2 91.883 Mean of Dependent Variable 22498.250000 Std Error of Dependent Variable 6458.350663 Standard Error of Estimate 873.404816 Sum of Squared Residuals 64078221.645 Regression F(7,84) 698.8131 Significance Level of F 0.00000000 Durbin-Watson Statistic 0.317255 Variable Coeff Std Error T-Stat Signif *************************************************************************** 1. Constant 1389023.6149 1014133.5112 1.36967 0.17444177 2. TREND 7850.8346 5645.5795 1.39062 0.16801509 3. PNB -33.0205 23.7770 -1.38876 0.16857724 4. TI_R -3782.5956 2762.6565 -1.36919 0.17459044 5. INVR_GORRO_2 4.7642e-03 3.0127e-03 1.58138 0.11754948 6. INVR_GORRO_3 -2.2592e-07 1.2931e-07 -1.74716 0.08426438 7. INVR_GORRO_4 5.1756e-12 2.7110e-12 1.90912 0.05966090 8. INVR_GORRO_5 -4.5914e-17 0.0000 0.00000 0.00000000 RATS

  8. SALIDA (continuación): RESET TEST: Null Hypothesis : The Following Coefficients Are Zero INVR_GORRO_2 INVR_GORRO_3 INVR_GORRO_4 INVR_GORRO_5 F(4,84)= 5.42254 with Significance Level 0.00062148 RATS

  9. Test CUSUM de estabilidad estructural del modelo RATS/EVIEWS

  10. Test CUSUM de estabilidad estructural del modelo RATS/EVIEWS

  11. Test CUSUM de estabilidad estructural del modelo Instrucción LINREG:LINREG(opciones) depvar inicio fin (serie_residuos) (serie_coefs)# exvar_1 exvar_2 ... exvar_n • Se puede utilizar para guardar el modelo para ser utilizado con fines predictivos mediante la elección apropiada de las opciones. • Opciones: • DEFINE=nombre_ecuación =>Guarda los coeficientes del modelo estimado, con el nombre_ecuación, para que pueda ser utilizado con posterioridad • NOPRINT =>Utilizadlo si no queréis que os saque la salida de la regresión RATS

  12. Test CUSUM de estabilidad estructural del modelo Instrucción FORECAST:FORECAST(opciones) número_ecuaciones pasos fecha_inicio_predicciones# ecuación vble_prediciones • Realiza predicciones dinámicas o estáticas (definiendo el número de pasos) con el modelo estimado en ecuación, utilizando los coeficientes estimados desde la fecha_inicio_predicciones para predecir la próxima observación. • Opciones: • PRINT => Imprime la salida de las predicciones. RATS

  13. Instrucción CLEAR:CLEAR nombre_vble • Genera una (o varias) nueva serie inicializada en blanco. Instrucción DO:DO INDEX=inicio, fin, (paso) instrucciones ejecutadas a cada paso de INDEXEND DO • Bucle que repite la ejecución de las instrucciones ejecutadas a cada paso de INDEX hasta que INDEX =fin RATS

  14. Programa LINREG_INV32.PRG: *e) Test CUSUM de estabilidad estructural: *Calculamos lo resíduos recursivos RRESID: COMPUTE REGSTART = 1980:1 *Generamos la vble donde se guardaran los resíduos: CLEAR INV_GORRO RATS

  15. Programa LINREG_INV32.PRG: *Hacemos un bucle que recorra la muestra desde fcha_de_inicio_+%NREG_-1: DO REGEND=1980:3,2002:4 *Definimos la relacion del modelo para los errores: LINREG(DEFINE=REGEQN, NOPRINT) INVR REGSTART REGEND #CONSTANT TREND PNB TI_R *Generamos las predicciones: FORECAST 1 1 (REGEND+1) #REGEQN INV_GORRO END DO *Calculamos los resíduos recursivos: SET RRESID 1980:4 2002:4 = INVR - INV_GORRO RATS

  16. Programa LINREG_INV32.PRG: *Calculamos los valores de la serie del test BIGW *Medinate la acumulación de los valores de los resíduos recursivos *reescalados por una proporción de la varianza: SET W 1980:4 2002:4 = RRESID/SQRT(VAR/93) ACCUMULATE W 1980:4 2002:4 BIGW *Calculamos las bandas de fluctuación del 5%: COMPUTE FACTOR = 0.948*SQRT(90) SET UPPER 1980:4 2002:4 = FACTOR*(1+3.0*(T-1980:4)/(90)) SET LOWER = - UPPER *Realizamos el gráfico: GRAPH(HEADER='CUSUM TEST') 3 #BIGW 1980:4 2002:4 #UPPER 1980:4 2002:4 2 #LOWER 1980:4 2002:4 2 RATS

  17. SALIDA: RATS

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