econometria


1.
Para el presente trabajo elegiremos un modelo de demanda de dinero; utilizaremos la función más sencilla dentro de las enunciadas por Keynes, a saber:
Md/P = mY+ br
La misma es una demanda de saldos reales y está compuesta por:
Y: renta. Se supone que la demanda de dinero dependerá positivamente de la misma.
r: tasa de interés. La demanda de dinero depende negativamente de ésta.

Losdatos utilizados tienen periodicidad mensual y fueron tomados del MECON; corresponden a Argentina entre Enero de 1997- Marzo de 2008. Consideramos las siguientes variables:
PBI: PBI a precios de mercado, como proxy de la renta.
Interés: tasa de interés (plazo fijo entre 30 y 59 días y luego del 2002 a 30 días).
IPC: proxy del nivel general de precios (1999=1)
M2: dentro de la definición deagregado tenemos: billetes y monedas en poder del público, cuenta corriente privada en pesos, caja de ahorro privada en pesos.
Partiendo del modelo keynesiano de demanda de dinero en términos logarítmicos:

Log (M2/IPC)t= a + b log(PBI)t + c log(interes)t

2.
Analizaremos las características estadísticas de cada serie y su relación con el resto:

Comenzando por el logaritmo de la Demandareal de dinero:

Normality test for LDda_dinero
Sample size 135: 1997 (1) to 2008 (3)
Mean 17.460443
Std.Devn. 0.380615
Skewness 0.400162
Excess Kurtosis -1.335143
Minimum 16.760180
Maximum 18.183906
Normality Chi^2(2)= 41.273 [0.0000] **
(asymptotic form of normality test: 13.63)

Vemos que su distribuciónes asimétrica a derecha, platicúrtica y a partir del test de Jarque-Bera rechazamos la hipótesis de normalidad al 1% de significatividad.

El siguiente análisis corresponde al logaritmo del PBI:

Normality test for LPBI
Sample size 135: 1997 (1) to 2008 (3)
Mean 12.878668
Std.Devn. 0.388239
Skewness 0.772853
Excess Kurtosis -0.716989Minimum 12.376055
Maximum 13.716921
Normality Chi^2(2)= 59.946 [0.0000] **
(asymptotic form of normality test: 16.331)
Como podemos observar la distribución es asimétrica a derecha, platicúrtica y rechazamos la hipótesis de normalidad al 1%, según el test de Jarque-Bera.

Queda por analizar el logaritmo de la tasa de interés:

Normality test for LinteresSample size 135: 1997 (1) to 2008 (3)
Mean 2.044631
Std.Devn. 0.701467
Skewness 1.006280
Excess Kurtosis 1.764896
Minimum 0.760806
Maximum 4.339902
Normality Chi^2(2)= 20.197 [0.0000] **
(asymptotic form of normality test: 40.305)

Según los resultados vemos que la distribución es asimétrica a derecha yleptocúrtica. A partir del test Jarque- Bera rechazamos la hipótesis de normalidad al 1% de significatividad.

Vamos a analizar la correlación existente entre las series:

Correlation matrix
LDda_dinero LPBI Linteres
LDda_dinero 1.0000
LPBI 0.93804 1.0000
Linteres -0.49879 -0.27828 1.0000

Vemos que existe una correlación linealpositiva fuerte entre el logaritmo de la demanda de dinero y el logaritmo del PBI. Entre el logaritmo de la tasa de interés y el logaritmo de la demanda de dinero existe una correlación lineal negativa relativamente débil. Por último existe una relación lineal negativa débil entre el logaritmo de la tasa de interés y el logaritmo del PBI.

3.
Del modelo surge la siguiente regresión:

EQ(1) Modelling LDda_dinero by OLS (using Data1)
The present sample is: 1997 (1) to 2008 (3)

Variable Coefficient Std.Error t-value t-prob PartR^2
Constant 6.4451 0.21031 30.646 0.0000 0.8784
LPBI 0.87610 0.015887 55.144 0.0000 0.9590
Linteres -0.13428 0.0085972 -15.619 0.0000 0.6524
d1 -0.16574 0.048445 -3.421...