Econometría

ía1. Series usadas: Inflación de Usa desde 1991 hasta el 2009, Valor de la acción en BVC de Éxito y Banco de Bogotá, La TRM mensual desde enero del 2004 y el PIB trimestral a precios corrientes desde 1996 (trimestral)
2. Correlograma TRM mensual

En esta serie podemos observar que existe una autocorrelación hasta de orden 5,luego el coeficiente de autocorrelación del orden 6 se encuentradentro del intervalo de confianza a un nivel de confianza de 95% por lo que en este orden no hay autocorrelación significativa.
Correlograma Éxito

Para este Correlograma podemos indicar que como todas las barras o todos los coeficientes de auntocorrelación están por fuera del intervalo de confianza (nivel de confianza 95%), para todos los órdenes existe una autocorrelación significativa.Correlograma Banco de Bogotá.

Para esta serie el Correlograma indica que hay autocorrelación hasta de orden 5, ya que el coef.de autocorrelación de 6to orden cae dentro del intervalo de confianza.
Correlograma PIB a precios corrientes.

Para esta serie se evidencia que existe una autocorrelación fuerte de 5to orden, para el resto no existe una autocorrelación significativa.
Correlograma Inflaciónusa.

3. Prueba Ljung-Box
De Eviews obtenemos los Q (de todas las series) de la prueba Ljung-Box.
En este caso el Q-test de las series: acciones en la BVC de éxito, acciones en la BVC del Banco de Bogotá, inflación de los Estados Unidos, tasa representativa del mercado y el PIB a precios corrientes; son mucho mayores al valor critico de 12,592 (valor en tablas al 5% y con 6 grados delibertad) .
Probamos que los coeficientes de correlación hasta de 6to orden de cada una de las series son estadísticamente significativos, conjuntamente, es decir que al menos uno de los coeficientes es diferente de cero.
Podemos corroborar los resultados anteriores con los P-value que encontramos en los correlogramas, para todos los casos estos son muy cercanos a cero y menores al nivel designificancia del 5%.
Q’s de la prueba Box-Pierce y Ljung-Box.
yrespectivamente.

  | PIB | Bbta | TRMMS | INFUSA | Éxito |
Q | 43,143986 | 108,024988 | 97,56063 | 33,204138 | 160,945451 |
Q* | 48,7319922 | 116,0452253 | 104,702571 | 35,40131826 | 174,130027 |

Como se puede ver estos coeficientes hallados de forma manual, tienen una diferencia mínima de decimales con los que haya Eviews.4.
Para la prueba Ramsey Reset fue necesario hacer un modelo autoregresivo con dos rezagos en Eviews. Al tener el estadístico de prueba y el valor critico , todas las series excepto la serie del PIB a precios corrientes, no presentan evidencia de errores de especificación, es decir rechazamos la hipótesis nula. En la serie PIB cuyo estadístico de prueba es 3,6 menor que el valor critico de3,8, no se rechaza la hipótesis nula lo cual indica evidencia de errores de especificación.

Ramsey RESET Test: |
F-statistic | 1.321927 | Probability | 0.275431 |
Log likelihood ratio | 2.826803 | Probability | 0.243314 |
| | | | |
Test Equation: |
Dependent Variable: BBTA |
Method: Least Squares |
Date: 03/17/10 Time: 15:51 |
Sample: 3 59 |
Includedobservations: 57 |
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | -573.7947 | 20453.41 | -0.028054 | 0.9777 |
BBTA(-1) | 1.246479 | 5.105670 | 0.244136 | 0.8081 |
BBTA(-2) | -0.362635 | 1.356916 | -0.267250 | 0.7903 |
FITTED^2 | 1.87E-05 | 0.000166 | 0.113249 | 0.9103 |
FITTED^3 | -4.76E-10 | 2.07E-09 | -0.230305 | 0.8188 |
R-squared | 0.855794 | Mean dependent var |27519.06 |
Adjusted R-squared | 0.844701 | S.D. dependent var | 4738.028 |
S.E. of regression | 1867.162 | Akaike info criterion | 17.98586 |
Sum squared resid | 1.81E+08 | Schwarz criterion | 18.16507 |
Log likelihood | -507.5969 | F-statistic | 77.14869 |
Durbin-Watson stat | 1.899036 | Prob(F-statistic) | 0.000000 |

Ramsey RESET Test: |
F-statistic | 0.688915...