Econometría

ECONOMETRIA
Apuntes de ayudantía
AYUDANTIA Nº4

UNIDAD 1: Series de Tiempo


OBJETIVOS

1.- Caracterización de una serie de tiempo
2.- Prueba de Estacionalidad
3.- modelos AR, MA , ARIMA

CONTENIDOS

Serie de tiempo
Estacionalidad
Pruebas de estacionalidad
Raíz Unitaria
Caminata Aleatoria
Serie de tiempo integrada



BIBLIOGRAFÍA :

Gujarati, D. “ Econometría” , 3ºEdición. Editorial Mc Graw Hill, 823pp
Pindck, R y Rubinfeld, D. “ Econometría : Modelos y pronósticos” 4º Edición, editorial Mc Graw Hill, 661 pp.






















SERIES DE TIEMPO


Definición: Es un conjunto de observaciones sobre los valores que toma una variable en diferentes momentos del tiempo. Tal información debe ser recopilada en diferentes momentos deltiempo. Por ejemplo :

Diaria ( Precios de acciones)
Semanal ( cifras de Oferta Monetaria)
Mensual ( IPC)
Trimestral ( PIB)
Anual
Etc….

Uno de los problemas para trabajar con series de tiempo, es que no son estacionarias.

¿Cuándo una serie de tiempo es Estacionaria?

Una serie de tiempo puede ser generada por un proceso estocástico o aleatorio, que es proceso en el que un sistema cambiade forma aleatoria entre diferentes estados, a intervalos regulares o irregulares. Una de las series de tiempo más estudiadas es la llamada Proceso estocástico estacionario, que tiene la característica: “su media y su varianza son constante en el tiempo y si el valor de la covarianza entre dos periodos depende de la distancia o rezago entre estos dos periodos de tiempo en el cual se ha calculadola covarianza”.














¿Para que sirven las series de tiempo estacionarias?

Para conocer el comportamiento futuro de ciertos fenómenos que ocurren en una empresa o en el país con el fin de planificar, prevenir,es decir, se utilizan para predecir lo que ocurrirá con una variable en el futuro a partir del comportamiento de esa variable en el pasado.


¿ Como se analiza laserie?


Tenemos los datos de las tasas de interés externas ( libor 90 días / dólar), primero se gráfica y se obtiene.


Tratamiento y descomposición de series ( Filtro de Hodrick y Prescott – ajuste estacional
La serie de tiempo tiene 4 componentes :

Tendencia Secular èT que son los movimientos regular a lo largo de la serie.
Variación CíclicaèC que son Fluctuaciones a medianoplazo en torno a la tendencia que presentan un patrón regular

Variación Estacional èE que son las Oscilaciones a corto plazo de período regular inferior a un año.

Variación IrregularèI que es la parte residual de la serie cuando se eliminan los demás componentes.

De está serie de tasas de interés externa vamos a obtener estos 4 componentes.

1) Cargamos el archivo en eviews : File----New---- worfile

2) Se selecciona monthly 1984:12 a 2006:6 ok

3) Procs----- import ------ read lotus Excel

4) Se selecciona el archivo “tasasint”

5) C2 y 1

1) Obtener el componente estacional lo cual , es la eliminación del componente sistemático de la serie que se reproduce en forma recurrente a lo largo del año, se debe abrir la serie



Aparece la siguiente ventana:



Enel cual elegimos el promedio móvil multiplicativo, por defecto se genera el valorsa (que es la serie desestacionalizada) formada con el componente ciclico, tendencial e irregurlar., en factors se pone un nombre en este caso “estacional” Ok.



Graficamos



La serie desestacionalizada



Este es el componente estacional

2) Para obtener el componente tendencial, se selecciona proas---- Hodrick-prescott Filter



Graficamos



3) Para obtener el componente cíclico, debemos generar una serie libre de estacionalidad y tendencia, para esto generamos una serie.



Y escribimos: Valorci= valorsa-tendencial
Donde:
Valorci = Es la serie solamente con el componente ciclico e irregular
Valorsa = Es la serie desestacionalizada
Tendencial= es el componente tendencial...