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ECUACION A ESTIMAR:
LNMt=β0+β1LNPIBt+β2iit+Et
Mt=M1tIPCt
Con E~N(O,σ2In)
DEMOSTRAR:
H0=B1=1 H0=B1≥1
HA=B1≠1 H1=B11
INTERPRETAR BETAS
DETECTARPROBLEMAS Y CORREGIR
MODELO FINAL
ESTIMACIONDEL MODELO: PRIMERA ECUACION

Luego de estimar el modelo encontramos que la ecuación del modelo será:
LNMt=1.826559+0.477100 LNPIBt+0.035203 iit
Donde vemos que:
B0 = 1.8526559, al ser modelolog – log vemos que este coeficiente no tiene interpretación económica.
B1 = 0.477100, indica que un crecimiento del 1% en el PIB producirá consigo un crecimiento del 0.477100 % en la demanda pordinero en peru.
B2 = - 0.379153, indica que un aumento en un 1 punto porcentual de la tasa de interés de la inversión aumentaria en 0.035203 % la demanda por dinero en peru.
BUSCANDO PROBLEMASECONOMETRICOS:
Como vemos existe un problema de autocorrelacion, que puede ser verificado a simple vista con la grafica residual:

Encontramos que si existe correlacion entre los datos, y que se refleja enel valor menor a 2 de nuestro Coeficiente Durbin Watson que para nosotros es igual 0.705509.lo cual indica una correlacion positiva de nuestros errores.

Prueba de rachas:
1. Numero de errorescon signo positivo: 18
2. Numero de errores con signo negativo: 20
3. Numero de rachas (K): 9
4. Calcular:
Ek=2N+N-N++N-+1
Vark = 2N+N-(2N+N--N+-N-)N++N-2(N++N--1)
E(k) = 19.95
Var(k)= 9.19
5. Calcule:
RA=k-E(k)Var k
RA = -3.61
6. Rechazar la hipótesis nula de aleatoriedad si: Recordando que la Ho indica que los errores son completamente aleatorios.
RA>Z∝2
  |Nivel de significancia | Z alpha/2 |
| 0.01 | 2.5758293 |
| 0.05 | 1.95996398 |
| 0.1 | 1.64485363 |

Como RA = 3.61, encontramos que a cualquier nivel de significancia rechazamos la Ho, esdecirlos errores no son aleatorios por lo tanto si ahí autocorrelacion.
CORRIGIENDO LA AUTOCORRELACION DURBIN WATSON
Ecuación a estimar:
LNMt=β0+β1LNPIBt+β2iit+β3LNPIBt-1+β1iit-1+ρLN(Mt-1)+μt...
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