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ECONOMETRÍA DE SERIES DE TIEMPO.
La econometría de series temporales se encuentra con un problema al medir las relaciones entre aquellas variables que tienen una tendencia temporal. Este problemapuede llegar a que se consideren significativas relaciones completamente espurias.

Intuitivamente podemos entender que las relaciones entre variables no estacionarias pueden estar sesgadas y, sinembargo, tener errores estándar muy bajos y ajuste (R2) muy altos. Por ejemplo el número de libros editados en España ha crecido en los últimos 20 años y la estatura media también. Una regresión de unasobre otra es posible que arroje resultados significativos y un buen ajuste, sin embargo la relación entre ambas no es directa, en este caso estaríamos ante lo que se denomina una regresión espuria.Se puede definir una serie de tiempo estacionaria como aquella secuencia de datos donde no se altera de manera sistemática el valor numérico de su media ni el valor numérico de su varianza. Cuandolas series de tiempo son estacionarias se puede aplicar el análisis econométrico clásico. Por el contrario cuando las series son no estacionarias, es decir, cuando se observan alteraciones numéricasimportantes en los valores de la media y de la varianza al interior de cada serie de tiempo, deja de tener aplicación directa el análisis econométrico y las pruebas de hipótesis asociadas a él.

Losdatos en series de tiempo en la economía son no estacionarias, porque al hacer estimaciones con datos de series de tiempo se obtienen coeficientes de determinación cercanos a la unidad aún cuando larelación estadística entre las variables no es significativa, este hecho se denomina regresión espúrea y surge debido a que si ambas series tienen una tendencia ascendente o descendente fuerte, el valornumérico de R2 se debe a la presencia de dicha tendencia común y no a la presencia de una sólida relación entre la variable a explicar y la(s) variable(s) explicativa(s).

La prueba más común...