Heteroscedasticidad y autocorrelacion serial

TRABAJO DE ECONOMETRÍA
“IDENTIFICACIÓN Y CORRECCIÓN DE HETEROSCEDASTICIDAD Y AUTOCORRELACIÓN SERIAL PARA INFLACIÓN Y CRECIMIENTO ECONÓMICO”

UNIVERSIDAD DEL TOLIMA
CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
ECONOMETRÍA
GRUPO 01
IBAGUÉ
2010
“IDENTIFICACIÓN Y CORRECCIÓN DE HETEROSCEDASTICIDAD Y AUTOCORRELACIÓN SERIAL PARA INFLACIÓN Y CRECIMIENTO ECONÓMICO”

Presentado por:
LIZETH LÓPEZBLANCO
O40200242008
RUBÉN DARÍO PRADA

Presentado a:
Prof. OCTAVIO ROJAS

UNIVERSIDAD DEL TOLIMA
CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
ECONOMETRÍA
GRUPO 01
IBAGUÉ
2010

INFLACIÓN | CRECIMIENTO | RESIDUOS STUDENTIZADOS | DISTANCIA DE COOK | VALORES DE INFLUENCIA |
-0,4 | 6,7 | -0,89141 | 0,046 | 0,06804 |
0,4 | 2,1 | -1,78655 | 0,07123 | 0,00701 |
2,9 | 1,8 | -0,87678 | 0,01895| 0,01128 |
3 | -0,4 | -1,4813 | 0,13444 | 0,07345 |
1,7 | 6 | -0,22187 | 0,00212 | 0,04344 |
1,5 | 2,1 | -1,34976 | 0,04066 | 0,00701 |
1,8 | 2,6 | -1,09289 | 0,0235 | 0,00214 |
0,8 | 5,8 | -0,6392 | 0,01612 | 0,03742 |
1,8 | 4 | -0,71642 | 0,01046 | 0,00343 |
1,6 | 5,3 | -0,45036 | 0,00648 | 0,02433 |
1 | 6 | -0,50527 | 0,01097 | 0,04344 |
2,3 | 6 | 0,02105 | 0,00002 | 0,04344|
3,2 | 2,7 | -0,51129 | 0,00505 | 0,0015 |
2,7 | 4,6 | -0,19881 | 0,00096 | 0,01072 |
4,3 | 2,8 | -0,04882 | 0,00005 | 0,00098 |
5 | -0,2 | -0,59944 | 0,02024 | 0,06555 |
4,4 | 3,4 | 0,15215 | 0,00043 | 0,00019 |
3,8 | 5,7 | 0,54316 | 0,01115 | 0,03457 |
3,6 | 5,8 | 0,49072 | 0,0095 | 0,03742 |
7,9 | -0,6 | 0,48195 | 0,01546 | 0,0818 |
10,8 | -1,2 | 1,53695 | 0,20069 | 0,10952 |6 | 5,4 | 1,34177 | 0,05995 | 0,02672 |
4,7 | 5,5 | 0,84858 | 0,02501 | 0,02923 |
5,9 | 5 | 1,18693 | 0,03984 | 0,01782 |
7,9 | 2,8 | 1,37619 | 0,03607 | 0,00098 |
9,8 | -0,3 | 1,34271 | 0,10593 | 0,06945 |
10,2 | 2,6 | 2,23414 | 0,0982 | 0,00214 |
7,3 | -1,9 | -0,13681 | 0,00209 | 0,14698 |

En el diagrama de dispersión se observa que existe cierta tendencia decreciente, esdecir, a simple vista se puede suponer una relación inversa entre la inflación y el crecimiento.
METODO DE MINIMOS CUADRADOS ORDINARIOS (M.C.O)
Resumen del modelo
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación | Estadísticos de cambio | Durbin-Watson |
| | | | | Cambio en R cuadrado | Cambio en F | gl1 | gl2 | Sig. Cambio en F | |
  | 1 | ,569 | ,323 | ,297 |2,5740 | ,323 | 12,430 | 1 | 26 | ,002 | ,539 |

ANOVA
Modelo |   | Suma de cuadrados | gl | Media cuadrática | F | Sig. |
1 | Regresión | 82,350 | 1 | 82,350 | 12,430 | ,002 |
  | Residual | 172,257 | 26 | 6,625 |   |   |
  | Total | 254,607 | 27 |   |   |   |

H0: β0=0 ∩ H0: β1=0
H1: β0≠0 ∩ H1: β1≠0
El valor de p está por debajo del 5%, por lo tanto los coeficientes del modelo deregresión son significativos, es decir, diferentes a cero. Se acepta la hipótesis alternativa y se rechaza la hipótesis nula. Por lo tanto se dice que β0 y β1 son diferentes de cero o al menos alguno de los dos.
Coeficientes
Modelo 1  | Coeficientes no estandarizados |   | Coeficientes tipificados | t | Sig. | Intervalo de confianza de 95,0% para B |   |
  | B | Error típ. | Beta |   |   |Límite inferior | Límite superior |
(Constante) | 6,327 | ,788 |   | 8,025 | ,000 | 4,706 | 7,947 |
Crecimiento | -,680 | ,193 | -,569 | -3,526 | ,002 | -1,076 | -,283 |

Y= β0+β1Xi+εi
Y= 6,327-0,680Xi+εi
Por cada unidad que varíe Xi, Y variará inversamente en 5,647 unidades.
La prueba t indica que β0 y β1 son significativos, es decir, que son diferentes de cero, pues el valor de p, estápor debajo del 5%. Se acepta la hipótesis alternativa y se rechaza la hipótesis nula.
En el intervalo de confianza no se encuentra el valor de β0 y por lo tanto, cae en región crítica, es decir, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la alternativa.
Igualmente, en el intervalo de confianza no se encuentra el valor de β1 y por ende, cae en la región crítica. Se rechaza la hipótesis nula y se...