Autocorrelación
Páginas: 4 (938 palabras)
Publicado: 7 de julio de 2011
AUTOCORRELACIÓN Eco. Douglas C. Ramírez V.
La autocorrelación surge cuando los términos de error del modelo no son independientes entre sí, es decir, cuando: E(uiuj)≠0. para todo i≠j. Entonces loserrores estarán vinculados entre sí. Los estimadores mínimos cuadráticos ordinarios (MCO) obtenidos, bajo esta circunstancia, dejan de ser eficientes. La autocorrelación generalmente aparece en datosen serie de tiempo aunque también se presenta en el caso de una muestra de corte transversal. Aquí se estudiará el primer caso. Como primera aproximación se asume que las observaciones se generan dela siguiente manera: Yt =a + b Xt+ ut ut=ρ ut-1+εt ; para –1< ρ0), que arrojan los límites: inferior (dL) y superior (dU), para la autocorrelación negativa se estima por diferencia con límites dadopor la tabla que son 4-dU y 4-dL.
En la figura anexa supra, se muestra la salida del programa LIMDEP donde se muestra los estadísticos. El valor del Durbin-Watson es de 0,469 y el rho es de 0,765para 20 observaciones y dos variables al 1% los valores de la tabla son dL=0,773 y dU=1,411. Lo cual evidencia autocorrelación positiva.
En la figura superior se ve la segunda parte del contraste deautocorrelación (utilizando la opción ;AR1) donde se valida la significancia del parámetro rho de autocorrelación.
3.2.
Método Gráfico
Con el uso del programa se pueden construir y graficarlos residuos de
forma muy simple, se corre el modelo se estiman los residuos y se construyen los residuos rezagados para graficar. Las instrucciones correspondientes se listan a continuación.NAMELIST CREATE REGRESS PERIOD CREATE SAMPLE ; X = ONE, MONEY, INTEREST; Y= GNP$ ; E1 = 0 ; .E2 = 0 ; ; 1969 - 1985 $ ; E1 = E[-1] ; E2 = E[-2]; E3 = E[-3] $ ; All $ E3 = 0 $ ; Lhs = Y ; Rhs = X ; Res = E $PLOT; RHS= E; LHS=YEAR$
Es fácil apreciar la existencia de un comportamiento sistemático de los errores graficados con respecto a los años, se puede observar, si unimos los puntos, como sube y...
La autocorrelación surge cuando los términos de error del modelo no son independientes entre sí, es decir, cuando: E(uiuj)≠0. para todo i≠j. Entonces loserrores estarán vinculados entre sí. Los estimadores mínimos cuadráticos ordinarios (MCO) obtenidos, bajo esta circunstancia, dejan de ser eficientes. La autocorrelación generalmente aparece en datosen serie de tiempo aunque también se presenta en el caso de una muestra de corte transversal. Aquí se estudiará el primer caso. Como primera aproximación se asume que las observaciones se generan dela siguiente manera: Yt =a + b Xt+ ut ut=ρ ut-1+εt ; para –1< ρ0), que arrojan los límites: inferior (dL) y superior (dU), para la autocorrelación negativa se estima por diferencia con límites dadopor la tabla que son 4-dU y 4-dL.
En la figura anexa supra, se muestra la salida del programa LIMDEP donde se muestra los estadísticos. El valor del Durbin-Watson es de 0,469 y el rho es de 0,765para 20 observaciones y dos variables al 1% los valores de la tabla son dL=0,773 y dU=1,411. Lo cual evidencia autocorrelación positiva.
En la figura superior se ve la segunda parte del contraste deautocorrelación (utilizando la opción ;AR1) donde se valida la significancia del parámetro rho de autocorrelación.
3.2.
Método Gráfico
Con el uso del programa se pueden construir y graficarlos residuos de
forma muy simple, se corre el modelo se estiman los residuos y se construyen los residuos rezagados para graficar. Las instrucciones correspondientes se listan a continuación.NAMELIST CREATE REGRESS PERIOD CREATE SAMPLE ; X = ONE, MONEY, INTEREST; Y= GNP$ ; E1 = 0 ; .E2 = 0 ; ; 1969 - 1985 $ ; E1 = E[-1] ; E2 = E[-2]; E3 = E[-3] $ ; All $ E3 = 0 $ ; Lhs = Y ; Rhs = X ; Res = E $PLOT; RHS= E; LHS=YEAR$
Es fácil apreciar la existencia de un comportamiento sistemático de los errores graficados con respecto a los años, se puede observar, si unimos los puntos, como sube y...
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