Determinantes del Riesgo Pais

Caso 2
Econometría 1

Integrantes:
Carlos Chiappori
Raúl Briceño



Profesora: Fátima Ponce
Jefes de Práctica: Enrique Saldarriaga y Jillie Chang











Fecha: Sábado 24 de Noviembre del 2012


Contenido
Pregunta 1: 4
1. Análisis estadístico 4
2. Análisis Económico 4
3. Análisis Econométrico 5
a) Tests de Quiebre estructural: 5
b) Test de variablesomitidas 5
c) Test de variables Redundantes 5
d) Multicolinealidad 6
e) Heterosedasticidad 6
f) Autocorrelación 6
Pregunta 2 6
1. Creacion del modelo 6
a) Especificación del modelo 6
b) Estimación y evaluación de modelo 7
2. Análisis Estaidistico 7
3. Análisis Económico 7
4. Análisis Econométrico 8
a) Test de quiebre Estructural 8
b) Autocorrelacion 8
c) Heterocedasticidad 8
d)Multicolinealidad 8
Pregunta 3 9
Comparación de Modelos 9
R Cudrado Ajustado 9
Criterios de Akaike y Schwarz 9
ANEXOS 10
Anexo1 10
Anexo2 11
Anexo3 12
Anexo4 13
Anexo5 14
Anexo 6 15
Anexo7 16
Anexo8 17
Anexo9 18
Anexo 10 19
Anexo 11 19
Anexo12 20
Anexo13 21
Anexo14 22
Anexo15 23
Anexo16 24
Anexo17 25
Anexo18 26
Anexo19 27
Anexo20 28
Anexo21 29
Anexo22 30
Anexo23 32
Anexo 24 33Anexo25 34









Pregunta 1:
Análisis estadístico
LSP_LATIN (prima por riesgo latinoamericano): H0: β=0; Ha: β≠0. El p value de la variable logaritmo de prima por riesgo de Latinoamérica es 0.0000Tcal≈-0.52, se acepta la Hipótesis Nula del coeficiente de IE.
ICA: H0: β=0; Ha: β≠0. El p value de la variable índice de confianza de apoyo es 0.0392Tcal≈-0.64, se acepta laHipótesis Nula del coeficiente de IE.
DUM_ELEC: H0: β=0; Ha: β≠0. El p value de la variable dummy elecciones es 0.8429>0.05, lo que nos indica que no es estadísticamente significativa. Al contrastar con el T tab(0.975,38)≈2>Tcal≈-0.199, se acepta la Hipótesis Nula del coeficiente de IE.

Para reforzar el resultado, se comprueba la significancia conjunta del modelo. El r cuadrado del modelo es de0.934, es decir las variables del modelo explican en un 94% aproximadamente el comportamiento de la variable dependiente. De la misma manera, la probabilidad del F statistic es 0.00.

Análisis Económico
LSP_LATIN: el modelo indica que ante un aumento de 1% en la prima por riesgo de Latinoamérica, la prima por riesgo de Perú se incrementara en 1.08% por efecto de contagio .
Crec_PBI12M: el modeloindica que un incremento de 1% en la producción, disminuye en 0.44% el riesgo país, debido a que mayor crecimiento del producto indica menor incertidumbre y riesgos.
ICA (índice de confianza de apoyo): el coeficiente muestra una relación negativa, ante un aumento de 1 unidad en el índice de confianza la prima por riesgo de Perú se reduce en 0.016%
RTECON_PBI: el impacto sobre la prima porriesgo de Peru sería una reducción de 1.28% cuando aumenta en un punto porcentual el ratio del resultado económico del gobierno central/pbi ya que esto implica mayor déficit fiscal.
LDEXTEPUB: el modelo muestra una relación negativa entre la deuda externa publica total y la prima por riesgo: ante un aumento de 1% en la deuda externa publica, la variable dependiente disminuye en 0.59%, ya que estavariable le da mayor “confianza” a los inversionistas y reduce un poco la incertidumbre del país.
LIBOR3M: el modelo indica que ante un aumento de 1 unidad en la tasa libor a 3 meses, la prima por riesgo de Perú se incrementara en 2.88% debido a la incidencia que tiene la tasa libor sobre los pagos futuros de deuda.
DUM_ELEC: cuando el coeficiente de la dummy es positivo quiere decir que existeproceso electoral. El resultado del modelo indica que cuando hay proceso electoral, la variable dependiente se incrementa en 0.013%.

Análisis Econométrico
Tests de Quiebre estructural:
Para el presente análisis consideramos pertinente realizar todos los tests posibles con la finalidad de comprobar de forma eficiente la presencia o inexistencia de quiebre en la serie, para esto...