Econometria

Héctor Alberto Botello
Análisis de Series de tiempo Univariante
Es el análisis que se hace en una variable sobre ella mima no se tiene en cuenta otras variables independientes. Lo ideal para elanálisis es que esta sea estacionaria.
Debe cumplir tres requisitos:
Media de ∑_(i=1)^n▒〖Y/n〗= 0
Que la varianza debe ser constante aproximadamente = 1
La covarianza entre y_t y〖y_t〗_(-1) sea constante.
Si o se deben modelar esas series para que se vean constantes.
¿Pero porque las series nunca son estacionarias? Porque tienen muchos componentes:
Tendencia= dirección de la serieen promedio
Estacional= Comportamiento repetitivo en cierto tiempo. Corto plazo. (es diferente a estacionalidad) Solo se puede observar aislando la variación de la tendencia. No hay quepreocuparse cuando se trabaja con datos anuales.
Cíclico= Movimiento de mediano plazo.
Irregular= Es el componente estocástico.
Los tres primero son componentes deterministicos. Es decir se puedencalcular y pronosticar pero el irregular asegura un pronostico no exacto.
SIEMPRE LA HIPOTESIS NULA ES QUE HA YESTACIONARIEDAD Y LA ALTERNA ES QUE NO HAY ESTACIONARIEDAD.
¿Como probar que unaserie no es estacionaria?
Grafico: Observando los comportamientos en el largo plazo del tiempo.
Estadística descriptiva: Media de la serie, Desviación estándar. Curtosis (menor que tres). Mínimomáximo. Prueba de normalidad (se debe aceptar la hipótesis). Asimetría.
Correlograma: Ahora relaciona la misma variable con sus propios rezagos. Se interpreta de la misma forma.
Prueba de raízunitaria: Si yo hago una regresión entre el y_t y 〖y_t〗_(-1) mas el error, debe salir un beta si ese beta es igual a 1 y es significativo, hay alta correlación de precios. Por lo tanto hay rauzunitaria y por lo tanto la series ES UN PASEO ALEATORIO O QUE NO ES ESTACIONARIO (RANDOM WALK). El termino del error es muy aleatorio.
Cuando se vuelva estacionario el beta (rho) debe ser igual a