Econometria

CASO ECONOMETRIA
Introducción
EL CRITERIO AKAIKE Y EL CRITERIO SCHWARZ

El criterio de AKAIKE ,al igual que el criterio de SCHWARZ , es un criterio de selección de modelos no anidados

CRITERIO DE AKAIKE (AIC , AKAIKE info criterion) :

AIC= - (2*ln L sombrerito)/T + 2K/T

Se aplica la formula de antes a los modelos no anidados y se selecciona el que tenga menor AIC

K= nº de parametros delmodelo
T= nº de periodos

CRITERIO SCHWARZ (SC, SCHWARZ criterion )

SC= -( 2*ln L sombrerito)/T + (K*lnT)/T

K= nº de parametros del modelo
T= nº de periodos

Se aplica la formula de antes a los modelos no anidados y se selecciona el que tenga menor SC

Los dos criterios estan implementados en el programa EVIEWS y si te dan el AIC y el SC sólo tienes que coger el modelo que muestre menores valores.deAIC y de SC. Seria muy raro encontrar un caso en que el SC1>SC2 y el AIC1<AIC2, lo lógico y normal es que ambos criterios seleccionen el mismo módelo.
Parte practica
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α3 x3 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α3 x3 + α4 x4
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α3 x3 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1 + α3 x3 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α2 x2 +α3 x3 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α3 x3
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α4 x4
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1 + α3 x3 + α4 x4
Y = α 0 + α1 x1 + α3 x3 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α2 x2 + α3 x3 + α4 x4
Y = α 0 + α2 x2 + α3 x3 + α5 x5
Y = α 0 + α2 x2 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α3 x3 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2
Y = α 0 + α1 x1 + α3 x3
Y = α 0 + α1x1 + α4 x4
Y = α 0 + α1 x1 + α5 x5
Y = α 0 + α2 x2 + α3 x3
Y = α 0 + α2 x2 + α4 x4
Y = α 0 + α2 x2 + α5 x5
Y = α 0 + α3 x3 + α4 x4
Y = α 0 + α3 x3 + α5 x5
Y = α 0 + α4 x4 + α5 x5
Y = α 0 + α1 x1
Y = α 0 + α2 x2
Y = α 0 + α3 x3
Y = α 0 + α4 x4
Y = α 0 + α5 x5

Y = α 0 + α1 x1+ α2 x2+ α3 x3 + α4 x4 + α5 x5
Dependent Variable: Y | | |
Method: Least Squares | | |
Date: 05/02/12 Time: 10:14 || |
Sample: 1 10 | | | |
Included observations: 10 | | |
| | | | |
| | | | |
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob.   |
| | | | |
| | | | |
C | 93368.73 | 56256.64 | 1.659693 | 0.1723 |
X1 | 80.32946 | 24.07266 | 3.336958 | 0.0289 |
X2 | 49.36325 | 198.9949 | 0.248063 | 0.8163 |
X3 | -47.91913 | 52.43965 | -0.913796 | 0.4125 |
X4 |-145.9540 | 61.73587 | -2.364169 | 0.0773 |
X5 | 0.017444 | 0.031960 | 0.545802 | 0.6142 |
| | | | |
| | | | |
R-squared | 0.990240 |     Mean dependent var | 127415.3 |
Adjusted R-squared | 0.978040 |     S.D. dependent var | 16785.75 |
S.E. of regression | 2487.492 |     Akaike info criterion | 18.75965 |
Sum squared resid | 24750458 |     Schwarz criterion | 18.94120 |
Log likelihood| -87.79823 |     F-statistic | 81.16542 |
Durbin-Watson stat | 2.665404 |     Prob(F-statistic) | 0.000413 |
| | | | |
| | | | |


Y = α 0 + α1 x1 + α2 x2 + α3 x3 + α4 x4

Dependent Variable: Y | | |
Method: Least Squares | | |
Date: 05/02/12 Time: 10:16 | | |
Sample: 1 10 | | | |
Included observations: 10 | | |
| | | | |
| | | | |
Variable |Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob.   |
| | | | |
| | | | |
C | 92601.92 | 52141.25 | 1.775982 | 0.1359 |
X1 | 87.41159 | 18.79882 | 4.649845 | 0.0056 |
X2 | 34.89665 | 182.8513 | 0.190847 | 0.8562 |
X3 | -52.30259 | 48.04509 | -1.088615 | 0.3260 |
X4 | -149.0619 | 56.99353 | -2.615418 | 0.0474 |
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R-squared | 0.989513 |     Mean dependent var |127415.3 |
Adjusted R-squared | 0.981123 |     S.D. dependent var | 16785.75 |
S.E. of regression | 2306.242 |     Akaike info criterion | 18.63148 |
Sum squared resid | 26593750 |     Schwarz criterion | 18.78277 |
Log likelihood | -88.15739 |     F-statistic | 117.9440 |
Durbin-Watson stat | 2.819213 |     Prob(F-statistic) | 0.000039 |
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Y = α 0 + α1 x1 +...