Macroeconomia

Tarea

Demanda de dinero
AÑO
R
M
P
La siguiente tabla muestra los datos necesarios para la estimación de una ecuación de demanda de dinero.

Donde:
R Valor de finales de diciembre del tipo de interés de descuento de la Reserva Federal de
Nueva York.
M Stock de dinero
P PNB corregido por la variación estacional expresado en dólares constantes de 1982Los resultados de las estimaciones de la ecuación de demanda de dinero, de manera lineal y lineal no logarítmica son:

Estimación lineal
Dependent Variable: M |
Method: Least Squares |
Date: 03/13/11 Time: 18:35 |
Sample: 1966 1985 |
Included observations: 20 |
M=C(1)+C(2)*R+C(3)*P |
| Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C(1) | -3169.418 | 310.8173 | -10.19705 |0.0000 |
C(2) | -14.92228 | 22.58824 | -0.660622 | 0.5177 |
C(3) | 1.588146 | 0.143433 | 11.07239 | 0.0000 |
R-squared | 0.935256 | Mean dependent var | 1247.030 |
Adjusted R-squared | 0.927640 | S.D. dependent var | 653.2915 |
S.E. of regression | 175.7348 | Akaike info criterion | 13.31331 |
Sum squared resid | 525006.0 | Schwarz criterion | 13.46267 |
Log likelihood | -130.1331 |F-statistic | 122.7872 |
Durbin-Watson stat | 0.444658 | Prob(F-statistic) | 0.000000 |

Estimación lineal logarítmica
Dependent Variable: LOG(M) |
Method: Least Squares |
Date: 03/13/11 Time: 18:48 |
Sample: 1966 1985 |
Included observations: 20 |
LOG(M)=C(1)+C(2)*LOG(R)+C(3)*LOG(P) |
| Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C(1) | -21.99158 | 1.647775 | -13.34623| 0.0000 |
C(2) | -0.031570 | 0.096787 | -0.326181 | 0.7483 |
C(3) | 3.656275 | 0.225504 | 16.21377 | 0.0000 |
R-squared | 0.975784 | Mean dependent var | 6.995212 |
Adjusted R-squared | 0.972936 | S.D. dependent var | 0.535539 |
S.E. of regression | 0.088103 | Akaike info criterion | -1.883137 |
Sum squared resid | 0.131957 | Schwarz criterion | -1.733777 |
Log likelihood |21.83137 | F-statistic | 342.5134 |
Durbin-Watson stat | 1.055212 | Prob(F-statistic) | 0.000000 |

El parámetro Akaike info criterion es menor en la regresión lineal logarítmica, lo que es un primer indicativo de que es mejor estimación que la lineal. El criterio de Akaike es una medida de la bondad de ajuste relativo de un modelo estadístico, se basa en un concepto de entropía de la información,describe el equilibrio entre el sesgo y la varianza.Escuchar
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* 국수
Otros usos del Traductor deGoogle

Ahora se lleva a cabo la prueba de linealidad Wald para C(2) y C(3).
Wald Test: |
Equation: Untitled |
Null Hypothesis: | C(2)=1 |
F-statistic | 113.5952 | | Probability | 0.000000 |
Chi-square | 113.5952 | | Probability | 0.000000 |

Wald Test: |
Equation: Untitled |
Null Hypothesis: | C(3)=1 |
F-statistic | 138.7511 | | Probability | 0.000000 |
Chi-square |138.7511 | | Probability | 0.000000 |
En los dos casos se rechaza la hipótesis nula, por lo que C(2) y C(3) no son lineales.Las pruebas realizadas hasta este momento indican que la estimación lineal logarítmica es la mejor.

Estimación de mínimos cuadrados en dos etapas.
El método de mínimos cuadrados en dos etapas utiliza variables instrumentales que no estén correlacionadas con los términos...