Modelo De Cointegración

MODELO DE COINTEGRACIÓN PARA LA ECONÓMIA MÉXICANA EN EL INTERVALO DE TIEMPO DE 1993 AL 2011 CON DATOS DEL PIB DE DIRECCIÓN DE CORPORATIVOS Y EMPRESAS Y DEL PIB DE SERVICIOS DE SALUD Y DE ASISTENCIA SOCIAL REGISTRADOS TRIMESTRALMENTE ALUMNOS: BARAJAS ESCOBAR AIDA, PÉREZ SAÍNZ CARLOS MIGUEL, RUÍZ MALDONADO ALBERTO.
EQUIPO NO:FECHA DE ENTREGA: 22/05/2012
Introducción
En el presente trabajo se estimó un modelo de cointegración, tomando como fuente de información las diferencias de primer orden de los datos del PIB de Dirección de Corporativos y Empresas y, del PIB de Servicios de Salud y Asistencia Social, cuyo registrotrimestral comprendió el intervalo de tiempo de 01/01/1993 al 30/09/2011, usando la metodología de Engle-Granger y el software Eviews 5.5.
Palabras Clave
Para poder comprender el trabajo presentado es necesario entender los siguientes conceptos.
Serie de tiempo: Una serie temporal o cronológica es un conjunto de observaciones de una variable, ordenadas según transcurre el tiempo (www.monografías.com(2012). Series de tiempo. [Internet]).
La representación de una serie temporal debe realizarse mediante una gráfica tiempo-variable tal como se muestra en la gráfica 1.
Gráfica 1: Representación de una serie temporal

Fuente: Gráfica obtenida de Monografias.com, Series de tiempo
Tendencia: La tendencia es un movimiento de larga duración que muestrala evolución general de la serie en el tiempo (Guerrero Guzman V.M., 2003), puede ser descendente, como en la grafica anterior o ascendente como en la gráfica 2.
Gráfica 2: Representación de una serie temporal ascendente

Fuente: Gráfica obtenida de Monografias.com, Series de tiempo

Serie estacionaria en media: Una serie de tiempo esestacionaria en media si la esperanza de las observaciones de la variable estudiada no varía en función del tiempo (Pérez Ramírez F.O., 2007).
Gráfica 3: Serie estacionaria en media

Fuente: Gráfica obtenida de Monografías.com, Series de Tiempo
Serie estacionaria en varianza: Una serie de tiempo es estacionaria en varianza si la varianza entorno de la media de las observaciones de la variable estudiada no varía en función del tiempo (Pérez Ramírez F.O., 2007).
Gráfica 4: Serie estacionaria en varianza

Fuente: Gráfica obtenida de Monografías.com, Series de Tiempo
Una vez aclarados los conceptos anteriores, a continuación se expone el marco teórico sobre el cual se realizóel presente trabajo.
Marco Teórico

Este marco conceptual se denominó modelo de cointegración.
Generalmente las variables económicas y financieras suelen ser modeladas como procesos no estacionarios. Eso significa que la ecuación lineal que genero la información de esas variables es una familia de variables aleatorias con media y/o varianza cambiante (conforme transcurre el tiempo), lo cuales un grave problema debido a que en la regresión asumimos que los errores se distribuyen como una normal de media cero y varianza constante (Soto R., 2010).
Así que para poder relacionar este tipo de variables de una forma teóricamente valida es necesario realizar un análisis de cointegración, que en el presente trabajo se realizó con el procedimiento de Engle-Granjer.
Robert F. Engle y CliveW.J. Granger son dos economistas que recibieron el premio Nobel en Economía en el año 2003 (Mata H.L., 2003).
Estos laureados desarrollaron métodos que capturan dos de las propiedades claves más importantes de las series temporales, a saber: métodos para analizar series temporales con tendencias comunes (Cointegración) en el caso de Granjer y métodos para analizar las series temporales con...