Serie De Tiempo 1

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA BOLIVARIANA
NÚCLEO SUCRE – SEDE CUMANÁ

SERIE DE TIEMPO 1

PROF: ECON. GUILLERMO GUTIERREZ
INTEGRANTE:
García G. Rahiner R. V-17.757.491
SECCIÓN “1”
ECONOMÍA SOCIAL
VII Semestre

Cumaná, Marzo 2015.

SERIE DE TIEMPO
Una serie de tiempo está dado por unconjunto de observaciones que están
ordenadas en el tiempo y que éstas pueden representar el cambio de una variable ya sea
de tipo económica, física, química, biológica, etc, a lo largo de esa historia.
El objetivo del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón de
comportamiento, para así poder prever su evolución en el futuro cercano, suponiendo por
supuesto que lascondiciones no variarán significativamente.
La variable que tomamos para la realización de esta serie de tiempo es la liquidez
monetaria (M2) para observar su comportamiento con respecto a las variables
independientes que en este caso son el producto interno bruto (PIB) y el índice de precios
al consumidor (IPC) a fin de pronosticar que va a suceder en el futuro en base a lo que ha
venido ocurriendo en elpasado, está sucediendo en el presente y tiene la tendencia a
comportarse de la misma manera en el futuro.
RAÍCES UNITARIAS:
Null Hypothesis: IPC has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5)
t-Statistic
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values: 1% level
5% level
10% level

Prob.*

5.891972
-3.752946
-2.998064
-2.638752

*MacKinnon (1996)one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(IPC)
Method: Least Squares
Date: 23/03/15 Time: 10:03
Sample (adjusted): 2003Q2 2008Q4
Included observations: 23 after adjustments
Variable

Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob.

IPC(-1)
C

0.090865
-2.911379

0.015422 5.891972
1.190099 -2.446334

0.0000
0.0233

R-squared

0.623084

Mean dependent var

AdjustedR-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.605136
1.605833
54.15266
-42.48319
1.467639

S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

El valor del ADF es positivo (explosivo), al 1,5 y 10% al valor crítico.
Null Hypothesis: M2_RI has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5)t-Statistic
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values: 1% level
5% level
10% level

Prob.*

0.115208
-3.752946
-2.998064
-2.638752

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(M2_RI)
Method: Least Squares
Date: 23/03/15 Time: 10:09
Sample (adjusted): 2003Q2 2008Q4
Included observations: 23 after adjustments
VariableCoefficient Std. Error t-Statistic

Prob.

M2_RI(-1)
C

0.007154
142.1644

0.062095
186.5390

0.9094
0.4545

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

0.000632
-0.046957
380.4808
3040079.
-168.2424
2.157496

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.115208
0.762116

El valor delADF es positivo (explosivo), al 1,5 y 10% al valor critico.

Null Hypothesis: PIB has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=5)
t-Statistic
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values: 1% level
5% level
10% level

Prob.*

-2.966674
-3.788030
-3.012363
-2.646119

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(PIB)
Method: Least Squares
Date: 23/03/15 Time: 10:17
Sample (adjusted): 2003Q4 2008Q4
Included observations: 21 after adjustments
Variable

Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob.

PIB(-1)
D(PIB(-1))
D(PIB(-2))
C

-0.067151
-0.505085
-0.273338
1320929.

0.022635
0.206334
0.115804
320148.6

0.0086
0.0255
0.0305
0.0007

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared...