Series_de_tiempo_1

TOPICOS DE ECONOMETRIA
APLICADA
Series de Tiempo
Introducción

Conceptos
• 1.Procesos estocásticos
• Un proceso estocástico o aleatorio es una
colección de variables aleatorias en el
tiempo
• Cadauna de las Yt es una var aleatoria
• Por ejemplo la serie de PBI puede
considerarse un proc. estocastico
• Cada observación es una realización
particular

• La distinción entre proceso estocástico yrealización es similar a la idea de
población y muestra en cross section

2. Proceso Estocástico
Estacionario
• Si su media y su varianza son constantes
en el tiempo y si el valor de la covarianzaentre dos períodos depende solamente
de la distancia o rezago entre esos dos
períodos de tiempo y no del momento en
el cual se ha calculado la covarianza
• Proceso estocástico débilmente
estacionario

•Propiedades

• Es decir que la media, var y cov permanecen constantes
sin importar el momento en el cual se midan
• Una serie de este tipo tenderá a regresar a la media
(reversión media)
• Lasfluctuaciones alrededor de esta media tendrán una
amplitud constante (var) y muy amplia

• Una serie no estacionaria tendrá media
y/o varianza que cambian en el tiempo
• Si una serie es no estacionaria sepuede
estudiar su comportamiento sólo durante
el período de observación.
• Cada conjunto de datos pertenecerá a un
episodio particular
• No puede generalizarse
• Tienen poco valor práctico

3.Procesopuramente aleatorio o
ruido blanco
• Media cero, var constante y no está
serialmente correlacionado
• ui del modelo de regresión clásico

4. Procesos no estacionarios
•
•
•
•
•
•

Modelo de caminataaleatoria
Random walk
Ej: precios de acciones, tipos de cambio
Dos tipos:
1)sin variaciones: sin termino constante
2)con variaciones: con término constante

• 1. Supongamos un ut que es un términode error ruido blanco

• El valor presente es el pasado más un
shock aleatorio
• Una aplicación puede ser la hipótesis de
mercados eficientes

Es decir que la media es constante pero la varianza se...