TEEER



cuarta tarea econometría
ALUMNO: EDGAR ENRIQUE BARBERY GUZMAN
DOCENTE: Edgar Alcocer

SANTA CRUZ- BOLIVIA
2014




Modelos econométricos de predicción
macroeconómica en la Argentina
*Resumen:
El objetivo de este trabajo es el de evaluar el desempeño de distintos
modelos econométricos –ARIMA y VAR- en la generación de
predicciones de corto y mediano plazo para algunas variablesreales
de la economía –el PIB, las Importaciones y la Inversión-. En
el caso de los modelos VAR, además de las variables estudiadas, se
probó incluir también al MERVAL –como otra variable endógena-
de dos formas distintas para intentar mejorar la performance
de este tipo de modelos. Se realizaron, entonces, predicciones de
uno (one step) y dos (two steps) pasos adelante, que fueronevaluadas
utilizando como herramienta de comparación tanto el error
absoluto de predicción como la raíz del error cuadrático medio.
Las variables
Se puede pensar en al menos dos factores que han limitado la profundización en el
estudio de modelos de predicción macroeconómica para la Argentina. El más obvio
probablemente sea el de la precariedad de la información, que se manifiesta
tanto en unaescasa antigüedad y desigual periodicidad de las series como en una
generalizada falta de confiabilidad en los datos en sí. El otro factor reside en características
particulares de la historia económica argentina: la concurrente inestabilidad
monetaria que se extendió hasta fines de la década de 1980 no creaba un ambiente
propicio para la elaboración de proyecciones macroeconómicas de un valorsignificativo. Con la década de 1990, sin embargo, llegaron tanto una relativa estabilidad
económica, como diversos esfuerzos –oficiales y privados- para sistematizar
la información que brindaron un ambiente propicio para el desarrollo del estudio
de modelos de predicción.

III CONCLUSIONES DE LAS REGRESIONES LINEALES SIMPLES.
A partir de este análisis individual de las variables. Es posibleconcluir que:
1. - Las Variables analizadas por separado son estadísticamente significativas, exceptuando el IPC.
2. - El R2 observado es alto en casi todas las variables, excepto en el caso del IPC donde es cercano al 22.7%
3. - La prueba de Durbin Watson en las variables, muestra que presentan autocorrelación positiva, excepto la variable Ingreso Nacional Bruto Disponible que se encuentra enla zona de indecisión. IX.- MODELO DE DETERMINACION DEL COMPORTAMIENTO DE LA FUNCION CONSUMO EN CHILE
Considerando el modelo y los siguientes datos recolectados durante el período 1978 - 2001 sobre el Consumo en Chile, tenemos que la ecuación.
Y = 1 + 2 X2i + 3 X3i + 4 X4i + 5 X5i + i
Donde:
Y : Consumo total de los chilenos. en millones de pesos
X2 : Ingreso nacional bruto disponible real. Enmil. $
X3 : Desempleo. % tasa de desocupación.
X4 Inversión geográfica bruta. En mil. $
X5 : IPC. % Var. Prom.
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 07/05/02 Time: 09:48
Sample: 1978 2001
Included observations: 24
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X2
0.464852
0.058452
7.952698
0.0000
X3
17463.82
6347.225
2.751411
0.0127
X4
0.109199
0.0351543.106276
0.0058
X5
-1537.801
525.4819
-2.926459
0.0087
C
624338.7
201343.4
3.100866
0.0059
R-squared
0.995501
Mean dependent var
3134062.
Adjusted R-squared
0.994554
S.D. dependent var
1251683.
S.E. of regression
92373.12
Akaike info criterion
25.88811
Sum squared resid
1.62E+11
Schwarz criterion
26.13354
Log likelihood
-305.6573
F-statistic
1051.010
Durbin-Watsonstat
1.781049
Prob(F-statistic)
0.000000
Salia Eviews. Estudio de la Variable Consumo V/s todas las demas variablesX. Verificación de los supuestos del Modelo MCO
Aplicaremos algunos test estadísticos para comprobar la validez del modelo propuesto.
 Prueba T
Ho: 2 = 0 v/s H1: 2 0
Ho: 3 = 0 v/s H1: 3 0
Ho: 4 = 0 v/s H1: 4 0
Ho: 5 = 0 v/s H1: 5 0
Donde T(19 ; 0.95) = 1.7291
INB...