APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 4/4/03 y 11/4/03

CONTRASTES SOBRE LOS COEFICIENTES ESTIMADOS POR M.C.O RATS/EVIEWS

1.1 CONTRASTES TIPO WALD : y=β1+ β2x1+ + β3x2 + β4x3 +···+ βKxK-1 +ε RATS/EVIEWS

1.1 CONTRASTES TIPO WALD : RATS/EVIEWS

1.2 CONTRASTES TIPO RAZON DE VEROSIMILITUDES (LR) : RATS/EVIEWS

INVR=β1+ β2TREND+ β3PNB+β4R+β5INFL+ε 2.2 SOBRE LA ESTIMACIÓN DEL MODELO DE INVERSIÓN LINEAL UNIECUACIONAL MEDINATE MÍNIMOS CUADRADOS ORDINARIOS: INVR=β1+ β2TREND+ β3PNB+β4R+β5INFL+ε En dónde: INVR es la Inversión en términos reales TREND es una variable de tendencia lineal PNB es el Producto Interior Bruto a p.m. a precios ctes. R es el Tipo de Interés de mercado nominal INFL es la tasa de inflación Greene (1998), págs.209-212 RATS/EVIEWS

INVR=1+ 2TREND+ 3PNB+ 4TI_R+ε En dónde: INVR es la Inversión en términos reales TREND es una variable de tendencia lineal PNB es el Producto Interior Bruto a p.m. a precios ctes. TI_R es el Tipo de Interés real RATS/EVIEWS

2.2 FUENTE DE LOS DATOS: INVR FORMACION BRUTA CAPITAL FIJO.PRECIOS CONSTANTES 1995.DATOS CORREGIDOS (9321000t.d). Frecuencia: trimestral. Fuente: Contabilidad Nacional Trimestral (INE) PNB PRODUCTO INTERIOR BRUTO PM.PRECIOS CONSTANTES 1995.DATOS CORREGIDOS (9300000t.d) R INSTIT.CREDITICIAS-BANCA PRIVADA-TIPOS ACTIVOS-CDTO. DE 3 A\OS O MAS (865132). Frecuencia: Mensual. Fuente: Banco de España. Datos trimestrales medidos a final de periodo. INFL IPC GENERAL (400000). Frecuencia: Mensual. Fuente: Indices de Precios de Consumo (INE). Datos trimestrales de variación anual medidos a final de periodo. RATS/EVIEWS

3. CONTRASTES SOBRE LOS COEFICIENTES ESTIMADOS POR M.C.O USANDO RATS v5.0 RATS

PREVIO: Instrucción SAMPLE: SAMPLE(opciones) serie inicio fin nueva_serie nuevo_inicio Extrae datos de la serie original (con la muestra que empiece en la 1ª observación que queramos extraer) y los guarda en una nueva_serie (que ya exista), pudiendo elegir la frecuencia de extracción. Por lo tanto sirve para disminuir la frecuencia de una determinada serie. Opciones: INTERVAL => Frecuencia de extracción de los datos. Si se pretende cambiar de mensual a trimestral INTERVAL=3; De mensual a anual INTERVAL= 12... RATS

SAMPLE.PRG *Carga los datos mensuales y reserva memoria: CALENDAR 1979 1 12 ALLOCATE 2002:12 OPEN DATA C:/DATA/MENSUALES.PRN DATA(FORMAT=PRN, ORG=COL) / IPC R *Comprueba los datos: TABLE *Extrae las series trimestrales midiendo los datos *mensuales a final de periodo si hemos introducido los datos *desde el mes último del primer trimestre: SAMPLE(INTERVAL=3) IPC / IPC_Q 1979:1 SAMPLE(INTERVAL=3) R / R_Q 1979:1 RATS

(continuación) SAMPLE.PRG *Modifica el calendario para que trate con datos trimestrales CALENDAR 1979 1 4 *Calcula la tasa de inflación: SET INFL = ((IPC_Q - IPC_Q{4})/IPC_Q{4})*100 *Guarda los datos que le indicas en formato *.PRN sobre (machacando) *el archivo que abre la instrucción OPEN: OPEN COPY C:/DATA/INFL_R.PRN COPY(FORMAT=PRN,ORG=OBS,DATES) 1980:1 2002:4 R_Q INFL RATS

Instrucción RESTRICT: RESTRICT(opciones) n_restric (serie_residuos) (serie_coefs) # 1_coef 2_coef ... r_coef # peso_1_coef peso_2_coef ... peso_ r_coef valor_restricción Contrasta la significatividad estadística de la inclusión de r restricciones lineales sobre el ultimo modelo estimado. Opciones: CREATE => Con esta opción además estima la nueva regresión lineal, añadiendo a la última regresión realizada las nuevas restricciones. Con esta opción se puede utilizar los parámetros serie_residuos y serie_coefs para guardar los resultados de la nueva regresión. RATS

Con la opción CREATE Se guardan automáticamente las mismas variables de la regresión que con LINREG: RATS

Ampliación del programa LINREG_INV LINREG_INV2.PRG: *Realiza el contraste de la restricción lineal beta(4)+beta(5)=0 *Es decir, la Ho de que la variable que determina la inversión es el tipo de *interes real: RESTRICT 1 #4 5 #1 1 0 SALIDA: F(1,87)= 6.76591 with Significance Level 0.01091808 RATS

Instrucción TEST: TEST(opciones) # 1_coef 2_coef Instrucción TEST: TEST(opciones) # 1_coef 2_coef ... r_coef # valor_restricción_1 valor_restricción_2 ... valor_restricción_r Contrasta la significatividad estadística de que los coeficientes individualmente alcanzan un cierto valor (puede ser distinto de cero). RATS

Ampliación del programa LINREG_INV LINREG_INV2.PRG: *Realiza el contraste de la Ho de que la propensión marginal a invertir *igual a la unidad, beta(3)=1: TEST #3 #1 SALIDA: F(1,87)= 21.15940 with Significance Level 0.00001427 RATS

Instrucción EXCLUDE: RESTRICT(opciones) # vble_1 vble_2 ... vble _r Contrasta la significatividad estadística de la exclusión de r variables en el ultimo modelo estimado. La Ho es que los coeficientes de todas las variables incluidas en el test son igual a cero. RATS

Ampliación del programa LINREG_INV LINREG_INV2.PRG: *Realiza el contraste de la Ho de la exclusión de las variables R e INF, *es decir, que beta(4)=beta(5)=0: EXCLUDE #R INF SALIDA: Null Hypothesis : The Following Coefficients Are Zero R INFL F(2,87)= 7.71467 with Significance Level 0.00082343 RATS

Ampliación del programa LINREG_INV LINREG_INV2.PRG: *Instrucciones para la estimación del segundo modelo ampliado medinate m.c.o. *y obtener la salida estándar para realizar el contraste de inclusión de la variable TI_R *es decir, que alfa(4)=0 : LINREG INVR / #CONSTANT TREND PNB TI_R *Realiza el contraste de la Ho de la exclusión de la variable de t.i. real *es decir, que alfa(4)=0 (Equivale en este caso al contraste de inclusión): EXCLUDE #TI_R RATS

SALIDA: Linear Regression - Estimation by Least Squares Dependent Variable INVR Quarterly Data From 1980:01 To 2002:04 Usable Observations 92 Degrees of Freedom 88 Centered R**2 0.978770 R Bar **2 0.978046 Uncentered R**2 0.998400 T x R**2 91.853 Mean of Dependent Variable 22498.250000 Std Error of Dependent Variable 6458.350663 Standard Error of Estimate 956.923001 Sum of Squared Residuals 80581743.501 Regression F(3,88) 1352.3528 Significance Level of F 0.00000000 Durbin-Watson Statistic 0.248238 Variable Coeff Std Error T-Stat Signif ******************************************************************************* 1. Constant -25203.02078 2133.30382 -11.81408 0.00000000 2. TREND -164.99324 22.76346 -7.24816 0.00000000 3. PNB 0.69470 0.03949 17.58986 0.00000000 4. TI_R 80.38527 28.19114 2.85144 0.00542209 Null Hypothesis : The Following Coefficients Are Zero TI_R F(1,88)= 8.13069 with Significance Level 0.00542209 RATS

Instrucción CDF: CDF distribución estadístico (df_1) (df_2) Calcula y muestra el nivel marginal de significatividad (P-value) del estadístico en cuestión, que se distribuya bajo la distribución: FTEST => F (df1,df_2) TTEST => t  /2 (df_1) CHISQUARED => NORMAL => N  /2 RATS

Ampliación del programa LINREG_INV LINREG_INV2.PRG: *Realiza el contraste de la Ho de la inclusión de las variables de t.i. real *es decir, que alfa(4)=0, medinate el tests LR : LINREG(NOPRINT) INVR / #CONSTANT TREND PNB TI_R COMPUTE LL=-%NOBS/2*(1+LOG(2*%PI)+ LOG(%RSS/%NOBS)) #CONSTANT TREND PNB COMPUTE LLR=-%NOBS/2*(1+LOG(2*%PI)+ LOG(%RSS/%NOBS)) COMPUTE LR= 2*(LL-LLR) DISPLAY 'LR TEST:' CDF CHISQUARD LR 1 SALIDA: LR TEST: Chi-Squared(1)= 8.130211 with Significance Level 0.00435337 RATS

4. CONTRASTES SOBRE LOS COEFICIENTES ESTIMADOS POR M.C.O USANDO Eviews v4.0 EVIEWS

PREVIO: Comando READ: READ(opciones) archivo var_1 var_2... var_n Lee los datos de un archivo y los carga en memoria. Opciones para leer archivos *.PRN: T =>Tipo de datos a cargar, son de tipo texto: T=TXT MULT => Permite la combinación de varios tipos de delimitadores de los datos. D =>Delimitador de los datos. En el formato PRN se ha de gastar la combinación del tabulador y del espacio: D=S, D=T RECT => Lee los datos organizados en filas de la misma longitud SKIPCOL => Permite evitar la lectura de las columnas iniciales que desees, para no leer la columna de fechas que no estén en un formato que pueda leer EVIEWS v4.0: SKIPCOL=1 SKIPROW => Permite evitar la lectura de las filas iniciales que desees: SKIPROW=1. EVIEWS

Ampliación del programa LS_INV LS_INV2.PRG: CREATE MCO Q 1980:1 2002:4 'Lee los datos en formato PRN y los carga al espacio de trabajo: READ(T=TXT,MULT,D=S,D=T,RECT,SKIPCOL=2,SKIPROW=1) C:/DATA/TRIMESTRALES.PRN PNB INVR READ(T=TXT,MULT,D=S,D=T,RECT,SKIPCOL=1,SKIPROW=1) C:/DATA/INFL_R.PRN R INFL EVIEWS

Comando WALD: NOMBRE_LS.WALD restric_1 restric_2 ... restric_r Contrasta la significatividad estadística de la inclusión de r restricciones lineales sobre el ultimo modelo estimado. También permite el contraste de la igualdad de los coeficientes a un valor determinado diferente de cero. Opciones: P =>imprime algunos resultados básicos EVIEWS

Ampliación del programa LS_INV LS_INV2.PRG: 'Realiza el contraste de la restricción lineal beta(4)+beta(5)=0 'Es decir, que la variable que determina la inversión es el tipo de 'interés real: FREEZE(RESTRICCION) LS_INV.WALD C(4)+C(5)=0 SALIDA: EVIEWS

Ampliación del programa LS_INV LS_INV2.PRG: 'Realiza el contraste de la Ho de que la propensión marginal a invertir 'igual a la unidad, beta(3)=1: FREEZE(VALOR_DETERM) LS_INV.WALD C(3)=1 SALIDA: EVIEWS

Comando TESTDROP: NOMBRE_LS.TESTDROP serie_1 serie_2 ... Serie_ r Contrasta la significatividad estadística de la exclusión de r variables en el ultimo modelo estimado. Opciones: P =>imprime algunos resultados básicos Ampliación del programa LS_INV LS_INV2.PRG: 'Realiza el contraste de la Ho de la exclusión de las variables R e INFL, 'es decir, que beta(4)=beta(5)=0: FREEZE(EXCLUSION) LS_INV.TESTDROP R INFL EVIEWS

SALIDA: EVIEWS

Algunas variables de la regresión que se guardan automáticamente: EVIEWS

Comando TESTADD: NOMBRE_LS.TESTADD serie_1 serie_2 ... Serie_ j Contrasta la significatividad estadística de la inclusión de j variables en el ultimo modelo estimado. Opciones: P =>imprime algunos resultados básicos Ampliación del programa LS_INV LS_INV2.PRG: ‘Genera la serie de t.i. Real y Realiza el contraste de la Ho de la inclusión ‘de la variable TI_R: EQUATION LS_INV2.LS INVR C TREND PNB GENR TI_R=R-INFL LS_INV2.TESTADD TI_R EVIEWS

SALIDA: EVIEWS