CATS IN RATS Luis Miguel Galindo Horacio Catalán.

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1 CATS IN RATS Luis Miguel Galindo Horacio Catalán

2 CATS IN RATS Modelo 1: Tendencia lineal restringida DETTREND = CIDRIFT Modelo 2: Constante sin restringir. No incluye tendencia DETTREND = CIMEAN Modelo 3: No componentes determinísticos No incluye componentes determinísticos DETREND = NONE

3 MENÚ CATS 1. MODEL Restrict trend (CIDRIFT) (incluye tendencia) Centered seasons Lags DRIFT = Sin constante o tendencia CMEAN = Constante 2. SAMPLE 3. PREFERENTES

4 MENÚ 1. RanK test: statistics Trace = prueba de traza Trace* = Corrección por tamaño de muestra 2. Graphics 2.1 Series: Nivel y diferencias 2.2 Residuals: Actual, Fitted, autocorrelaciones, residuales, histograma 2.3 Roots: Reportados en el output 2.4 Cointegrating relations ECM = f (dinámica de corto plazo y componentes determinísticos) ECM = f (efectos de corto plazo, se usa éste) Diferentes implica I(2)

5 MENÚ 2. Set rank for Pi 2.1 Define número de vectores de cointegración 2.2 Define normalización 2.3 Reporta los β de L.P. 2.4 Exogeneidad debil (  )

6 MENÚ

7 Subset Change restriction formulation R*Beta=0 ´subset Check rank conditions permite identificar donde esta el punto que causa los problemas de identificación. Restrictions on each Beta vector Zero restrictions on Beta

8 MENÚ Restrictions on  : Se utiliza 1 CATS mining

9 MENÚ Structural MA model r= Shocks transitorios p r =shocks permanentes Impone P 2 restricciones View identification Long run impact (c) Por columna: impacto en las variables

10 MENÚ CONSTANCIA EN LOS PARÁMETROS: 1. Eigenvalues: Mayores vectores con 95% de confianza K ver posibles rompimientos 2. Eigenvalue fluctuation test 3. Max testat Beta (t)= Arriba rechaza Ho. 4. Known Beta: arriba rechaza hipótesis nula 5.Trace tests statistics: Arriba de la línea el número de vectores característicos. 6. Test for constancy of thelog – likelihood: Arriba de la línea rechaza Ho. 7. One –step prediction test.