Series Temporales
Enviado por Karlaesfm • 25 de Junio de 2015 • 477 Palabras (2 Páginas) • 252 Visitas
SERIES TEMPORALES
Se sabe que muchas series de tiempo y en especial las series económicas no son estacionarias, porque pueden ir cambiando de nivel en el tiempo. Por consiguiente se debe diferenciar una serie de tiempo d veces para hacerla estacionaria.
A continuación se analizaran las series temporales 〖(b〗_t,c_t) en donde b_trepresenta el IVA en millones de pesos y c_trepresenta el ingreso presupuestal del gobierno federal en millones de pesos. Los datos se anexan al final del trabajo. Para modelar las series utilizamos la ayuda de RStudio. El código utilizado se anexa al final del trabajo.
Interpretación de los resultados
La gráfica del modelo de las series queda como sigue
Selección del VAR
Se muestra el vector con el número óptimo de retraso de acuerdo a cada criterio
El VAR más adecuado en nuestro caso es SC con un VAR(3)
Se muestran los valores de acuerdo a cada criterio
Valores de la estimación del VAR
Veamos la causalidad de Granger
Para la prueba H0: c no causa a b y tomando en cuenta el valor de p podemos decir para valores suficientemente pequeños la prueba se rechaza, por lo tanto H0 se rechaza, es decir C si causa b.
Para la prueba H0: b no causa a c y tomando en cuenta el valor de p podemos concluir que b si causa c.
Por lo tanto se causan mutuamente, es decir, son variables endógenas.
Veamos las interacciones dinámicas del sistema con la función impulso-respuesta
Con un intervalo inferior del 95% de confianza
Con un intervalo superior del 95% de confianza
A continuación se muestran las gráficas del impulso proveniente de b
A continuación se muestran las gráficas del impulso proveniente de c
Ahora se muestra el pronóstico para las series
Como pudimos observar el modelo no es estable, es decir no oscila entre una media y varianza constante, ahora lo haremos estable utilizando diferencias.
Se muestra la gráfica del modelo estacionario. Para b tenemos:
Para c tenemos:
Ahora seleccionamos el VAR adecuado
En este caso el mejor es SC con un VAR(4)
Estimamos el VAR
Veamos la causalidad de Granger
m son las diferencias de b, n son las diferencias de c
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