Davivienda

Dependent Variable: AGUILA

Method: Least Squares

Date: 04/08/11 Time: 11:19

Sample: 2002M01 2007M04

Included observations: 64

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

CLUBCOLOMBIA 0.143936 0.099533 1.446113 0.1535

POLAR -0.027177 0.106156 -0.256012 0.7988

POKER 0.259507 0.114955 2.257479 0.0278

SYP500 -0.152019 0.097703 -1.555936 0.1252

USTBONES3M -0.041747 0.114918 -0.363273 0.7177

C 0.440708 0.125075 3.523550 0.0008

R-squared 0.147899 Mean dependent var 0.529709

Adjusted R-squared 0.074442 S.D. dependent var 0.250847

S.E. of regression 0.241330 Akaike info criterion 0.083755

Sum squared resid 3.377922 Schwarz criterion 0.286150

Log likelihood 3.319845 Hannan-Quinn criter. 0.163489

F-statistic 2.013412 Durbin-Watson stat 1.902068

Prob(F-statistic) 0.090122

Asumiendo la variable AGUILA como la variable dependiente y corriendo el modelo frente a las variables:

• CLUBCOLOMBIA

• POLAR

• POKER

• SYP500

• USTBONES3M

Se encuentra que todas las variables no son estadísticamente significativas debido a que la probabilidad de error (p-valor) es mayor al nivel de significancia que para este caso es del 5%. A su vez, el coeficiente de determinación es bajo siendo del 14.78%, en este caso las variaciones de las variables independientes explican en 14.78% las variaciones de la variable dependiente.

De otro lado, una prueba de significancia global no rechaza la hipótesis nula de significancia conjunta, eso lo demuestra el estadística F.

Covariance Analysis: Ordinary

Date: 04/08/11 Time: 11:22

Sample: 2002M01 2007M04

Included observations: 64

Covariance

Correlation AGUILA CLUBCOLOMBIA POKER POLAR SYP500 USTBONES3M

AGUILA 0.061941

1.000000

CLUBCOLOMBIA 0.013066 0.092157

0.172931 1.000000

POKER 0.019162 0.000506 0.076228

0.278867 0.006037 1.000000

POLAR 0.002933 0.002861 0.010612 0.084087

0.040644 0.032496 0.132551 1.000000

SYP500 -0.013183 0.000714 0.008029 -0.011261 0.100122

-0.167401 0.007430 0.091904 -0.122729 1.000000

USTBONES3M -0.009183 0.003455 -0.019558 -0.008167 0.010897 0.075941

-0.133894 0.041300 -0.257061 -0.102196 0.124965 1.000000

La matriz de correlación sobre las variables muestra que, todas las correlaciones entre las variables

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