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ECONOMETRIA II


Enviado por   •  8 de Noviembre de 2018  •  Documentos de Investigación  •  481 Palabras (2 Páginas)  •  155 Visitas

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TAREA N° 10 – MULTIPLICADORES DINAMICOS

ECONOMETRIA II

COD: 0402008025

MODELO DE MULTIPLICADOR – ACELERADOR

FORMA ESTRUCTURAL

[pic 1]

-[pic 2][pic 3]

[pic 4]

 [pic 5]

-[pic 6][pic 7]

 [pic 8]

Variables endógenas:, , [pic 9][pic 10][pic 11]

Variables exógenas: 1, [pic 12]

Variables endógenas rezagadas: [pic 13]

FORMA ALGEBRAICA

[pic 14]

+[pic 15][pic 16]

[pic 17]

FORMA MATRICIAL DINÁMICO

[pic 18]

FORMA ESTRUCTURAL MATRICIAL

 [pic 19]

FORMA REDUCIDA

 [pic 20]

 [pic 21]

FORMA MATRICIAL REDUCIDA DINAMICA

 [pic 22]

Donde:

 [pic 23]

 [pic 24]

 [pic 25]

La forma reducida es transformada a la forma final por sustitución repetida:

 …………………(1)[pic 26]

Rezagamos un periodo y(-1)

[pic 27]

Reemplazamos y(-1) en la ecuación 1

[pic 28]

[pic 29]

……….(2)[pic 30]

Rezagamos un periodo y(-2)

[pic 31]

Reemplazamos y(-2) en la ecuación 2

[pic 32]

[pic 33]

[pic 34]

Sustituyendo s veces tenemos:

[pic 35]

Si s→ ∞ y asumiendo que  , la forma final es: [pic 36]

[pic 37]

[pic 38]

, la matriz de multiplicador de impacto[pic 39]

, la matriz de multiplicador intermedio de rezago t=1,2,3…..[pic 40]

Por lo tanto, la matriz del multiplicador total (de equilibrio) es:

[pic 41]

ESTIMACION POR MC3E

System: MC3E

Estimation Method: Three-Stage Least Squares

Date: 06/12/18   Time: 16:59

Sample: 1950Q1 1985Q4

Included observations: 144

Total system (balanced) observations 288

Linear estimation after one-step weighting matrix

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

C(1)

-128.2794

11.03041

-11.62962

0.0000

C(2)

0.673000

0.004598

146.3744

0.0000

C(3)

-870.2560

536.3158

-1.622656

0.1058

C(4)

67.19347

28.31495

2.373074

0.0183

Determinant residual covariance

4.67E+09

Equation: CN=C(1)+C(2)*GNP(-1) 

Instruments: C GNP(-1) G

Observations: 144

R-squared

0.993224

    Mean dependent var

1411.162

Adjusted R-squared

0.993176

    S.D. dependent var

486.7321

S.E. of regression

40.20748

    Sum squared resid

229563.1

Durbin-Watson stat

0.258870

Equation: I=C(3)+C(4)*(GNP-GNP(-1)) 

Instruments: C GNP(-1) G

Observations: 144

R-squared

-210.969055

    Mean dependent var

383.8354

Adjusted R-squared

-212.461792

    S.D. dependent var

131.0940

S.E. of regression

1915.327

    Sum squared resid

5.21E+08

Durbin-Watson stat

1.148655

Generar la matriz: gamma, delta1 y delta2

...

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