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Trabajo de Econometría


Enviado por   •  25 de Agosto de 2015  •  Trabajo  •  961 Palabras (4 Páginas)  •  343 Visitas

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Trabajo Nº1

Econometría

Universidad Iberoamericana

Recuerde que es en grupos (no más de tres)

Fecha de entrega 8 de Mayo, antes de las 23.55.

Pregunta 1

Considere el archivo preg1.gdt que corresponde una base de datos de excesos de retornos de tres diferentes índices de industrias, el exceso de retorno de un índice accionario general y una variable dummy que toma el valor 1 en cada Enero y cero para el resto de los meses. Estos excesos de retornos cubren el período Enero 1960 a Diciembre 2002 y están ajustados por una tasa libre de riesgo. Las industrias son Alimentos, Durables y Construcción. Con ello realice los siguientes ejercicios en línea con el modelo CAPM, el cual indica que los excesos de retorno de un activo (o un portafolio de estos) se relaciona de forma lineal con el exceso de retorno de mercado.

  • Grafique los excesos de las 3 industrias en conjunto con el exceso de retorno del índice general. Comente las conclusiones que se pueden sacar de estos gráficos.

 [pic 1][pic 2]

[pic 3][pic 4]

[pic 5][pic 6]

  • Haga una regresión MCO (Modelo -> Mínimos Cuadrados Ordinarios) entre los excesos de retorno de cada industria contra el exceso de retorno del índice accionario y una constante. Discuta sobre la estimación del parámetro de pendiente obtenido, el cual se denomina en esta literatura “beta”. ¿qué significa un valor superior a uno?

Modelo 1: MCO, usando las observaciones 1960:01-2002:12 (T = 516)

Variable dependiente: rmrf

 

Coeficiente

Desv. Típica

Estadístico t

Valor p

const

0,0915697

0,126675

0,7229

0,4701

rfood

0,762872

0,027609

27,6313

<0,0001

***

Media de la vble. dep.

 0,415504

D.T. de la vble. dep.

 4,484188

Suma de cuad. residuos

 4166,598

D.T. de la regresión

 2,847143

R-cuadrado

 0,597648

R-cuadrado corregido

 0,596865

F(1, 514)

 763,4870

Valor p (de F)

 1,1e-103

Log-verosimilitud

1271,069

Criterio de Akaike

 2546,139

Criterio de Schwarz

 2554,631

Crit. de Hannan-Quinn

 2549,467

rho

 0,096471

Durbin-Watson

 1,800277

rmrf = -0,91 + 0,76 rfood

Modelo 2: MCO, usando las observaciones 1960:01-2002:12 (T = 516)

Variable dependiente: rmrf

 

Coeficiente

Desv. Típica

Estadístico t

Valor p

const

0,0659474

0,101282

0,6511

0,5153

rdur

0,665355

0,017422

38,1906

<0,0001

***

Media de la vble. dep.

 0,415504

D.T. de la vble. dep.

 4,484188

Suma de cuad. residuos

 2698,460

D.T. de la regresión

 2,291271

R-cuadrado

 0,739420

R-cuadrado corregido

 0,738913

F(1, 514)

 1458,523

Valor p (de F)

 3,2e-152

Log-verosimilitud

1158,989

Criterio de Akaike

 2321,979

Criterio de Schwarz

 2330,471

Crit. de Hannan-Quinn

 2325,307

rho

 0,001033

Durbin-Watson

 1,974490

rmrf = 0,06 + 0,76 rdur

Modelo 3: MCO, usando las observaciones 1960:01-2002:12 (T = 516)

Variable dependiente: rmrf

 

Coeficiente

Desv. Típica

Estadístico t

Valor p

const

0,118642

0,0879277

1,3493

0,1778

rcon

0,694005

0,0151588

45,7822

<0,0001

***

Media de la vble. dep.

 0,415504

D.T. de la vble. dep.

 4,484188

Suma de cuad. residuos

 2039,368

D.T. de la regresión

 1,991894

R-cuadrado

 0,803066

R-cuadrado corregido

 0,802683

F(1, 514)

 2096,011

Valor p (de F)

 1,7e-183

Log-verosimilitud

1086,739

Criterio de Akaike

 2177,477

Criterio de Schwarz

 2185,970

Crit. de Hannan-Quinn

 2180,805

rho

0,007972

Durbin-Watson

 2,011260

...

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