Uso de las pruebas de raíz unitaria.

Cuaderno 2

Uso de las pruebas de raíz unitaria

Uno de los componentes de las series de tiempo es la estacionariedad, la cual se define como un patrón de cambios que se repite año tras año. Para identificarla, existen pruebas basadas en correlogramas y en la raíz unitaria, las cuales ayudan a responder si los datos son aleatorios, si tienen tendencia (no estacionarios), o si son estacionarios o estacionales.

Mediante la resolución de esta sección del Cuaderno identificará si una serie es estacionaria o no mediante la aplicación de las pruebas mencionadas. Con ello ampliará su formación académica en el ámbito de los modelos econométricos.

Actividad 1

Instrucciones:        Atienda lo que se solicita a continuación.

1. Indique cuáles son las principales características de una serie de tiempo ESTACIONARIA.

Dar observaciones considerables a una variable, que tiene espacios en el tiempo

Analizar el futuro comportamiento de las variables

Varianza y media constantes

Memoria limitada de su conducta pasada, las perturbaciones aleatorias tienen efectos transitorios en las siguientes series

1. Indique cuáles son las principales pruebas que existen para identificar de manera formal la estacionariedad de una serie. Indique cuándo se sugiere aplicar cada una de ellas.

Pruebas informales, examen de los datos

Pruebas formales prueba de dicky fuller

Prueba aumentada dicky fuller para raíces unitarias

Metodología de engler gangler

Prueba de correlograma

Metodología de phillip perron

1. Explique cómo se hace estacionaria una serie de tiempo.

Componente tendencia.- Se puede definir como un cambio a largo plazo que se produce en la relación al nivel medio, o el cambio a largo plazo de la media.

La tendencia se identifica con un movimiento suave de la serie a largo plazo.

Componente estacional.- Muchas series temporales presentan cierta periodicidad o dicho de otro modo, variación de cierto período (semestral, mensual, etc.).

Componente aleatoria esta componente no responde a ningún patrón de comportamiento.

El número de diferencias que se le hace a una serie de tiempo

Diferencias n veces

1. Indique qué significa que una serie de tiempo sea integrada de orden cero, I(0).

       Una serie de tiempo es estacionaria en niveles sin necesidad de sacar sus diferencias integrada en orden 0.

1. Indique qué significa que una serie de tiempo sea integrada de orden uno, I(1).

Una serie de tiempo es estacionaria en niveles sin necesidad de sacar sus diferencias integradas en orden 1.

1. Indique qué significa que una serie de tiempo sea integrada de orden 2, I(2).

Una serie de tiempo es estacionaria en niveles sin necesidad de sacar sus diferencias integrada en orden n de veces sea sacar más de dos diferencias.

1. Indique cuál es la hipótesis que se valida en las pruebas de raíz unitaria. Indique cuáles son los criterios de aceptación de la hipótesis nula.

1. Explique por qué es importante para la generación de modelos econométricos trabajar con series de tiempo estacionarias.

Actividad 2

Instrucciones. Con base en la información que se presenta en las lecturas “La tasa de interés real en México: un análisis de raíces unitarias con cambio estructural” de Luis Miguel Galindo y Horacio Catalán, conteste las siguientes preguntas.

1. Explique cuál es el objetivo fundamental que persiguen de los autores en el texto de referencia.

El objetivo de este trabajo es analizar la evolución de la tasa de interés real en México para el periodo 1978-2001 utilizando series de tiempo trimestrales, durante este periodo la tasa de interés real sigue una trayectoria con rompimientos bruscos y repentinos que hace difícil distinguir entre una serie estacionaria con cambios estructurales y una serie no estacionaria.

1. Explique la manera en que en el texto citado se hace uso de las herramientas econométricas y explique por qué los autores utilizaron cada una de ellas para alcanzar sus objetivos de investigación.

Se utilizaron un conjunto de pruebas de raíces unitarias, incluyendo la propuesta de perron, que les permitiría identificar la presencia de cambio estructural en las series.

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