Programa PRUEBAARMA
Enviado por JONATANSKILLS • 3 de Octubre de 2020 • Informe • 280 Palabras (2 Páginas) • 74 Visitas
Programa PRUEBAARMA
Autor: Bach. Carlos Ricci
Instrucciones para el uso del programa
- En la web del curso
http://sites.google.com/site/fceunmsm/econometria/material-complementario
en Material complementario Carlos ha subido la carpeta 3rasesion.rar donde ha colocado 4 archivos:
[pic 1]
Descarga los archivos en una carpeta de tu PC
En el archivo PBI.xls tienes la data de:
- PBI Global y sus componentes, ene1994 – dic 2009
- IPC ene1994 – sep2010, por rubro de alimentos ene2002 – sep2010
- Precios al consumidor ene1995 – dic 2009
- En EViews abrir el programa Pruebaarma.prg
En la dirección para extraer la data de la variable para análisis deben remplazar la dirección por la que corresponda a la ubicación del archivo en la carpeta de tu PC
[pic 2]
Por ejemplo en mi PC es
D:\apaz\docs_e\Usuarios\beatriz\UNMSM\Econometria\Econometría II\Autocorrelación - Series T\PBI.xls
[pic 3]
- Antes de correr el programa debes cerrar el archivo Excel, luego selecciona Run y luego OK
[pic 4]
- Con este programa la subrutina SUB_ARMA se enlazará con el programa orden_arma.prg para estimar los modelos desde ARMA(0,0) hasta ARMA (5,5) de la primera diferencia del lnpbi (dlnpbi); y te mostrará la tabla de resultados con los coeficientes de Akaike y Schwarz para todos los modelos, con lo cual puedes elegir el mejor modelo bajo estos criterios.
Orden ARMA | Akaike | Schwarz | Hannan-Quinn |
0,0 | -3.379959 | -3.362617 | -3.372931 |
0,1 | -3.370266 | -3.335580 | -3.356210 |
0,2 | -3.492621 | -3.440592 | -3.471537 |
0,3 | -3.599968 | -3.530598 | -3.571857 |
0,4 | -3.623792 | -3.537078 | -3.588652 |
0,5 | -3.758296 | -3.654240 | -3.716129 |
1,0 | -3.364730 | -3.329915 | -3.350620 |
1,1 | -3.454296 | -3.402074 | -3.433132 |
1,2 | -3.458087 | -3.388457 | -3.429868 |
1,3 | -3.601496 | -3.514460 | -3.566222 |
1,4 | -3.699146 | -3.594702 | -3.656817 |
1,5 | -3.753404 | -3.631553 | -3.704021 |
2,0 | -3.368305 | -3.315888 | -3.347060 |
2,1 | -3.553321 | -3.483431 | -3.524993 |
2,2 | -3.545557 | -3.458194 | -3.510148 |
2,3 | -3.910737 | -3.805902 | -3.868246 |
2,4 | -3.715991 | -3.593684 | -3.666419 |
2,5 | -3.751606 | -3.611826 | -3.694952 |
3,0 | -3.473383 | -3.403230 | -3.444947 |
3,1 | -3.606569 | -3.518878 | -3.571023 |
3,2 | -3.595641 | -3.490411 | -3.552986 |
3,3 | -3.901321 | -3.778553 | -3.851557 |
3,4 | -3.722572 | -3.582266 | -3.665699 |
3,5 | -3.726725 | -3.568881 | -3.662743 |
4,0 | -3.663260 | -3.575238 | -3.627577 |
4,1 | -3.719873 | -3.614247 | -3.677054 |
4,2 | -3.710072 | -3.586841 | -3.660116 |
4,3 | -3.894784 | -3.753949 | -3.837692 |
4,4 | -3.880538 | -3.722099 | -3.816309 |
4,5 | -3.893805 | -3.717760 | -3.822439 |
5,0 | -3.681435 | -3.575408 | -3.638450 |
5,1 | -3.707073 | -3.583374 | -3.656923 |
5,2 | -3.739913 | -3.598543 | -3.682598 |
5,3 | -3.890070 | -3.731029 | -3.825592 |
5,4 | -3.866483 | -3.689771 | -3.794840 |
5,5 | *-4.217449 | *-4.023065 | *-4.138641 |
* Indica el mejor modelo |
Analiza si el modelo ARMA(5,5) es efectivamente el mejor modelo, esto es si cumple con las condiciones para ser considerado un buen modelo.
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