Analisis De Series De Tiempo Y Pronósticos

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR

Facultad de Economía

Econometría II

Ingresos por Ventas de Galletas Oreo de “Kraft Foods” (Ecuador)

Análisis de Series de Tiempo y Pronósticos

Gabriela Flor Flores

Byron Troya

Nivel Sexto

Paralelo 2

Econ. Lincoln Maiguascha

Quito, 7 Mayo, 2012

TABLA DE CONTENIDO

1.1. LUMO RESTAURANE…………………………………………………………………………………………………………………4

MARCO TEÓRICO: PRIMERA PARTE………………………………………………………………………………………………………………..6

2. ANÁLISIS EMPÍRICO DE LAS SERIES DE TIEMPO: ALGUNOS CONCEPTOS BÁSICOS…………………………..6

2.1. PROCESO ESTOCÁSTICO……………………………………………………………………………………………………………………….6

2.2. PROCESO ESTOCÁSTICO ESTACIONARIO1…………………………………………………………………………………………………...7

2.2.1. PROCESO PURAMENTE ALEATORIO O DE RUIDO BLANCO…………………………………………………………………....7

2.3. PROCESO ESTOCÁSTICO NO ESTACIONARIO1…………………………………………………………………………………………......8

2.3.1. MODELO DE CAMINATA ALEATORIA (MCA)1……………………………………………………………………………………8

2.3.1.1 CAMINATA ALEATORIAS SIN VARIACIONES………………………………………………………………………………………...8

2.3.1.2 CAMINATA ALEATORIA CON VARIACIONES…………………………………………………………………………………………8

2.4. PROCESO ESTOCÁSTICO DE RAÍZ UNITARIA…………………………………………………………………………………………..…...9

2.5. PROCESOS ESTOCÁSTICOS DE TENDENCIA ESTACIONARIA (TE) Y DE DIFERENCIA ESTACIONARIA (DE)………………........9

2.5.1. CAMINATA ALEATORIA PURA………………………………………………………………………………………………………..9

2.5.2. CAMINATA ALEATORIA CON VARIACIONES ………………………………………………………………………………………10

2.5.3. TENDENCIA DETERMINISTA……………………………………………………………………………………………………......10

2.6. PROCESOS INTEGRADOS……………………………………………………………………………………………………………………..11

2.6.1. PROPIEDADES DE LOS PROCESOS INTEGRADOS………………………………………………………………………………..12

2.7. EL FENÓMENO DE LA REGRESIÓN ESPURIA………………………………………………………………………………………………12

2.8. PRUEBAS DE ESTACIONARIEDAD……………………………………………………………………………………………………………13

2.8.1. PRUEBA GRAFICA…………………………………………………………………………………………………………………….13

2.8.2. FUNCIÓN DE AUTOCORRELACIÓN (FAC) Y CORRELOGRAMA……………………………………………………………....13

2.8.3. CORRELOGRAMA…………………………………………………………………………………………………………………….14

2.9. IMPORTANCIA ESTADÍSTICA DE LOS COEFICIENTES DE AUTOCORRELACIÓN………………………………………………….......14

2.10. PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA………………………………………………………………………………………………………………….15

2.11. LA PRUEBA DICKEY FULLER AUMENTADA………………………………………………………………………………………………..17

2.11.1. PRUEBA DE LA SIGNIFICANCIA DE MÁS DE UN COEFICIENTE (LA PRUEBA F):…………………………………………….17

2.11.2. LAS PRUEBAS DE RAÍZ UNITARIA PHILLIPS- PERRON (PP)………………………………………………………………….18

2.11.3. UNA CRÍTICA A LAS PRUEBAS DE RAÍZ UNITARIA………………………………………………………………………………18

2.11.4. TAMAÑO DE LA PRUEBA…………………………………………………………………………………………………………….18

2.11.5. POTENCIA DE LA PRUEBA……………………………………………………………………………………………………………19

2.12. TRANSFORMACIÓN DE LAS SERIES DE TIEMPO NO ESTACIONARIAS…………………………………………………………………...19

2.12.1. PROCESO ESTACIONARIO EN DIFERENCIAS……………………………………………………………………………………….19

2.12.2. PROCESO ESTACIONARIO CON TENDENCIA……………………………………………………………………………………….19

2.12.3 COINTEGRACIÓN: REGRESIÓN DE UNA SERIE DE TIEMPO CON RAÍZ UNITARIA SOBRE OTRA SERIE DE TIEMPO CON

RAÍZ UNITARIA…………..……………………………………………………………………………………………………………..20

2.12.4 PRUEBA DE COINTEGRACION…………………………………………………………………………………………………......20

2.12.4.1 PRUEBA ENGLE-GRANGER (EG) O PRUEBA ENGLE GRANGER AUMENTADA(AEG)…………………………………….20

2.12.4.2 Prueba Durbin Watson sobre la regresión de Cointegracion (DWRC)………………………………….21

2.12.4.3 Corrección de errores (ECM) cointegración y mecanismo…………………………………………………..21

MARCO TEÓRICO: SEGUNDA PARTE……………………………………………………………………………………….…………….....22

3. ECONOMETRÍA DE SERIES DE TIEMPO: PRONÓSTICOS…………………………………………………………………....22

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