PRUEBA DE DE ENGLE Y GRANGER

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Engle Granger

Engle Granger

La prueba aumentada de Dickey-Fuller (ADF) es una versión de la prueba de (DF) para modelos de series de tiempo mucho más grandes y complicados. La ADF es un número negativo. Mientras más negativo sea el estadístico ADF ( con respecto a los valores críticos) más fuerte será el rechazo de la hipótesis nula sobre la existencia de una Raíz Unitaria o no estacionariedad

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Relación entre los mercados bursátiles de México y Estados Unidos: evidencia de cointegración y causalidad de Granger

Relación entre los mercados bursátiles de México y Estados Unidos: evidencia de cointegración y causalidad de Granger

El análisis de cointegración entre los mercados bursátiles de México y Estados Unidos se ha llevado a cabo en términos de los índices generales como en el trabajo de Arellano(1993) que se realizó para el período 1986-1990. Arellano utiliza el índice Dow Jones y el índice de la BMV en dólares. Para ello sigue una ruta estándar basada en la prueba de Engle-Granger para mostrar la relación de largo plazo para estos índices, parte el efecto del Dow Jones en permanente y transitorio, donde éste último hace referencia a la actividad especulativa del mercado. Encuentra que la relación existe en el período analizado.
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Tutorial para pruebas de cointegración de engle y granger en easyreg

Tutorial para pruebas de cointegración de engle y granger en easyreg

Este documento, de carácter pedagógico, presenta la prueba de cointegración de Engle y Granger y muestra paso a paso como efectuar dicha prueba empleando el paquete estadístico EasyReg International. Este documento está diseñado para estudiantes de un curso introductorio al análisis de series de tiempo. Por su simplicidad, puede ser útil para economistas que estén trabajando con series de tiempo y quieran empezar el estudio del concepto de cointegración. Se supone un conocimiento previo de los conceptos básicos de series de tiempo.
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La prueba de razonabilidad y la estabilidad de las reglas de juego

La prueba de razonabilidad y la estabilidad de las reglas de juego

No deja de sorprender que una persona que se precia de haber estado involucrada, desde hace muchos años, en el ejercicio de la economía pública, desde el gobierno, el Banco Central y la actividad privada y gremial, como es mi caso, desconociera por completo la existencia de “el principio de proporcionalidad”, componente de otro concepto denominado “la prueba de razonabilidad”. Estos, constituyen una de las herramientas conceptuales y teóricas fundamentales del constitucionalismo moderno, con particular incidencia en el estudio constitucional de normas de alcance económico 1 . Esta confesión de culpa la hago sin mayor pudor, pues tengo la certeza de que mis colegas economistas podrían, si quisieran, formular el mismo mea culpa. No me sorprendería si encontrásemos uno o varios casos análogos de ignorancia inexcusable entre los abogados. Apostaría a que muchos de ellos desconocen la existencia siquiera del concepto de “sostenibilidad fiscal” o de “función de bienestar” y, peor aún, de la relevancia de estos conceptos para la aplicación correcta de la Constitución.
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Efecto de la segregación de energías en la hipótesis de la curva ambiental de kuznets. Un estudio para el caso ecuatoriano

Efecto de la segregación de energías en la hipótesis de la curva ambiental de kuznets. Un estudio para el caso ecuatoriano

Una vez que se determinó la presencia de integración entre LCO2CE y LPIBEC, LCER, LCGAS y LCPET se testeó la dirección de la causalidad entre las variables a través del VECM con la prueba de causalidad de Granger. Se seleccionaron 4 rezagos óptimos según varios criterios, entre los que se presenta el criterio de información de Akaike (AIC), a través de la aplicación de un modelo VAR. Además, se determinaron 3 ecuaciones cointegrantes, según la prueba de cointegración de Johansen. Con estos resultados, se estimó el VECM para determinar la causalidad de largo plazo (Tabla 4). El coeficiente del término de corrección de error de la ecuación cointegrante 1 (𝑳𝑪𝑶𝟐𝑪𝑬) es negativo y significativo al 99% de confianza, lo que confirma la relación de cointegración (Ver Tabla 5). Esta prueba de causalidad indica también que no existe evidencia de relación causal de largo plazo de las emisiones de CO 2 hacia el PIB
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Burbuja Inmobiliaria en Colombia

Burbuja Inmobiliaria en Colombia

A partir del modelo realizado, se puede comprobar la existencia de una burbuja inmobiliaria en Colombia, específicamente en Bogotá. Sin embargo, a través de éste no es posible afirmar el periodo exacto en el cual ocurre este fenómeno. En un reciente trabajo realizado por Gómez- González, et al (2013) buscan determinar el periodo exacto en el que apareció la burbuja inmobiliaria en Colombia, a través de la implementación del modelo de Phillips, et al (2012), que busca con la implementación de una prueba de raiz unitaria de cola derecha detectar el comportamiento explosivo de una serie. Gracias a esto, encontraron la clara existencia de una burbuja de precios de vivienda que se ha venido desarrollando desde mediados del 2012.
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Riesgo y volatilidad financiera Roberto Engle

Riesgo y volatilidad financiera Roberto Engle

Las causas de la volatilidad se modelan de forma más directa. Dado que el modelo ARCH básico y sus numerosas variantes describen la varianza condicionada como una función de los retardos del cuadrado de los rendimientos, éstas son probablemente las causas más cercanas de la volatilidad. Pero es mejor interpretarlos como observables que ayudan a predecir la volatilidad y no como causas. Si las verdaderas causas se incluyesen en la especificación, entonces no se necesitarían los retardos. Ciertos artículos han seguido esta vía. Torben G. Andersen y Bollers- lev (1998b) examinaron los efectos de los comunicados en prensa sobre la volatilidad de los tipos de cambio. La dificultad de encontrar un fuerte poder explicativo queda patente incluso si dichos comunicados tienen efectos importantes. Otro enfoque consiste en usar la volatilidad medida en otros mercados. Engle et al . (1990b) demuestran que la volatilidad en las acciones causa volatilidad en las obligaciones en el futuro. Engle et al . (1990a) modelan la influencia de la volatilidad en los mercados que cie- rran antes sobre los mercados que cierran más tarde. Examinan, por ejemplo, la influencia de la volatilidad actual en los mercados europeos y asiáticos de divisas y del día anterior en el mercado estadounidense sobre la volatilidad actual del mercado americano. Yasushi Hamao et al . (1990), Pat Burns et al . (1998) y otros han aplicado técnicas similares para el mer- cado global de acciones.
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Dinámica de la producción industrial e importación de bienes de capital y materias primas: relaciones de largo plazo y ajuste dinámico

Dinámica de la producción industrial e importación de bienes de capital y materias primas: relaciones de largo plazo y ajuste dinámico

Por otro lado, es importante resaltar la potencia del test de Engle-Yoo cuando se analizan datos con frecuencias menores a un año, donde se supone la existencia de patrones de tipo estacional como los que se analizan en este documento. Efectivamente, Otero et al. (2002) analizan el efecto de los ajustes estacionales mediante la utilización de filtros a las series en torno al tamaño y poder de las pruebas de cointegración que usan los residuales como las pruebas ADF y PP. A través de técnicas de simulación de Montecarlo analizan la potencia de los test de raíces unitarias sobre los residuales y encuentran que al utilizar datos ajustados estacionalmente comparados con no ajustados, se reduce la probabilidad de encontrar relaciones de equilibrio de largo plazo entre las variables. Las pruebas de cointegración realizadas aquí son consistentes con las recomendaciones realizadas por los autores en el sentido de utilizar datos sin ajustar estacionalmente en el análisis.
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Análisis de cointegración entre la oferta monetaria, la tasa de interés y el consumo de los hogares en Colombia en el período 2005 - 2015

Análisis de cointegración entre la oferta monetaria, la tasa de interés y el consumo de los hogares en Colombia en el período 2005 - 2015

De esta manera, en el modelo ARIMAX estimado se incluyeron más rezagos autorregresivos y algunos de media móvil lo cual mejoró considerablemente la prueba de Ljung-Box. Así pues, en el modelo de regresión lineal se obtuvo un p- valor de 0.05056 mientras que en el modelo ARIMAX(12,0,7) se obtuvo un p-valor igual a 0.7013, que en contraste con un nivel de significancia del 5%, se observó que con el último modelo existe mayor confiabilidad de no correlación entre los residuales del modelo de corto plazo. Por otra parte, el test de normalidad de Jarque-Bera aplicado sobre los dos modelos muestra que los residuales no siguen una distribución normal ni siquiera incluyendo más rezagos como en el modelo ARIMAX.
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