Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
PROCESOS AR ; MA ; ARMA DE URUGUAY
PROCESOS AR(p)
1.- BALANZA COMERCIAL
AR(1)
AR(2)
T-statistic = la constante es no significativa y la pendiente es significativa R-squared = explica un 37.69% de la variación total de las variables F-statistic = representa un 32.06 es significativa con0% en probabilidad
Durbin-Watson stat = no se tiene problemas de ACR
T-statistic= la constante es no
significativa la pendiente AR(1) es
significativA AR(2) es significativa
R-squared= antes explicaba un 37,69
pero con AR(2) explica un 42,13%
F-statistic= representa un 18% es
significativa con un 0% de la hipótesis
nula
Durbin-Watson= no se tiene problemas
de aurocorrelacion
Xt= -1.360 + 0.61 Xt-1
(-0.98 ) (5,66)
Xt= -1.390 + 0.78 Xt-1 - 0,2850 Xt-2
(-1,3059) (5,70) (-1.97)
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(3)
AR(4)
T-statistic= la constante es no significativa la pendiente AR(1) es significativa AR(2) no significativa AR(3) es no significativa R-squared= antes explicaba un 42,13 pero con AR(3) explica un 44,09% F-statistic= es significativo la probabilidad de en la hipótesis nula es 0% Durbin-Watson= no se tiene problemas de aurocorrelacion
Xt= -1.4000 + 0.74 Xt-1 - 0,1471 Xt-2 - 0,21 Xt-3
(-1.58) (5,29) (-0.82) (-1,31)
Xt= -1.4300 + 0.79 Xt-1 - 0,1220 Xt-2 - 0,40 Xt-3 + 0.37 Xt-4
(-0.92 ) (5,77) (-0,69) (-2.31) (2.29)
T-statistic= la constante es no significativa la pendiente AR(1) AR(2) es no significativa AR(3) Y AR(4) son significativas R-squared= antes explicaba un 44.09 pero con AR(4) explica un 49.89 F-statistic= el modelo es significativo con probabilidad del 0% Durbin-Watson= no se tiene problemas de ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(5)
2.- GASTOS DE GOBIERNO
AR(1)
Xt= -1.4600 + 0.807 Xt-1 – 0.1305 Xt-2 - 0.406 Xt-3 + 0.401 Xt-4 - 0.034Xt-5
(-0.98 ) (5,77) (-0,69) (-2.31) (2.3) (-0.19)
T-statistic= la constante es no significativa la pendiente AR(1) es significativa AR(3)es no significativa AR(4) es significativa AR(5)no significativa R-squared= antes explicaba un 44.09 pero con AR(5) explica un 49.89 F-statistic= el modelo es significativo con probabilidad del 0% Durbin-Watson= no se tiene problemas de ACR
Xt= 1.9000 + 1.050 Xt-1
(1.905) (39,17)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente es significativa R-squared= explica un 96.6 % F-statistic= el modelo es significativo con probabilidad del 0% en hipotesis nula Durbin-Watson= existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(2)
AR(3)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)es significativa y AR(2) es siginificativa R-squared= con AR(1) explicaba un 96.6 ahora con AR(2)explica un 97.9% F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipotesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Xt= 1093 + 1.7079 Xt-1 – 0.7331Xt-2
(1.070) (13.42) (-5.2072)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) AR(2) es significativa AR(3) es no significativa R-squared= con AR(2) explicaba un 97.9 ahora con AR(3)explica un 98.04% F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Xt= 1.96000 + 1.644 Xt-1 – 0.5628 Xt-2 - 0.11Xt-3
(1.343) (11.19) (-2.080) (-0.6538)
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(4)
AR(5)
Xt= 2.003+ 1.64 Xt-1 – 0.525 Xt-2 - 0.078 Xt-3 + 0.25 Xt-4 +0.188Xt-5
(0.864) (10.76) (-1.83) (-0.25) (-0.806) (0.99)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) AR(2) es significativa AR(3) AR(4) AR(5) es no significativa R-squared= con AR(3) explicaba un 97.9 ahora con AR(4)explica un 98.04% F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Xt= 2.00+ 1.644 Xt-1 - 0,55 Xt-2 - 0,14 Xt-3 + 0.017 Xt-4
(1.31) (10.94) (-1.96) (-0.4917) (0.09)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) AR(2) es significativa AR(3) AR(4) es no significativa R-squared= con AR(3) explicaba un 97.9 ahora con AR(4)explica un 98.04% F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
3.- PRODUCTO INTERNO BRUTO
AR(1)
AR(2)
Xt= 1.49 + 1.038 Xt-1
(1.5) (39.63)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) es significativa R-squared= AR(1) explica un 96.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= existe ACR
Xt= 1.52 + 1.64 Xt-1 – 0.66Xt-2
(0.9321) (12.60) (-4.7055)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) es significativa R-squared= AR(1) explica un 96.7 con AR(2)explica un 97.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(3)
AR(4)
Xt= 1.54+ 1.57 Xt-1 – 0.4612 Xt-2 - 0.14Xt-3
(1.31) (10.69) (-0.1748) (-0.84)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) es significativo AR(2) AR(3) es significativa R-squared= AR(2) explica un 96.7 con AR(3)explica un 97.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) es significativo AR(3) AR(4) es no significativa R-squared= AR(3) explica un 96.7 con AR(4)explica un 97.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Xt= 1.57+ 1.55 Xt-1 - 0,49 Xt-2 + 0,03Xt-3 - 0.13 Xt-4
(1.357) (10.31) (-1.82) (0.11) (-0.073)
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(5)
4.-PIB PERCAPITA
AR(1)
Xt= 1.60+ 1.58 Xt-1 – 0.48 Xt-2 + 0.18 Xt-3 +0.69 Xt-4 + 0.39Xt-5
(0.66) (10.92) (-1.86) (0.63) (-2.42) (2.26)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) es significativo AR(3) no significativa AR(4)AR(5) son significativos R-squared= AR(4) explica un 96.7 con AR(5)explica un 97.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Xt= -2786.144 + 1.03 Xt-1
(-0.51) (40.38)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) es significativa R-squared= AR(1) explica un 96.9 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(2)
AR(3)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) son significativos R-squared= AR(1) explica un 96.7 con AR(2)explica un 97.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Xt= 3799.602+ 1.55 Xt-1 – 0.4826 Xt-2 - 0.090Xt-3
(1.31) (10.59) (-1.8) (-0.53)
Xt= 9975.706 + 1.58 Xt-1 – 0.601Xt-2
(0.88) (12.26) (-4.292)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) son significativos y AR(3) no significativo R-squared= AR(2) explica un 96.7 con AR(3)explica un 97.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(4)
AR(5)
Xt= 6290.341+ 1.54 Xt-1 - 0,50 Xt-2 + 0.002Xt-3 - 0.09 Xt-4
(1.436) (10.28) (-1.18) (0.08) (-0.53)
Xt= -20699.94+ 1.54 Xt-1 – 0.50 Xt-2 + 0.19 Xt-3 -0.66 Xt-4 + 0.Xt-5
(-0.14) (10.81) (-1.96) (0.68) (-2.36) (2.53)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) es significativa AR(2) AR(3) AR(4) NO son significativos R-squared= AR(3) explica un 96.7 con AR(4)explica un 97.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) son significativos y AR(3) no significativo AR(4) AR(5) sn significativos R-squared= AR(4) explica un 96.7 con AR(5)explica un 97.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
5.- RESERVAS
AR(1)
AR(2)
Xt= 2.89+ 1.066 Xt-1
(1.52) (31.96)
Xt= 2.94 + 1.48 Xt-1 – 0.49Xt-2
(0.27) (8.50) (-2.39)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)es significativo R-squared= AR(1) explica un 95.09 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) son significativos R-squared= AR(1) explica un 95.7 con AR(2)explica un 96.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(3)
AR(4)
Xt= 2.99+ 1.47 Xt-1 – 0.46 Xt-2 - 0.026Xt-3
(0.30) (8.30) (-1.96) (-0.11)
Xt= 3.04+ 1.47 Xt-1 - 0,47 Xt-2 + 0.042Xt-3 - 0.064 Xt-4
(0.355) (7.82) (-1.68) (0.14) (-0.25)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)AR(2) son significativos y AR(3) no significativo R-squared= AR(2) explica un 9.7 con AR(3)explica un 95.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1)es significativa AR(2) AR(3) AR(4) AR(5) son no significativos R-squared= AR(3) explica un 95.7 con AR(4)explica un 95.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
AR(5)
Xt= 3.10+ 1.42 Xt-1 – 0.44 Xt-2 + 0.012 Xt-3 +0.18 Xt-4 - 0.23Xt-5
(0.49) (7.51) (-1.54) (0.04) (0.62 (-0.929)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) es significativa AR(2) AR(3) AR(4) AR(5) son no significativos R-squared= AR(4) explica un 95.6 con AR(5)explica un 95.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
PROCESOS MA(q)
6.- AHORRO INTERNO
MA(1)
MA(2)
Xt= 2.60 + 0.94Xt-1
(5.93) (36.95)
Xt= 2.14 + 1.33 Xt-1 + 0.79Xt-2
(5.62) (14.7) (8.98)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) es significativa R-squared= MA(1) explica un 68.42 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= existe ACR
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2) son significativas R-squared= MA(1) explica un 68.42 co MA(2) explica 85.12 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= existe ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(3)
MA(4)
Xt= 2.80+ 1.59 Xt-1 + 1.39 Xt-2 + 0.59Xt-3
(4.98) (14.04) (8.58) (4.93)
Xt= 3.00+ 1.87 Xt-1 +2.06 Xt-2 + 1.72Xt-3 - 0.838 Xt-4
(4.322) (38.74) (26.4) (25.55) (25.78)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2) MA(3) son significativas R-squared= MA(2) explica un 85.12 co MA(3) explica 91.04 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= NO tiene ACR
T-statistic= la constante no es significativa y la pendiente MA (1) es significativa MA(2) MA(3) MA(4) son significativas R-squared= MA(3) explica un 91.04 con MA(4) explica 94.4% F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(5)
7.- COMERCIO
MA(1)
Xt= 2.60+ 1.32 Xt-1 + 1.66 Xt-2 + 1.52 Xt-3 +1.18 Xt-4 + 0.75Xt-5
(3.8) (14.35) (12.8) (9.45) (11.37) (10.355)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) es significativa MA(2) MA(3) MA(4) MA(5) son significativas R-squared= MA(4) explica un 94.4 con MA(5) explica 95.3% F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Xt= 0.5070 + 0.65Xt-1
(23.92) (6.18)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) es significativa R-squared= MA(1) explica un 50.70 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(2)
MA(3)
Xt= 29.324 + 0.89 Xt-1 + 0.58Xt-2
(20.27) (7.38) (5.11)
Xt= 29.33 + 0.9585 Xt-1 + 0.79 Xt-2 + 0.27Xt-3
(1.67) (7.19) (5.05) (2.00)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2)es significativa R-squared= MA(1) explica un 50.70 y MA(2) explica 68.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1)MA(20 MA(3) son significativas R-squared= MA(2) explica 68.8 y con MA(3) un 73.5 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(4)
MA(5)
Xt= 29.42+ 0.84 Xt-1 +0.68 Xt-2 + 0.81Xt-3 + 0.90 Xt-4
(14.55) (11.9) (7.85) (10.9) (17.32)
Xt= 29.44+ 0.90 Xt-1 + 0.7327 Xt-2 + 0.855 Xt-3 +0.961 Xt-4 + 0.067Xt-5
(33.6) (6.29) (5.20) (7.27) (7.46) (0.48)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1)MA(2) MA(3) MA(4) son significativas R-squared= MA(3) explica 73.5 y con MA(4) un 80.58 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1)MA(2) MA(3) MA(4) son significativas MA(5) es no significativo R-squared= MA(4) explica 80.58 y con MA(5) un 80.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= no tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
8.- EXPORTACIONES DE MERCADERIA
MA(1)
MA(2)
Xt= 2.29 + 1.44 Xt-1 + 0.89Xt-2
(5.67) (21.66) (12.54)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1)es significativa R-squared= MA(1) explica 69.1% F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= tiene ACR
Xt= 2.18 + 0.92Xt-1
(6.08) (12.24)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2) son significativa R-squared= MA(1) explica 69.1% y MA(2) exolica 87.3 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(3)
MA(4)
Xt= 2.29+ 1.74 Xt-1 + 1.64 Xt-2 + 0.66Xt-3
(4.96) (16.34) (14.09) (6.8)
Xt= 2.44+ 1.53 Xt-1 +1.58 Xt-2 + 1.42Xt-3 + 0.82 Xt-4
(4.72) (17.76) (14.54) (15.32) (13.73)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2) MA(3) son significativa R-squared= MA(2) explica 87.3% y MA(3) exolica 92.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2) MA(3) MA(4) son significativa R-squared= MA(3) explica 92.8 y MA(4) exolica 95.4 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(5)
Xt= 2.38+ 1.45 Xt-1 + 1.91 Xt-2 + 1.72 Xt-3 +1.33 Xt-4 + 0.67Xt-5
(2.38) (12.46) (15.84) (9.85) (12.47) (7.11)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2) MA(3) MA(4) MA(5) son significativa R-squared= MA(4) explica 95.4 y MA(5) exolica 96.4 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
9.- IMORTACIONES DE MERCA
MA(1)
MA(2)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1)MA(2) son significativos R-squared= MA(1) explica 65.70 y MA(2) explica un 82.5 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= tiene ACR
Xt= 2.77 + 0.88Xt-1
(5.65) (10.42)
Xt= 2.81 + 1.19 Xt-1 + 0.79Xt-2
(4.98) (10.93) (6.69)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) es significativa R-squared= MA(1) explica 65.70 y F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(3)
MA(4)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1)MA(2)MA(3) son significativos R-squared= MA(2) explica 82.5 y MA(3) explica un 86.8 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA (1) MA(2) MA(3) MA(4) son significativos R-squared= MA(3) explica 86.8y MA(4) explica un 91.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Xt= 2.85 + 1.41 Xt-1 + 1.18 Xt-2 + 0.46Xt-3
(4.25) (10.54) (6.23) (3.22)
Xt= 2.73+ 1.11 Xt-1 +1.28 Xt-2 + 1.09Xt-3 + 0.67 Xt-4
(4.014) (9.79) (10.51) (10.68) (5.9)
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(5)
10.- INGRESOS
MA(1)
Xt= -3.8 + 0.95Xt-1
(-4.35) (55.7)
Xt= 2.73+ 1.11 Xt-1 + 1.14 Xt-2 + 0.87 Xt-3 +0.12 Xt-4 - 0.22Xt-5
(4.6) (7.50) (5.86) (4.03) (0.63) (-1.46)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA(1) MA(2) MA(3) MA(4) son significativos MA(5)es no significativo R-squared= MA(4) explica 86.8 y MA(4) explica un 91.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA(1) son significativos R-squared= MA(1) explica 62.9 de la variabilidad de las variables F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(2)
MA(3)
Xt= -4.08+ 1.20 Xt-1 + 0.89Xt-2
(-3.92) (18.45) (14.6)
Xt= -4.22 + 1.31 Xt-1 + 1.13 Xt-2 + 0.52Xt-3
(-3.47) (10.99) (7.23) (4.16)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA(1) MA(2) son significativas R-squared= MA(1) explica 62.9 de la variabilidad de las variables MA(2) explica un 76.3 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA(1) MA(2) MA(3) son significativas R-squared= MA(2) explica 76.3 de la variabilidad de las variables MA(3) explica un 83.21 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
MA(4)
MA(5)
Xt= -4.79+ 1.42 Xt-1 + 1.59 Xt-2 + 1.48 Xt-3 +0.91 Xt-4 + 0.53Xt-5
(-4.79) (11.85) (7.92) (6.82) (4.48) (4.4)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA(1) MA(2) MA(3) MA(4) MA(5) son significativas R-squared= MA(4) explica 88.05 de la variabilidad de las variables MA(5) explica un 88.7 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Xt= -4.58+ 1.09 Xt-1 +1.59 Xt-2 + 1.01Xt-3 + 0.86 Xt-4
(-3.026) (25.48) (35.75) (21.15) (26.6)
T-statistic= la constante es significativa y la pendiente MA(1) MA(2) MA(3) MA(4) son significativas R-squared= MA(3) explica 83.21 de la variabilidad de las variables MA(4) explica un 87.05 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
PROCESOS ARMA (pq)
11.- DEFLACIÓN
ARMA(1.1)
ARMA(1.2)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) es significativa MA(1) es significativa MA(4) MA(5) R-squared= explica 88.05 de la variabilidad de las variables F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Xt = -12.36+ 1.76 Xt-1 +Et + 0.73 Xt-1
(-1.37) (116.2) (7.47)
Xt= -12.12+ 1.07 Xt-1 +Et +0.734 Xt-1 + 0.158 Xt-2
(-1.24) (106.8) (5.17) (1.09)
T-statistic= la constante es no significativa y la pendiente AR(1) es significativa MA(1) MA(2) son significativa R-squared= explica 99.8 de la variabilidad de las variables un poco mas de lo que explica ARMA(1.1) F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
ARMA(2.1)
ARMA(2.2)
T-statistic= la constante es no significativa la pendiente AR(1) es significativa AR(2) es no significativa MA(2) es significativa R-squared= explica un 99.8 % un poco más de lo que explica ARMA(1.2) F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Xt= -12.77+ 1.34Xt-1 -0.29 Xt-2 +Et +0.48 Xt-1
(-1.1) (6.48) (-1.31) (2.6)
Xt= -0.33+ 1.99Xt-1 -0.99 Xt-2 +Et -0.24 Xt-1 + -0.70 Xt-1
(-1.09) (32.13) (-14.80) (-2.23) (-6.6)
T-statistic= la constante es no significativa la pendiente AR(1) es significativa AR(2) es significativa MA(1) es significativa MA(2) es significativa R-squared= explica un 99.8 % un poco más de lo que explica ARMA(2.1) F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
12.- MERCADERIAS EXPORTADAS
ARMA(1.1)
ARMA(1.2)
T-statistic= la constante es no significativa la pendiente AR(1) es significativa MA(1) MA(2) son significativas R-squared= explica un 91.58 un poco más de lo que plica ARMA(1.1) F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Xt = 83.67+ 0.9813 Xt-1 +Et -0.47 Xt-1
(-1.07) (36.35) (-3.66)
Xt= 67.83+ 0.97 Xt-1 +Et -0.24 Xt-1 - 0.68 Xt-2
(4.35) (84.77) (-2.422) (-6.8)
T-statistic= la constante es no significativa la pendiente AR(1) es significativa MA(2) es significativa R-squared= explica un 89.4% de la variabilidad entre las variables F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
ARMA(2.1)
ARMA(2.2)
Xt= 65.77+ 1.45Xt-1 -0.47 Xt-2 +Et -0.96 Xt-1
(3.97) (10.73) (-3.57) (-33.14)
Xt= 66.59+ 0.78Xt-1 +0.18 Xt-2 +Et -0.14 Xt-1 - 0.78 Xt-1
(4.89) (3.943) (0.9726) (-1.225) (-7.31)
T-statistic= la constante es significativa la pendiente AR(1) AR(2) son significativas MA(1) es significativa R-squared= explica un 90.4 un poco más de lo que plica ARMA(1.2) F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa la pendiente AR(1) es significativa AR(2) no es significativa MA(1) no es significativa MA(2) es significativa R-squared= explica un 91.2 un poco más de lo que plica ARMA(2.1) F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
13.- MERCADERIAS IMPORTADAS
ARMA(1.1)
ARMA(1.2)
Xt = 56.66+ 0.91 Xt-1 +Et - 0.30 Xt-1
(9.070) (17.9) (-2.07)
Xt= 56.92+ 0.91 Xt-1 +Et +-0.338 Xt-1 + 0.077 Xt-2
(8.92) (16.40) (-2.22) (0.51)
T-statistic= la constante es significativa la pendiente AR(1) es significativa MA(2) es significativa R-squared= explica un 78.45 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa la pendiente AR(1) es significativa MA(1) MA(2) es no significativa R-squared= explica un 78.45 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
ARMA(2.1)
ARMA(2.2)
Xt= 570.20+ 0.73Xt-1 -0.15 Xt-2 +Et-0.15 Xt-1
(10.71) (1.78) (0.41) (-0.36)
Xt= 60.99+ 1.83Xt-1 -0.87 Xt-2 +Et -1.37 Xt-1 + -0.40 Xt-1
(58.77) (29.73) (-15.39) (-8.62) (2.6)
T-statistic= la constante es significativa la pendiente AR(1)es significativa AR(2) es no significativa MA(2) es no significativa R-squared= explica un 76.85 F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
T-statistic= la constante es significativa la pendiente AR(1)es significativa AR(2) es significativa MA(1) es significativa MA(2) es significativa R-squared= explica un 79.24% un poco as de lo que explica ARMA(2.1) F-statistic= es significativo con probabilidad del 0% en hipótesis nula Durbin-Watson= No tiene ACR
Escuela Militar de Ingeniería
Econometría II
CRITERIO ASINTÓTICO
DEFLACION Akaike Schwarz Hannan-Quinn ARMA(pq) AK SC HQ ARMA(1,1) 4.4225 4.5330 4.5213 ARMA(1,2) 4.4503 4.5976 4.5071 ARMA(2,1) 4.4645 4.6121 4.4651 ARMA(2,2) 4.4543 4.6402 4.5258
El mejor modelo del criterio asintótico es ARMA(1.1)
MERCADERIAS EXPORTADAS
Akaike Schwarz Hannan-Quinn
ARMA(pq) AK SC HQ ARMA(1,1) 6.0706 6.1811 6.1132 ARMA(1,2) 5.8831 6.0304 5.9399 ARMA(2,1) 5.9629 6.1116 6.0201 ARMA(2,2) 5.9204 6.1063 5.9999
El mejor modelo del criterio asintótico es ARMA(1.2)
MERCADERIAS IMPORTADAS
Akaike Schwarz Hannan-Quinn
ARMA(pq) AK SC HQ ARMA(1,1) 5.06371 5.7476 5.6657 ARMA(1,2) 5.6675 5.8148 5.7243 ARMA(2,1) 5.6658 5.8145 5.72300 ARMA(2,2) 5.5942 5.7802 5.6797
E mejor modelo del criterio asintótico es ARMA(1.1)