UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE ECONOMÍA ECONOMETRÍA II PROF. ECON. GABRIEL SANGUINO

EJERCICIOS PRÁCTICOS (PRIMER EXAMEN PARCIAL) 1. Para los siguientes casos determine el multiplicador total y retardo medio, haciendo uso de los polinomios A(L) y B(L). a)

=

b)

=

+ .

+

.

2. Determinar cuáles son los coeficientes de la variable independiente desde t hasta t-4 para los siguientes modelos:

a) b)

= 0.8

− 0.1

+

= 1.18

+2

− 0.3

+ +

+3

+

3. Dada la siguiente ecuación de Inversión Real la cual dependerá del Ingreso en términos reales y de la tasa de interés, a saber:

(

) =∝ +∝

( ) +∝

(

)+

Donde: : Inversión Real (utilizando el deflactor del GDP100=2000) : Ingreso Real (utilizando el deflactor del GDP100=2000) : Tasa de interés real (utilizando el deflactor del GDP100=2000) Se pide: a) Estimar la ecuación de inversión e interprete los coeficientes ∝ y ∝ . b) Realizar las pruebas de significancia individual para las variables ingreso real y tasa de interés, así como la prueba de significancia global. c) Utilizando la transformación de Koyck, estime un modelo dinámico donde incorpore la variable Ingreso Real rezagada infinitos términos. Formule el modelo inicial, elabore las derivaciones matemáticas y obtenga el modelo simplificado a estimar. d) Determinar los multiplicadores de retardo medio, mediano, impacto instantáneo e impacto total. Interpretar los resultados. e) Determinar el impacto relativo para los años 7, 14, 28 y 80. Comente los resultados obtenidos f) Realice los hallazgos de correlación a través de la prueba h-Durbin. g) Determinar el orden del componente autoregresivo y evaluar la autocorrelación serial entre las perturbaciones con la prueba de Breusch-Godfrey.

GS Julio 2016

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UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES ESCUELA DE ECONOMÍA ECONOMETRÍA II PROF. ECON. GABRIEL SANGUINO

ANEXOS Dependent Variable: INV Method: Least Squares Date: 02/26/16 Time: 22:04 Sample: 1947 2010 Included observations: 64 Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C Y R

-123.9714 19.40584 27.79653

68.13740 1.352567 14.90207

-1.819432 14.34741 1.865280

0.0738 0.0000 0.0670

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.896020 0.892611 265.7990 4309595. -446.5712 0.053172

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

1139.381 811.0968 14.04910 14.15030 262.8252 0.000000

Dependent Variable: LOG(INV) Method: Least Squares Date: 02/26/16 Time: 22:02 Sample(adjusted): 1948 2010 Included observations: 61 Excluded observations: 2 after adjusting endpoints Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LOG(Y) LOG(R) LOG(R_1) LOG(INV_1)

0.837645 0.193559 0.023311 -0.039836 0.779162

0.057324 0.029029 0.025315 0.024102 0.018275

14.61235 6.667820 0.920809 -1.652838 42.63550

0.0000 0.0000 0.3611 0.1040 0.0000

0.995360 0.995029 0.062544 0.219060 85.13784 1.567019

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LOG(Y) LOG(R)

1.977396 1.386504 -0.369889

0.317985 0.094945 0.097626

6.218519 14.60321 -3.788852

0.0000 0.0000 0.0004

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.794819 0.787980 0.452793 12.30128 -37.94003 0.191355

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

6.702683 0.983356 1.299684 1.401738 116.2123 0.000000

Dependent Variable: INV Method: Least Squares Date: 02/26/16 Time: 22:05 Sample(adjusted): 1948 2010 Included observations: 63 after adjusting endpoints

Variable

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Dependent Variable: LOG(INV) Method: Least Squares Date: 02/26/16 Time: 22:04 Sample: 1947 2010 Included observations: 63 Excluded observations: 1

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

6.760051 0.887080 -2.627470 -2.454448 3003.455 0.000000

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C Y R R_1 INV_1

6.240555 -0.224649 14.14412 -12.57453 1.043546

11.45594 0.465910 5.302173 5.299975 0.022263

0.544744 -0.482173 2.667609 -2.372564 46.87399

0.5880 0.6315 0.0099 0.0210 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.997410 0.997231 42.36077 104077.2 -322.8004 0.903130

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

1157.092 805.0409 10.40636 10.57645 5583.590 0.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared

16.32063 22.98116

Probability Probability

0.12403 0.11204

Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 03/04/16 Time: 10:10 Presample and interior missing value lagged residuals set to zero. Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LOG(Y) LOG(R) LOG(R_1) LOG(INV_1) RESID(-1) RESID(-2)

0.013098 0.027689 -0.026058 0.016654 -0.015462 0.551965 0.160605

0.046194 0.024112 0.020870 0.019739 0.015072 0.136945 0.140057

0.283544 1.148336 -1.248593 0.843692 -1.025871 4.030556 1.146712

0.7778 0.2559 0.2172 0.4026 0.3095 0.0002 0.2566

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

GS Julio 2016

0.376740 0.307489 0.050283 0.136532 99.55799 1.619389

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

3.45E-16 0.060424 -3.034688 -2.792457 5.440209 0.000185

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