Series de Tiempo II Prueba ADF en GRETL y Ejemplos 3 y 4 - Adrian Alvarez

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Series de Tiempo II trim. 20-O hoja 1 / 5
Tema 1.1 7-dic-2020
Aplicación de la Prueba Aumentada de Dickey-Fuller (ADF) en GRETL
• Abrimos el archivo de datos donde esta la serie que interesa analizar
• Hacemos Clic en la variable correspondiente (en el lado izquierdo de la pantalla)
 Nota: si la serie que interesa es dX ó d_X , hacemos Clic en X
• Clic en el menú Variable  Contrastes de raíz unitaria  
Contraste aumentado de Dickey-Fuller 
 Sale ventana de opciones, 
Series de Tiempo II trim. 20-O hoja 2 / 5
Tema 1.1 7-dic-2020
Aplicación de la Prueba Aumentada de Dickey-Fuller (ADF) en GRETL (continúa)
Clic en:  contraste sin constante ,
Si la serie que se desea analizar es Xt , Clic en:  usar nivel de la variable
NOTA: Si la serie que se desea analizar es dXt (ó d_Xt), Clic en:
  usar primeras diferencias de la variable 
(las demás opciones se dejan como están, sin cambiar nada), Clic en Aceptar
➠ Si la serie que interesa probar es dX ó d_X , la ventana de 
opciones quedará como sigue:
Clic en Aceptar , Sale cuadro de resultados de la prueba con tres 
probabilidades α* con las cuales verificamos la Condición de rechazo y 
escribimos los resultados (para cada regresión) y la Conclusión Final.
Notas:  es el coeficiente de Xt-1 en la ecuación de Dickey Fuller respectiva, 
 α es el error tipo I = 1 – nivel de confiabilidad, α* es el valor p que sale en la prueba
Hipótesis Nula Ho: ( = 0 ) 
Condición de rechazo: ( α* < α ) 
Si se cumple la condición de rechazo, decimos que Ho es falsa, por lo
 tanto el coeficiente  es significativo. 
Si  es significativo en las tres ecuaciones de Dickey-Fuller, conclu-
 imos que la serie Xt es estacionaria. 
Series de Tiempo II trim. 20-O hoja 3 / 5
Tema 1.1 7-dic-2019
Ejemplo 3 . Aplicar la Prueba ADF (Aumentada de Dickey Fuller) 
con un 95% de confiabilidad a la serie d_NMDES = variaciones 
mensuales del número de mujeres desempleadas (en EU), muestra
de 1960:01 a 2002:08 Fuente: libro de W.Wei , Archivo de datos:
nmdes.gdt
SOLUCION
Abrimos el archivo de datos, 
Hacemos Clic en la variable NMDES (sin diferencias)
Clic en Variable  Contrastes de raíz unitaria  
Contraste aumentado de Dickey Fuller  Sale ventana de opciones, 
Clic en:  contraste sin constante , 
 usar primeras diferencias de la variable 
(las demás opciones se dejan como están, sin cambiar nada), Clic en Aceptar 
Sale cuadro de resultados de la prueba:
Contraste aumentado de Dickey-Fuller para d_NMDES
incluyendo un retardo de (1-L)d_NMDES
(el máximo fue 17, el criterio AIC modificado)
tamaño muestral 497
hipótesis nula de raíz unitaria: a = 1
 contraste sin constante 
 modelo: (1-L)y = (a-1)*y(-1) + ... + e
 Coef. de autocorrelación de primer orden de e: -0.036
 valor estimado de (a - 1): -1.77771
 Estadístico de contraste: tau_nc(1) = -23.5087
 valor p asintótico 9.209e-042 
 contraste con constante 
 modelo: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e
 Coef. de autocorrelación de primer orden de e: -0.036
 valor estimado de (a - 1): -1.77843
 Estadístico de contraste: tau_c(1) = -23.4929
 valor p asintótico 1.099e-051
 con constante y tendencia 
 modelo: (1-L)y = b0 + b1*t + (a-1)*y(-1) + ... + e
 Coef. de autocorrelación de primer orden de e: -0.037
 valor estimado de (a - 1): -1.78111
 Estadístico de contraste: tau_ct(1) = -23.5104
 valor p asintótico 1.225e-087
Verificamos la Condición de Rechazo para las 3 regresiones y
escribimos los resultados y la Conclusión Final :
Series de Tiempo II trim. 20-O hoja 4 / 5
Ecuación Sin constante: α = 0.05 , α* = 0.0000 ,
 Condición de rechazo: ( α* < α ) 
 0 0.05 si se cumple la desigualdad,
  es significativo. En la ecuación sin constante.
Ecuación con constante: α = 0.05 , α* = 0.0000 ,
 Condición de rechazo: ( α* < α ) 
 0 0.05 si se cumple la desigualdad,
  es significativo. En la ecuación con constante.
Ecuación con constante y tendencia: α = 0.05 , α* = 0.0000 ,
 Condición de rechazo: ( α* < α ) 
 0 0.05 si se cumple la desigualdad,
  es significativo. En la ecuación con constante y tendencia.
Como  es significativo en las tres ecuaciones de Dickey-Fuller,
 concluimos que la serie d_NMDESt es estacionaria. 
Ejemplo 4 . Aplicar la Prueba Aumentada de Dickey Fuller) con un 90% de 
confiabilidad a la serie EXPR = exportaciones reales de Mx. datos trimes-
trales, muestra de 1993:1 a 2005:4 Fuente: inegi, Archivo de datos: secext2.gdt
SOLUCION
Abrimos el archivo de datos, Hacemos Clic en la variable EXPR 
Clic en Variable  Contrastes de raíz unitaria  
Contraste aumentado de Dickey Fuller  Sale ventana de opciones, 
Clic en:  contraste sin constante , 
 usar nivel de la variable 
(las demás opciones se dejan como están, sin cambiar nada), Clic en Aceptar 
Sale cuadro de resultados de la prueba:
Contraste aumentado de Dickey-Fuller para EXPR
incluyendo 4 retardos de (1-L)EXPR
(el máximo fue 10, el criterio AIC modificado)
tamaño muestral 47
hipótesis nula de raíz unitaria: a = 1
 contraste sin constante 
 modelo: (1-L)y = (a-1)*y(-1) + ... + e
 Coef. de autocorrelación de primer orden de e: 0.126
Series de Tiempo II trim. 20-O hoja 5 / 5
 diferencias retardadas: F(4, 42) = 7.916 [0.0001]
 valor estimado de (a - 1): 0.012773
 Estadístico de contraste: tau_nc(1) = 1.42368
 valor p asintótico 0.962
 contraste con constante 
 modelo: (1-L)y = b0 + (a-1)*y(-1) + ... + e
 Coef. de autocorrelación de primer orden de e: 0.073
 diferencias retardadas: F(8, 33) = 4.427 [0.0010]
 valor estimado de (a - 1): -0.0113117
 Estadístico de contraste: tau_c(1) = -0.330576
 valor p asintótico 0.9181
 con constante y tendencia 
 modelo: (1-L)y = b0 + b1*t + (a-1)*y(-1) + ... + e
 Coef. de autocorrelación de primer orden de e: 0.121
 valor estimado de (a - 1): -0.149824
 Estadístico de contraste: tau_ct(1) = -1.62217
 valor p asintótico 0.7846
Verificamos la Condición de Rechazo para las 3 regresiones y
escribimos los resultados y la Conclusión Final :
Ecuación Sin constante: α = 0.05 , α* = 0.962 ,
 Condición de rechazo: ( α* < α ) 
 0.962 0.05 No se cumple la desigualdad,
  no es significativo. En la ecuación sin constante.
Como  no es significativo en las tres ecuaciones de Dickey-Fuller,
 concluimos que la serie EXPR t no es estacionaria.