Trabajo Final 2018 Econometria I

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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES 
Economía y Negocios Internacionales 
 
EVOLUCIÓN DE LA DEMANDA INTERNA EN EL PERÚ DESDE 1970-2017 
 
Curso: Econometría I 
Bloque: FC- PREENI05A2M 
Profesores: 
- Álvarez Quiroz, Víctor Josue 
- Palomares Palomares, Carlos Iván 
Integrantes: 
 Ñufflo Sandoval, Paola Jasmin 
 Onofre Abril, Staci Melanie 
 Robles Rado, Selena 
 Salcedo Ccasani, Luz Andrea 
 Silva Villegas, Greysi Abiatar 
 
 
 
 
La Molina, Lima – Perú 
 2018 – 1 
 
 
ÍNDICE 
 
1. RESUMEN ................................................................................................... 2 
2. INTRODUCCIÓN ......................................................................................... 3 
2.1. PROBLEMA .......................................................................................... 3 
2.2. OBJETIVO GENERAL .......................................................................... 3 
2.3. OBJETIVO ESPECÍFICO ...................................................................... 3 
2.4. HIPÓTESIS ........................................................................................... 3 
2.5. JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO .......................................................... 3 
2.6. ANTECEDENTES ................................................................................. 4 
3. MARCO TEÓRICO ...................................................................................... 7 
4. METODOLOGÍA .......................................................................................... 8 
4.1. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN.............................................................. 8 
4.2. VARIABLE ............................................................................................. 8 
4.2.1. VARIABLE DEPENDIENTE (𝑌𝑡) ..................................................... 9 
4.2.2. VARIABLES INDEPENDIENTES ................................................... 9 
a) Consumo privado (𝑋1𝑡) ......................................................................... 9 
b) Consumo público (𝑋2𝑡) ......................................................................... 9 
c) Inversión bruta interna (𝑋3𝑡) ................................................................. 9 
4.3. INSTRUMENTO DE INVESTIGACIÓN ............................................... 10 
5. RESULTADOS .......................................................................................... 11 
5.1. ANÁLISIS DEL MODELO DE REGRESIÓN ....................................... 11 
5.1.1. VERIFICAR LOS SUPUESTOS ................................................... 13 
a) Linealidad por MCO ............................................................................ 13 
b) Homocedasticidad (descarte de heterocedasticidad) .......................... 14 
c) Normalidad .......................................................................................... 15 
d) No autocorrelación .............................................................................. 15 
6. CONCLUSIÓN ........................................................................................... 19 
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS........................................................... 20 
8. ANEXOS…………………………………………………………………...…….21 
 
 
 
 
2 
 
 
1. RESUMEN 
El siguiente trabajo tiene como objetivo principal demostrar los factores más 
relevantes y significativos, aquellos que han tenido un mayor nivel participativo 
en la determinación del aumento o disminución de la demanda interna en nuestro 
país desde 1970 hasta el 2017, siendo este fenómeno explicado por el modelo 
planteado, el cual además incluye variables endógenas como el consumo 
privado(C), gasto del gobierno, es decir, el consumo público (G) y la inversión 
bruta interna (I), con la finalidad de identificar cual es o son las variables que 
explican más a nuestra variable exógena, la demanda interna (DI). 
Por consiguiente, se realizará diversos estudios econométricos para la selección, 
revisión y aceptación de dichas variables. Para la efectuación de estos 
procedimientos, se hará uso del programa E-views, el cual nos permitirá 
confirmar y comprobar con suma validez lo expuesto en este estudio. 
ABSTRACT 
The following manuscript's main objective is to demonstrate the most relevant 
and significant factors that influence and have influenced the domestic demand 
of the country from 1970 to 2017, this being explained by the proposed model, 
which includes endogenous variables such as household consumption (C), 
government spending (G) and investment (I), with the purpose of identifying what 
is or are the variables that explain our exogenous variable, internal demand (ID). 
 
Therefore, several econometric studies will be carried out for the selection, review 
and acceptance of said variables. For the performance of these procedures, the 
E-views program will be used, which allow us to confirm and verify with great 
validity the information presented in this study. 
 
 
 
 
 
 
 
 
3 
 
2. INTRODUCCIÓN 
 
2.1. PROBLEMA 
¿Qué variable o variables; consumo privado, consumo público, inversión bruta 
interna; han tenido un mayor nivel participativo en la determinación del aumento 
o disminución de la demanda interna en nuestro país? 
2.2. OBJETIVO GENERAL 
Demostrar la(s) variables más relevantes y significativas que ha influido en el 
modelo de demanda interna de nuestro país evaluadas desde 1970 hasta el 
2017. 
2.3. OBJETIVO ESPECÍFICO 
Demostrar dichas variables a través de modelos econométricos verificando los 
supuestos que estos deben cumplir para afirmar su significancia y su grado de 
aporte dentro del modelo. 
2.4. HIPÓTESIS 
La función de regresión lineal planteada está influenciada en mayor medida por 
las dos variables más relevantes y significativas, es decir, el consumo público y 
la inversión bruta interna; puesto que estas son determinantes en el aporte para 
el desarrollo económico y nivel de bienestar del país. 
2.5. JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO 
La presente investigación se enfocará en demostrar las variables que más 
influyeron y explicaron la evolución de la demanda interna de nuestro país desde 
1970 hasta el 2017; el proceso de análisis nos ayudará a entender su importancia 
ya que la principal fuente de crecimiento dentro de un país es su mercado interno 
impulsado principalmente por sus productores y consumidores. Asimismo, este 
nos permitirá entender porque la demanda interna impulsa en mayor medida el 
crecimiento del PBI, teniendo en cuenta las variables que más influyen en el 
resultado, a su vez nos ayudará a emitir recomendaciones para los próximos 
años y se precisará cuáles de las siguientes variables (consumo privado, 
consumo público e inversión bruta interna) explican mejor la variación en la 
demanda interna del país, considerando de mayor importancia las dos más 
significativas. 
 
4 
 
2.6. ANTECEDENTES 
Desde el pasado hasta la actualidad, los gobiernos y entidades de cada país han 
venido realizando investigaciones para efectuar una buena política 
macroeconómica y que al aplicarlas estas tengan un resultado positivo; es asi 
que en base a una serie de resultados de años anteriores pueden hacerse 
proyecciones. Por ello, existen investigaciones de los resultados de una política 
macroeconómica ya dada en algunos países en relación a la demanda interna. 
1. En primer lugar se tiene que, en marzo del 2010 fue presentado una 
investigación “Economía peruana del último siglo: ensayos de 
interpretación” por Javier Iguiñiz en la Pontifica Universidad Católica del 
Perù.El propósito de esta investigación es realizar un análisis de la 
colección de artículos del profesor Félix Jiménez donde en ella brinda el 
panorama del proceso económico de Perú en los años ochenta y noventa 
basándose pruebas de series de tiempo(análisis econométrico).Llegan a 
las conclusiones que la inflación se conforma por variables estructurales 
y no por el incremento del dinero o progresivo déficit público. El dinero es 
una variable regresada en relación al incremento de los precios, donde 
las políticas estabilizadoras de disminución monetaria y de aumento de la 
tasa de interés, adelantan el proceso inflacionario en lugar de reprimirlo. 
El déficit público es un factor que compensa la demanda efectiva 
ocasionada por el modo que adjudica el proceso de acumulación de 
capital debido a la distribución de la economía. No hay exceso de 
demanda (ocasionado por el déficit público) detrás del déficit externo. La 
demanda en los años ochenta y noventa estaba en decreciente debido al 
exceso en el gasto público por el mal manejo del dinero. 
 
2. Palazuelos, Enrique. (2007).Dinámica Macroeconómica de Estados 
Unidos: ¿Transición entre dos recesiones? .Instituto Complutense de 
Estudios Internacionales, Madrid, España. En ellos nos explica tres 
mecanismos empleados en la economía estadounidense, primero la 
inversión, donde a través de las innovaciones tecnológicas impulsaron las 
perspectivas de las empresas a renovar sus equipos productivos para 
estar a la par de la exigencia del mercado. Tenían la facilidad de acceso 
 
5 
 
al crédito y el alza de las bolsas de valores les daba la posibilidad de 
financiarse en el mercado de capitales. Desde 1992 a 1995 la inversión 
creció una taza de 10,5% anual, pero, este se aceleró aún más hasta 1999 
en 11,55% llegando a su fase expansiva. Sin embargo, en el transcurso 
del crecimiento las empresas obviaron fomentar su ahorro interno, 
cayendo así el aporte de las innovaciones a la inversión ya que estaba 
lejos de sus posibilidades. Como consecuencia llego el fenómeno de 
sobreinversión debido al exceso de la capacidad productiva, ante ello las 
empresas redujeron sus inversiones y empezaron operar en condiciones 
de baja capacidad. En este caso la política económica resultó inadecuada, 
puesto que los intentos de estímulos fiscales y monetarios no tuvieron 
efectos positivos en sus intentos de incentivar la inversión, por ello a partir 
del 200 al 2003 las inversiones tuvieron tazas de variación negativa. 
Segundo llego el endeudamiento de las empresas y de hogares, para 
financiarse sus inversiones lo hicieron a través de préstamos, emisiones 
de bonos, hipotecas, papel comercial y otros instrumentos de crédito a 
tasas de intereses bajas. A partir de 2000 los activos se redujeron pero no 
las obligaciones de pago, llegando así el deterioro patrimonial, asimetría 
contable y quiebra de empresas. En el sector domésticos sus activos se 
redujeron en 14% del PBI, sus obligaciones aumentaron un 15% y su 
riqueza se redujo en 20%. Finalmente fue el comportamiento de los 
mercados financieros (en particular de la bolsa).El incremento de las 
cotizaciones en 1992 era lógico debido a las inversiones realizadas, pero, 
desde 1995 en boom paso a ser un extraño proceso de persistentes 
compras y ventas de títulos, con elevación de las acciones sin tener 
relación real de la situación de las empresas. Tanto las empresas y 
hogares vieron cómo se desvalorizaba sus activos pero no las deudas a 
devolver. Así debido a malas medidas económicas para incentivar la 
inversión trajo como consecuencias reducción del consumo, el 
endeudamiento de hogares y empresa, burbuja inmobiliaria, trayendo un 
recesión posterior. 
 
 
6 
 
3. Rodríguez, Araceli. (2015). “La función de la publicidad televisiva en la 
consolidación de la sociedad de consumo en España durante el régimen 
de franco (1956-1975)” por journal of Spanish Cultura Studies. El 
propósito de este escrito es estudiar la función que realizo la publicidad 
televisiva en el comienzo y arraigo de la sociedad de consumo en España, 
durante la dictadura de Franco o Franquista. El estudio sobre este corpus 
documental revisa, primordialmente, las categorías de productos y 
servicios anunciados, relacionándolas con la dinamización de la demanda 
interna. La adecuada publicidad (televisiva) impulso el gasto sin olvidar el 
ahorro como un agente beneficioso para el país. En los años setenta 
España todavía se encontraba en desarrollo de su economía ya que 
estaba por debajo de otras economías, por ello, el incentivo del consumo 
fue una clave positiva. Emergieron nuevas empresas para satisfacer las 
necesidades de consumidores. 
4. Banco Mundial. (2017).”Panorama general del Perú”. El propósito es 
informar acerca del panorama del Perú, muestra que el país presento dos 
fases en relación al crecimiento económico. Primero durante el 2002 y 
2013 Perú se definió, como país con alto dinamismo en América Latina, 
con un crecimiento del PBI de 6.1% anual. Las políticas macroeconómicas 
adecuadas y cambios de reformas estructurales en diferentes áreas 
tuvieron como resultado tener un crecimiento económico y tener una baja 
inflación. Segundo durante el 2014 y 2017,la expansión de la economía 
se desacelero, debido, a la caída de los precios commodities. Este género 
la caída de la inversión privada, hubo menores ingresos fiscales y 
disminución del consumo. 
5. QUO VADIS PERU. (2017).”La inversión es el motor del crecimiento y 
encamina el cierre de brechas” por la Cámara de Comercio de Lima y su 
Instituto de Economía y Desarrollo Empresarial (IEDEP-CCL).El propósito 
es indicar que las generar inversiones principalmente del sector privado 
es importante puesto que aporta el 80% del total de las inversiones en el 
país y contribuye el 20% del producto interno (PBI).Es claro que la 
inversión es un factor para el desarrollo y por lo tanto a través de ello se 
puede cerrar brechas que puedan existir. La creación de empresas, 
aumento de empleo implica la reducción de la pobreza todo debido a la 
 
7 
 
inversión. También es importante generar la inversión domestica ya que 
permite el incentivo al ahorro. Como ejemplo esta las medidas del gasto 
en reconstrucción que se está realizando en Perú. 
3. MARCO TEÓRICO 
La demanda interna se mide como el gasto en bienes y servicios que realizan 
los agentes económicos de un país, es decir, personas, empresas y el gobierno, 
tanto para consumo como para inversión durante un determinado periodo de 
tiempo; a su vez, es un indicador de desarrollo y nivel de bienestar de un país, 
cuando esta crece, trae como resultado que la economía del mismo crezca a 
través de mayor producción y empleo, y viceversa. 
En una economía abierta, esta se obtiene de la diferencia de la demanda 
agregada (DA) y las exportaciones netas (X-M); mientras que en una economía 
cerrada esta es igual a la suma de Consumo privado, Inversión y el Gasto del 
Gobierno o Consumo Público. 
La demanda interna de un país puede ser un motor importante para el 
crecimiento del mismo; sin embargo, cuando el crecimiento se basa en un 
endeudamiento descontrolado en subsidios por parte del Gobierno favoreciendo 
a los productores nacionales hay un riesgo alto a la desaceleración económica. 
Para que la demanda de un país se vea afectada existen varios factores que se 
involucran, por ejemplo: al bajar la tasa de desempleo, la demanda tiene a 
aumentar; asimismo, a mayor crecimiento, mayor demanda y por último, si los 
consumidores tienen buenas expectativas del futuro, la demanda tienden a 
crecer también. 
VARIABLES: 
La demanda interna del Perú es explicada por tres variable: consumo privado, 
consumo público y la inversión bruta interna, las cuales serán definidas a 
continuación: 
 X1: consumo privado, incluida en el modelo de demanda interna debido a que 
comprende el consumo de familias. 
 
8 
 
X2: consumo público, considerada como una de las variables que explican la 
demanda interna debido a que representa el gasto de las instituciones públicas, 
además incluyen la realización de obras públicas. 
X3: inversión brutainterna, incluida en el modelo debido a que representa la 
compra de bienes con la finalidad de utilizarlas para producir bienes y servicios. 
4. METODOLOGÍA 
 
4.1. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN 
La presente investigación tiene como propósito determinar los factores más 
relevantes y que tienen mayor influencia en la demanda interna, la cual permite 
determinar la totalidad del consumo (público y privado) e inversión y ver cómo 
estas han ido variando en nuestro país. Esto suceso podemos verlo a partir de 
los 3 componentes, los cuales serán explicados posteriormente. 
Para llevar a cabo este estudio, recolectamos datos de entidades como el Banco 
Central de Reserva del Perú, INEI, entre otras, utilizando de esta manera datos 
cuantitativos representados por las cuatro variables cuantitativas; de las cuales 
tres son independientes (consumo público, consumo privado, inversión) y una 
dependiente (demanda interna). 
Según el tipo de diseño de investigación esta es no experimental, puesto que, 
se realizar cambios en las variables, basándose en datos anteriores, en este 
caso datos recogidos desde los años 1970 hasta el 2017 siendo las variables 
observadas en su ambiente natural. Además, se apoyará por el método 
descriptivo y explicativo con el fin de lograr un conocimiento teórico respecto a 
la realidad objetiva explicada en la demanda interna del país a través del análisis 
de las variables explicativas que tomaremos en cuenta. 
4.2. VARIABLE 
En la presente sección serán especificadas las variables que influyeron en la 
demanda interna del Perú entre los años 1970-2017. Con este objetivo 
clasificaremos las variables en: Variable dependiente o regresada y variables 
independientes o regresoras. 
 
 
9 
 
4.2.1. VARIABLE DEPENDIENTE (𝑌𝑡) 
Inicialmente se mencionó que el objetivo del trabajo es demostrar la(s) variables 
más relevantes y significativas que influyeron en el modelo de demanda interna 
de nuestro país evaluadas desde 1971 hasta el 2017, en ese sentido el 
regresando del modelo econométrico está definido como la demanda interna del 
Perú. 
La variable dependiente es de tipo cuantitativo, debido a que mide la demanda 
interna en variaciones porcentuales .El tipo de dato son: series temporales (las 
observaciones de la variable dependiente se dan a través del tiempo y en orden 
cronológico. 
4.2.2. VARIABLES INDEPENDIENTES 
 
a) Consumo privado (𝑋1𝑡) 
Está constituido por el gasto de familias, personas, empresas en bienes y 
servicios tales como: alimentos, salud, alquiler de vivienda, suministros, ocio, 
ropa a excepción de la compra de viviendas nuevas; cuya finalidad es satisfacer 
necesidades, lo cual no incluye su uso para producir otros bienes. 
b) Consumo público (𝑋2𝑡) 
Está representado por el gasto realizado por parte del sector 
público(instituciones, organismos y entidades públicas) cuyo fin es proveer de 
servicios básicos a la sociedad tales como seguridad, servicios judiciales, 
distribución de la renta y riqueza del país de forma igualitaria, es decir, permite 
responder a las necesidades que la sociedad demanda. 
c) Inversión bruta interna (𝑋3𝑡) 
Es uno de los componentes del PBI y está comprendido por la compra de bienes 
cuya finalidad es la producción de otros bienes y servicios e incluye la compra 
de viviendas nuevas. Esta variable es una de las más volátiles en la demanda 
interna debido a que depende de las expectativas de los empresarios a cerca del 
futuro económico del país. 
 
 
 
10 
 
4.3. INSTRUMENTO DE INVESTIGACIÓN 
Para procesar y analizar los datos obtenidos se recurrió a la base de datos del 
Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), se tuvo que hacer un estudio 
general de los antecedentes y resultados pasados, los cuales son nuestro punto 
de objetivo principal para la recolecta de información. 
Luego de esta operación, se procederá a hacer uso del software E-views 9 con 
el fin de procesar los datos obtenidos. Con este programa, se hará las debidas 
estimaciones econométricas que nos dará como resultado el modelo de función 
lineal estudiado, asimismo se empleará el método por estimación MCO para 
resaltar las variables explicativas con mayor relevancia del modelo y el Método 
de Mínimos Cuadros Ordinarios nos permitirá hallar y estimar los valores de los 
parámetros poblacionales en el modelo de regresión lineal. Además, este 
minimiza la suma de las distancias al cuadrado entre las respuestas observadas 
y las respuestas reales. 
Los supuestos que se deben cumplir según dicho método son los siguientes: 
- Linealidad 
Establece una relación lineal entre las variables endógenas (incógnitas) y 
las exógenas (explicadas). 
- Homocedasticidad (No Heterocedasticidad) 
La varianza de los errores debe ser constantes a lo largo de las 
observaciones. Se cumple este supuesto cuando la varianza de los 
residuos es la misma para cada observación de la regresión. Caso 
contrario, al observarse alguna diferencia en la varianza, se determinará 
la presencia de heterocedasticidad. 
- No Autocorrelación 
Los residuos no presentan un patrón determinado y no están 
correlacionados entre sí en una corrida. 
- Normalidad 
Se busca que los errores se distribuyan de forma normal. 
Además, se empleará las correcciones del modelo, en caso sea necesario si se 
observan deficiencias o vulneraciones de algunos de los supuestos, tales 
como: 
 
11 
 
- Método de Mínimos Cuadrados Ponderados (MCP): Para corregir 
problemas de heterocedasticidad, cuando la varianza es conocida. 
- El Método de White: Se utiliza para corregir problemas de 
heterocedasticidad cuando la varianza es desconocida. Método de 
Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG): Corrige los problemas de 
autocorrelación. 
- Método de Durbin – Watson: Corrige problemas de autocorrelación, 
mediante un sistema de orden “ρ”. Este método trabaja con su propia tabla 
estadística y detalla su respuesta según esta. 
 
5. RESULTADOS 
 
5.1. ANÁLISIS DEL MODELO DE REGRESIÓN 
Regresión lineal simple 
𝑌𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑡 + 𝛽2𝑋2𝑡 + 𝛽3𝑋3𝑡 + 𝐸𝑡 
En el siguiente cuadro de Eviews se muestra los resultados de la estimación por 
medio de MCO del modelo de regresión lineal. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Dependent Variable: Y 
Method: Least Squares 
Date: 06/09/18 Time: 09:54 
Sample: 1970 2017 
Included observations: 48 
 
 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 
C -0.170847 0.104284 -1.638286 0.1085 
X1 0.675800 0.029901 22.60103 0.0000 
X2 0.121040 0.015585 7.766316 0.0000 
X3 0.193772 0.007732 25.06224 0.0000 
 
 
R-squared 0.992977 Mean dependent var 3.485008 
Adjusted R-squared 0.992498 S.D. dependent var 7.190134 
S.E. of regression 0.622765 Akaike info criterion 1.970359 
Sum squared resid 17.06478 Schwarz criterion 2.126293 
Log likelihood -43.28863 Hannan-Quinn criter. 2.029287 
F-statistic 2073.680 Durbin-Watson stat 2.526188 
Prob(F-statistic) 0.000000 
 
 
 
12 
 
Al aplicar la prueba de significancia general del modelo, se concluye de manera 
global que todas las variables son significativas en conjunto, porque el p-value 
del estadístico de Fisher es menor que el nivel de significancia (5%). 
 P- value (0.0000) < 𝛼 (0.05)  Se rechaza 𝐻0, por lo tanto, es 
significativa. 
Asimismo, podemos determinar que regresoras son significativas y cuales no lo 
son para nuestro modelo, tomando un nivel de significancia (5%), analizamos las 
pruebas individuales de la siguiente manera tomando el p-value y el estadístico 
t para cada variable, obteniendo los siguientes resultados: 
 En 𝑋1  P- value (0.0000) < 𝛼 (0.05) 
Se rechaza 𝐻0, por lo tanto, 𝑋1 es significativa 
En 𝑋1  t = 22.60103 <= |+-1.96| 
Se rechaza 𝐻0, por lo tanto, 𝑋1 es significativa 
 En 𝑋2  P- value (0.0000) < 𝛼(0.05) 
Se rechaza 𝐻0, por lo tanto, 𝑋2 es significativa 
En 𝑋2  t = 7.766316 <= |+-1.96| 
Se rechaza 𝐻0, por lo tanto, 𝑋2 es significativa 
 En 𝑋3  P- value (0.0000) < 𝛼 (0.05) 
Se rechaza 𝐻0, por lo tanto, 𝑋3 es significativa 
En 𝑋3  t = 25.06224 <= |+-1.96| 
Se rechaza 𝐻0, por lo tanto, 𝑋3 es significativa 
Finalmente, obtenemos un modelo totalmente significativo global respecto a 
todas sus variables independientes, por ello se ha decidido no eliminar ninguna, 
puesto que a su vez, todas sus variables regresoras contribuyen al modelo de 
manera óptima, es decir, son significativas individualmente. 
 
 
 
13 
 
5.1.1. VERIFICAR LOS SUPUESTOS 
a) Linealidad por MCO 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Como hemos visto en la regresión lineal, las tres variables regresoras son 
significativas independientemente, por lo tanto no se ha eliminado ninguna lo 
cual nos indica que estamos antes un modelo consistente; para corroborar la 
significancia del modelo es necesario explicar la significancia individual y grupal 
por el modelo MCO de la regresión lineal simple, a través del p-value, teniendo 
en cuenta el valor de significancia de 5%, lo cual se ha verificado anteriormente. 
Asimismo, analizando otros indicadores, podemos observar un 𝑅2 de 0.992977, 
el cual expresa que es muy bueno. Además, no hay sospecha de problemas en 
la autocorrelación por lo que muestra Durbin-Watson de 2.526188. Sin embargo, 
este supuesto será confirmado con en el desarrollo de las otras pruebas, más 
adelante. 
Dependent Variable: Y 
Method: Least Squares 
Date: 06/09/18 Time: 09:54 
Sample: 1970 2017 
Included observations: 48 
 
 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 
C -0.170847 0.104284 -1.638286 0.1085 
X1 0.675800 0.029901 22.60103 0.0000 
X2 0.121040 0.015585 7.766316 0.0000 
X3 0.193772 0.007732 25.06224 0.0000 
 
 
R-squared 0.992977 Mean dependent var 3.485008 
Adjusted R-squared 0.992498 S.D. dependent var 7.190134 
S.E. of regression 0.622765 Akaike info criterion 1.970359 
Sum squared resid 17.06478 Schwarz criterion 2.126293 
Log likelihood -43.28863 Hannan-Quinn criter. 2.029287 
F-statistic 2073.680 Durbin-Watson stat 2.526188 
Prob(F-statistic) 0.000000 
 
 
 
14 
 
 
b) Homocedasticidad (descarte de heterocedasticidad) 
 
Heteroskedasticity Test: ARCH 
 
 
F-statistic 1.870129 Prob. F(1,45) 0.1783 
Obs*R-squared 1.875311 Prob. Chi-Square(1) 0.1709 
 
Test Equation: 
Dependent Variable: RESID^2 
Method: Least Squares 
Date: 06/17/18 Time: 17:59 
Sample (adjusted): 1971 2017 
Included observations: 47 after adjustments 
 
 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 
C 0.289300 0.145771 1.984615 0.0533 
RESID^2(-1) 0.199845 0.146136 1.367527 0.1783 
 
 
R-squared 0.039900 Mean dependent var 0.361859 
Adjusted R-squared 0.018565 S.D. dependent var 0.939569 
S.E. of regression 0.930807 Akaike info criterion 2.736091 
Sum squared resid 38.98804 Schwarz criterion 2.814820 
Log likelihood -62.29813 Hannan-Quinn criter. 2.765717 
F-statistic 1.870129 Durbin-Watson stat 1.976911 
Prob(F-statistic) 0.178252 
 
 
 
Según el Test de ARCH, el cual se utiliza para una base de datos de serie de 
tiempo, en conclusión, se afirma que existe homocedasticidad ya que: 
 P-value del estadístico de la prueba: 0.1709 > nivel de significancia 0.05 
Por lo que no se rechaza la hipótesis nula, por ende no hay heterocedasticidad. 
 
 
 
 
 
15 
 
c) Normalidad 
0
2
4
6
8
10
12
-0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2
Series: Residuals
Sample 1970 2017
Observations 48
Mean 1.91e-16
Median 0.026951
Maximum 1.146929
Minimum -0.778115
Std. Dev. 0.393141
Skewness 0.293321
Kurtosis 3.502509
Jarque-Bera 1.193327
Probability 0.550646
 
Se necesitó usar una dicotómica para corregir el test de normalidad. Después de 
la corrección según el Test Jarque Bera, los errores siguen una distribución 
normal ya que el p-value es de 0.5506446, el cual es mayor que el nivel de 
significancia de 0.05 por consiguiente no se rechaza la hipótesis nula, afirmando 
que el presente modelo sigue una distribución normal. 
d) No autocorrelación 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Dependent Variable: Y 
Method: Least Squares 
Date: 06/09/18 Time: 09:54 
Sample: 1970 2017 
Included observations: 48 
 
 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 
C -0.170847 0.104284 -1.638286 0.1085 
X1 0.675800 0.029901 22.60103 0.0000 
X2 0.121040 0.015585 7.766316 0.0000 
X3 0.193772 0.007732 25.06224 0.0000 
 
 
R-squared 0.992977 Mean dependent var 3.485008 
Adjusted R-squared 0.992498 S.D. dependent var 7.190134 
S.E. of regression 0.622765 Akaike info criterion 1.970359 
Sum squared resid 17.06478 Schwarz criterion 2.126293 
Log likelihood -43.28863 Hannan-Quinn criter. 2.029287 
F-statistic 2073.680 Durbin-Watson stat 2.526188 
Prob(F-statistic) 0.000000 
 
 
 
16 
 
Para poder analizar este supuesto, se deberá trabajar con el número de rezagos 
que presente criterios de información con el valor más bajo para lo cual se 
recurrirá el Akaike, el cual será analizado a continuación: 
Lags to include: 1 
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 
 
 
F-statistic 3.675463 Prob. F(1,43) 0.0619 
Obs*R-squared 3.779764 Prob. Chi-Square(1) 0.0519 
 
Test Equation: 
Dependent Variable: RESID 
Method: Least Squares 
Date: 06/20/18 Time: 09:39 
Sample: 1970 2017 
Included observations: 48 
Presample missing value lagged residuals set to zero. 
 
 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 
C 0.011194 0.101419 0.110372 0.9126 
X1 0.002224 0.029055 0.076560 0.9393 
X2 0.001623 0.015156 0.107117 0.9152 
X3 -0.003994 0.007791 -0.512699 0.6108 
RESID(-1) -0.297401 0.155127 -1.917150 0.0619 
 
 
R-squared 0.078745 Mean dependent var 1.30E-16 
Adjusted R-squared -0.006953 S.D. dependent var 0.602562 
S.E. of regression 0.604653 Akaike info criterion 1.930008 
Sum squared resid 15.72101 Schwarz criterion 2.124924 
Log likelihood -41.32018 Hannan-Quinn criter. 2.003667 
F-statistic 0.918866 Durbin-Watson stat 2.140107 
Prob(F-statistic) 0.461749 
 
 
 
 
 
 
 
17 
 
Lags to include: 2 
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 
 
 
F-statistic 3.267841 Prob. F(2,42) 0.0480 
Obs*R-squared 6.463549 Prob. Chi-Square(2) 0.0395 
 
Test Equation: 
Dependent Variable: RESID 
Method: Least Squares 
Date: 06/20/18 Time: 09:41 
Sample: 1970 2017 
Included observations: 48 
Presample missing value lagged residuals set to zero 
 
 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 
C 0.008048 0.099475 0.080909 0.9359 
X1 0.002704 0.028494 0.094893 0.9249 
X2 0.001570 0.014862 0.105622 0.9164 
X3 -0.003552 0.007644 -0.464703 0.6445 
RESID(-1) -0.357695 0.156466 -2.286090 0.0274 
RESID(-2) -0.245923 0.149285 -1.647342 0.1070 
 
 
R-squared 0.134657 Mean dependent var 1.30E-16 
Adjusted R-squared 0.031640 S.D. dependent var 0.602562 
S.E. of regression 0.592952 Akaike info criterion 1.909063 
Sum squared resid 14.76688 Schwarz criterion 2.142963 
Log likelihood -39.81752 Hannan-Quinn criter. 1.997454 
F-statistic 1.307137 Durbin-Watson stat 1.999258 
Prob(F-statistic) 0.279388 
 
 
 
Lags to include: 3 
 
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 
 
 F-statistic 2.133985 Prob. F(3,41) 0.1107 
Obs*R-squared 6.482725 Prob. Chi-Square(3) 0.0903 
 
Test Equation: 
Dependent Variable:RESID 
Method: Least Squares 
Date: 06/17/18 Time: 18:07 
Sample: 1970 2017 
Included observations: 48 
Presample missing value lagged residuals set to zero. 
 
 
 
18 
 
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 C 0.007766 0.100678 0.077138 0.9389 
X1 0.002897 0.028867 0.100350 0.9206 
X2 0.001656 0.015052 0.110002 0.9129 
X3 -0.003692 0.007802 -0.473245 0.6385 
RESID(-1) -0.353157 0.161724 -2.183700 0.0348 
RESID(-2) -0.238527 0.160335 -1.487683 0.1445 
RESID(-3) 0.021742 0.157992 0.137613 0.8912 
 
 R-squared 0.135057 Mean dependent var 1.30E-16 
Adjusted R-squared 0.008480 S.D. dependent var 0.602562 
S.E. of regression 0.600001 Akaike info criterion 1.950268 
Sum squared resid 14.76007 Schwarz criterion 2.223152 
Log likelihood -39.80643 Hannan-Quinn criter. 2.053391 
F-statistic 1.066993 Durbin-Watson stat 2.005853 
 
Prob(F-statistic) 0.397826 
 
 
 
Lags to include: 4 
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 
 
 F-statistic 1.710292 Prob. F(4,40) 0.1667 
Obs*R-squared 7.010415 Prob. Chi-Square(4) 0.1353 
 
Test Equation: 
Dependent Variable: RESID 
Method: Least Squares 
Date: 06/20/18 Time: 09:43 
Sample: 1970 2017 
Included observations: 48 
Presample missing value lagged residuals set to zero. 
 
 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
 
 C 0.008025 0.101280 0.079240 0.9372 
X1 0.005628 0.029287 0.192152 0.8486 
X2 -0.000584 0.015460 -0.037754 0.9701 
X3 -0.003452 0.007855 -0.439457 0.6627 
RESID(-1) -0.347733 0.162865 -2.135105 0.0389 
RESID(-2) -0.270420 0.167303 -1.616352 0.1139 
RESID(-3) -0.020983 0.169720 -0.123631 0.9022 
RESID(-4) -0.117222 0.163353 -0.717600 0.4772 
 
 R-squared 0.146050 Mean dependent var 1.30E-16 
Adjusted R-squared -0.003391 S.D. dependent var 0.602562 
S.E. of regression 0.603582 Akaike info criterion 1.979143 
Sum squared resid 14.57246 Schwarz criterion 2.291010 
Log likelihood -39.49944 Hannan-Quinn criter. 2.096998 
F-statistic 0.977310 Durbin-Watson stat 1.985261 
Prob(F-statistic) 0.461001 
 
 
 
Tomando el criterio de información según Akaike, se puede definir que el número 
de rezagos óptimo es 2, puesto que este presenta el menor Akaike (1.909063), 
a diferencia de los demás rezagos. 
 
19 
 
Por ello, analizando el segundo cuadro del supuesto de No Autocorrelación, 
concluimos que según el test de Multiplicación de Lagrange, existe 
autocorrelación ya que el p-value del estadístico de prueba es de 0.0519, el cual 
es mayor que el nivel de significancia de 0.05. Por lo tanto, no se rechaza la 
hipótesis nula. No se realiza ninguna corrección. 
6. CONCLUSIÓN 
El presente trabajo se mantiene con la misma función ya planteada en el inicio, 
puesto que todas sus variables son significativas. 
𝑌𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑡 + 𝛽2𝑋2𝑡 + 𝛽3𝑋3𝑡 
X1: Consumo privado 
X2: Consumo público 
X3: Inversión bruta interna 
Por ello tenemos: 
𝑦 = −0.170647 + 0.675800𝑥1 + 0.121040𝑥2 + 0.193772𝑥3 
Según los resultados obtenidos en el presente modelo, hemos observado que 
las variables explicativas son significativas sin ninguna excepción, por ello es 
necesario tener dichas variables para evaluar la variación de la demanda interna 
en el Perú desde 1970 hasta 2017, ya que ellas influyen a esta, estas han sido 
corroboradas en cuanto a los supuestos que deben cumplirse y asimismo nos 
indica que la demanda interna es explicada en mayor parte por el consumo 
privado y la inversión bruta interna, que sea explicada por esta es un factor 
positivo, sin embargo el consumo público debería ser un factor de preocupación 
ya que esto nos demuestra que los Gobiernos de turno no están haciendo 
mucho para que nuestro país mejore, en términos de asignación del presupuesto 
en los distintos sectores como salud, educación, instituciones, etc. 
- 𝑋1: Por cada aumento de 1 variación porcentual en la demanda interna, el 
consumo privado aumenta en 0.675800 variación porcentual. 
- 𝑋2: Por cada aumento de 1 variación porcentual en la demanda interna, el 
consumo público aumenta en 0.121040 en variación porcentual. 
- 𝑋3: Por cada aumento de 1 variación porcentual en la demanda interna, la 
inversión bruta interna aumenta en 0.193772 en variación porcentual. 
 
 
20 
 
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
 
 
- Banco Central de Reserva del Perú (2017). Recuperado de 
http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/nota-semanal/cuadros-
estadisticos.html 
- Guillermo Celso Oglietti (Octubre 2007). Demanda y Crecimiento 
Económico. Ed. Barcelona, España. 
- Instituto Complutense de Estudios Internacionales (Abril, 2007). Dinámica 
Macroeconómica de Estados Unidos: ¿Transición entre dos Recesiones? 
- Juan Pablo Mateo Tomé, Eduardo Sánchez Iglesias (Nov. 4, 2010). 
Política económica en Venezuela: propósitos, medidas y resultados 
obtenidos en la última década. Recuperado de https://halshs.archives-
ouvertes.fr/halshs-00532779/document 
- Lario, Fernando; Álvarez, Josué y Quineche, Ricardo (2014). 
Fundamentos de Econometría, La Molina-Lima, Perú. Fondo Editorial 
- Lario, Fernando; Álvarez, Josué y González, Carlos (2016). Investigación 
en Economía y Negocios: Metodología con aplicaciones en E-views. La 
Molina-Lima, Perú. Fondo Editorial 
- Roldán P. (s.f.) Demanda Interna. Recuperado de 
http://economipedia.com/definiciones/demanda-interna.html 
- Rodríguez Mateos, Araceli (Sep. 2015). La Función de la publicidad 
televisiva en la consolidación de la sociedad de consumo en España 
durante el régimen de Franco (1957-1975). 
http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/nota-semanal/cuadros-estadisticos.html
http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/nota-semanal/cuadros-estadisticos.html
https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00532779/document
https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00532779/document
http://economipedia.com/definiciones/demanda-interna.html
 
21 
 
 
 
ANEXOS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
22 
 
 
 
	1. RESUMEN
	2. INTRODUCCIÓN
	2.1. PROBLEMA
	2.2. OBJETIVO GENERAL
	2.3. OBJETIVO ESPECÍFICO
	2.4. HIPÓTESIS
	2.5. JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO
	2.6. ANTECEDENTES
	3. MARCO TEÓRICO
	4. METODOLOGÍA
	4.1. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
	4.2. VARIABLE
	4.2.1. VARIABLE DEPENDIENTE (,𝑌-𝑡.)
	4.2.2. VARIABLES INDEPENDIENTES
	a) Consumo privado (,𝑋-1𝑡.)
	b) Consumo público (,𝑋-2𝑡.)
	c) Inversión bruta interna (,𝑋-3𝑡.)
	4.3. INSTRUMENTO DE INVESTIGACIÓN
	5. RESULTADOS
	5.1. ANÁLISIS DEL MODELO DE REGRESIÓN
	5.1.1. VERIFICAR LOS SUPUESTOS
	a) Linealidad por MCO
	b) Homocedasticidad (descarte de heterocedasticidad)
	c) Normalidad
	d) No autocorrelación
	6. CONCLUSIÓN
	7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS