econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews http://www.eumed.neteconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Introduccin al EViewsMensaje de Bienvenida Barra deEstado de las aplicaciones rea de Sintaxis de Comandos Men Principal (Herramientas Generales) Lnea de Estado Zona de presentacin de contenidos y resultados El doble Click en el icono de EViews cierra el programa Archivo activo Mensaje de Bienvenida econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Tipos de Objetos Los objetos ms usados en EViews son las series y ecuaciones, aunque existen otros tipos de objetos. Donde cada uno esta asociado a un icono que lo identifica y todo esto aparece en el Workfile.econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Funcin DescripcinView (Vista)Muestra la visualizacin de la serie. Procs (Procedimiento)Activa procedimientos a aplicar a la serie. Objets (Objetos)Es el men de almacenamiento y presentacin del objeto.Print (Imprimir)Imprime el grfico o la serie. Name (Nombre)Permite cambiar el nombre al objeto serie asignado. Freeze (Congelar)Genera una tabla con el contenido actual. Edit +/- (Edicin)Activa y desactiva el modo de edicin de datos. Smpl +/- (Muestra)Presenta los datos en periodos seleccionadoso para el total del rango. Label +/- (Etiqueta)Muestra y oculta la etiqueta de la serie. Wide +/- (Ancho)Cambia la visualizacin de la tabla de vertical a horizontal . InsDel (Insertar)Inserta o borra objetos de la serie. Title (Titulo)Permite introducir un titulo al objeto tabla. Sample (Muestra)Cambia el periodo de muestra activo. Genr (Generar)Permite transformar la serie y generar una nueva variable. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Ramn Maha (2001) GUA DE MANEJO DEL PROGRAMA E-VIEWS econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Ramn Maha (2001) GUA DE MANEJO DEL PROGRAMA E-VIEWS econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Ramn Maha (2001) GUA DE MANEJO DEL PROGRAMA E-VIEWS econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Ventana del Workfile Ventana de Objeto abierto (Grfico) Ventana de Objeto ecuacin Archivo activo Base de datos prefijado Directorio por defectorea de Mensaje econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Paracomenzaracrearunficherodetrabajodebeiniciarpor definir el tipo de datos (que sern mensual, semental, etc) que quedarnalmacenadoseneltipodefichero,seguidamentese tendr que definir las variables a utilizar. La ejecucin de un nuevo fichero debe ejecutarse Como: File/New/Workfile Creacin de un Fichero de Trabajo con EViewsSeguidamentetendremosquedefinirelperiododetiempo,que esta la base de datos esta puede ser: econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Para fines pedaggicos, presentaremos una base de datos cuatrimestralmente de 1952 -1996.Entonceslaventanadeberaquedarassitomamosel ejemplo de esta gua positiva. Estructura de Datos Corte Transversal Serie de Tiempo Data Panel Nombre archivo Nombrede trabajo Hoja Frecuencia Multi- Aos. Anual. Semi-anual. Cuatrimestral. Trimestral. Bimestral. Quincenal. Cada 10 das Semanalmente. Diariamente 5 das Diariamente - 7 da. Diariamente Semana personalizada. Das en horas y minutos. Nmero de fecha. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Enlassiguientesguapositivas ensearemosacrearlasvariables regresoras, digital la base de datos y ha importar los datos si se tiene. Ventana de Titulo Barra de Herramientas Directorio de Objetos Lnea de Status, que presenta el rangoy la muestra de rango. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Creacin de Variables y Datos Para crear la base de datos hay que seguir la siguiente instruccin: Quick/Empty Group (Edit Series) Sinosubicamosalcostadodelaceldaobspodremosdigitarla variable.Hayquemencionar,queelnombreenEViewstienen unmximodecaracteres,nosepermitencaracteresinvlidos como:,Log(Argumentodelprograma),@,#,$,,!,*.Perosi permita _ ejemplo (PBI_PC). econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Para nuestro ejemplo digitaremos la variables: GDP, PR, M1 y RS. Comoenlamayoradelosprogramasintegradosenel entornoWindows,podemosutilizarcopiar(Ctrl+C)y pegar(Ctrl+V),debemostenerlaprecaucindeutilizarel formato de coma numrico adecuado, y que en el caso del EViews es un punto. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Sitenemoslosdatosoriginalesenunformatodetabla(como nosotrosenExcel),elcopiadoypegadopuedeserrealizado,de toda la base de datos. SisepresentaralacomaenExcelestaserreemplazadadela siguiente manera: Si observamos el Excel, notaremos que existen comas en lo datos, por lo cual lo reemplazaremos por punto mediante: Inicio/Modificar/ Reemplazar econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Una vez ya reemplazado las comas por punto, ya podremos copiar y pegar la base en EViews. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Despusdepegarlosdatos,podemosguardarnuestrabasede datos mediante un Click en Name por defecto aparece el nombre group01,nosotroslocambiaremosydigitaremosDatosy seguidamente Intro. Sielusuarioleinteresautilizarlabaseutilizadaenesta presentacin,enlasiguienteguapositiva,pondremoslabase original,solotienequehacer2ClickparaingresaralExcely copiar la base al EViews. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Base de Datos del Ejemplo OBS GDP PR M1 RS1952:1 87.875 0.1975607 126.537 1.641952:2 88.125 0.1981673 127.506 1.677667 GDP: Producto Domestico Bruto1952:3 89.625 0.2001787 129.385 1.828667 M1: Medio Circulante1952:4 92.875 0.2012459 128.512 1.923667 PR: Nivel de precio (GDP deflactor)1953:1 94.625 0.2010517 130.587 2.047333 RS: Tasa a 3 meses del tesoro1953:2 95.55 0.2014442 130.341 2.2026671953:3 95.425 0.2022359 131.389 2.0216671953:4 94.175 0.2027231 129.891 1.4863331954:1 94.075 0.2034164 130.173 1.0836671954:2 94.2 0.203841 131.385 0.81433331954:3 95.45 0.2042913 134.627 0.8696667 Solo 2 Click rpidos para 1954:4 97.36375 0.204374 134.252 1.036333 ingresar a la base de datos 1955:1 100.725 0.2056032 136.413 1.256333 de EXCEL1955:2 102.825 0.2062274 136.471 1.6143331955:3 104.925 0.207762 138.377 1.8613331955:4 106.6 0.2099975 137.244 2.3493331956:1 107.275 0.2120478 138.053 2.3793331956:2 108.675 0.2133287 138.375 2.5966671956:3 109.875 0.2161404 138.993 2.5966671956:4 112.125 0.2170651 139.087 3.063667econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Importar Datos de Excel Primero tenemos que convertir la hoja de Excel 2010 o 2007 en 2003. Para que se pueda extraer la data con facilidad. Una vez realizado esto la instruccin es: File/Import/Readeconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Unavezseleccionado nuestroarchivodeExcel, solobastahacerClicken Abrirparaqueaparezcala siguiente ventana:econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Datos ordenados Los datos estn ordenadosen columnas. Los datos estn ordenados en filas. Nombre de hoja Si la hoja de calculo tiene varias hojas de datos hay que nombrar que hoja se quiere seleccionar. Desde que celda (B2) se comenzara a seleccionar los datos a la derecha. Nombre de las series o nombres de la variables. Importar la muestra desde que periodo. Nota: Recordemos que importar datos es un mtodo alternativo a digitar o copiar y pegar datos.econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Despus de importar los datos el Workfile queda como se muestra en laventanasuperior.SiqueremosguardarlabaseenEViews,solo tenemosqueseleccionarlasvariablescreadasconenCtrl+Click, para luego con un Click derecho dirigirse a Open/as Group. Endondeenelmennameguardaremoslabaseconelnombre datos (es el mismo procedimiento que la gua positiva nmero 17). econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Conocimiento Previo Antes del Aplicar MCO Antes del aplicar el MCO es necesario repasar los supuestos msimportantesdelmodeloysusprincipalespropiedad deben cumplirse. Despus de repasar los supuesto que debe cumplir el Modelo Clsico lineal ya estamos listo para la estimacin de este o la corrida como usualmente se le suele llamar. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews El Modelo Lineal General (MLG) Yt=Xt + t supuestos del modelo E(Yt/Xt) = + Xt El modelo puede representarse. t~N(0 ; ^2.I) El error tiene una distribucin Normal. (X) = k X es fija y de rango (Txk) completo (no perfecta multicolinealidad) El error presenta una matriz de varianza y covarianza: E() = E(^2) =Var() Homoscesdasticidad. E(t,s) = Cov(t,s) = 0no autocorrelacin. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Propiedades de MCOEs no paramtrico. Es lineal en los parmetros. Es insesgado E()= Eficiente (Varianza mnima) Consistente plim() Ejemplo : El modelo que vamos a estimar t t t tPR Ln RS GDP Ln M Ln c | | | o + + + + = ) ( * * ) ( * ) 1 (3 2 1econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews El Estimador de MCO: Minimiza la suma de cuadrados del residuo | | | | | |o |X Y X Y Min '2;(((((

=Tk T TttTxkX X XX X XX X XX 2 12 22 211 12 11| | Y X X X' '=1|| || |k nX Y X Yk n ' ='=| | c co 2| |12) ( '= X X ov C ar V o |(((((

=TTxYYYY21111econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Estimacin con EViews EViews nos permite estimar MCO por tres mtodos que son equivalentes. 1. Uso de Comandos: LS log(m1)=C(1)+C(2)*log(gdp)+C(3)*rs+C(4)*log(rs) O Equation Ecuacion_1.LS log(m1) c log(gdp) rs log(rs) 2.Ventana de Dialogo: Quick/Estimate Equation/ Escribir la ecuacin con el mtodo seleccionar muestra. 3. Creacin de Ecuacin: Objects/New Object /Equation. Se activa una ventana de dialogo igual al caso uno. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews PrimerMtodo de Estimacin: Coeficientes i Desviacin estndar dei econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Segundo Mtodo de Estimacin: Escribir la ecuacin a estimar que tambin puede escribirse como: log(m1) C log(gdp) rs log(pr) Seleccin del mtodode estimacin . Por defecto EViews utiliza mnimos cuadrados ordinarios, LS-Least Quares . Seleccin del periodo o muestra. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Tercer Mtodo de Estimacin: econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Guardando la Estimacin: Como en los pasos anteriores guardaremos la estimacin haciendo Click en el men name y digitando como nombre de nuestra corrida ecuacion_1. De esta forma ya almacenado no tendremos que estimar de nuevo la ecuacin . econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Estimacin de Parmetros y Prueba estadsticas Los coeficientes estimados por MCO. Su interpretacindependeladenaturaleza delavariabledelmodelo.Paranuestro casoutilizautilizarseriesenlogaritmo, loscoeficientesrepresentanla elasticidad demanda por circulante. Si el productodomsticobruto(GDP) aumentaen0.46%lademandade dineroaumentaen0.46%,silatasade inters(RS)aumentaenunpunto porcentual,elcirculantedisminuyeen 0.027%ysielniveldeprecios(PR) aumentaen1%lademandapor circulante aumenta en 0.56%, por ultimo laconstateseinterpretaquepara valoresnulosdeRS,GDPyPR,la probabilidadqueaumenteelcirculante es de 3.69%. t t t tPR Ln RS GDP Ln M Ln c + + + = ) ( * 563 . 0 * 02703 . 0 ) ( * 46 . 0 69 . 3 ) 1 (econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews STD.Error: Error estndar de los coeficientes estimar. t-Statistic: Valor del estadstico t, bajo la hiptesis individual que las variables (H0: i =0).Con t-k grados de libertad, Indica que la variable contribuye a explicar la variable endgena. Prob: Si los Valores son superiores al 5% (=5%) no se rechaza la hiptesis nula y la variable exgena no sirve para explicar el modelo. R squared: Es el R cuadrado de la ecuacin y representa el porcentaje de la variabilidad de la variable dependiente explicad por la variable independiente. Adjusted R-squared: Permite medir el incremento neto de R cuadrado, cuando se incluye un nuevo regresor. SE. Of regression: Sum suared resid: Log likelihood: Representa el valor de la funcin de verosimilitud en los parmetros, til para la interpretacin del ratio de verosimilitud. | | | | | | X Y X Y Y Y SCR ' '=| | | | | | c c X Y X Y SCE ' ='=econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Durbin-Watson stat: Sirve para contrastar la hiptesis de incorrelacin entreperturbacionesaleatoriasfrentealapresenciade autocorrelacin. Mean depent var: Representa la media la variable dependiente. S.D depent var: Representa la cuasidesviacin tpica de la muestra. F-statistic: Es el estadstico que esta asociado a la hiptesis conjunta dequelosparmetrosasociadossonigualesacero(exceptoel intercepto). H0 : 1 =2 =3 =i Prob(F-statistic): Mide la probabilidad de cometer el erro tipo I . Se calcula con la distribucin F de Snedecor Fk-1;T-k-1. CriteriosdeInformacin:SonelAkaikeinfocriterionySchwarz criterion,estoscriteriosnosdaninformacindelacapacidad explicativadelmodeloypermiterealizarcomparacionesdelos modelos analizados. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Antesdeempezaracalcularlosintervalodeconfianzaparalos parmetros. Vamos a introducirnos en el uso de comandos en EViews. Comando en EViewsEnelreadecomandospodremosescribiryejecutarlosdiferentes comandos,ycuyosresultadosseirnalmacenandoenelWorkfile. Paraejecutaruncomandohayquesituarseenelreadesintaxisy escribir la sentencia completa del comando, para luego pulsar la tecla Intro para ejecute dicho comando. En simples palabras diremos que el rea de comando acta como una calculadoracientfica,dondesepuedenrealizartransformaciones (algebraicasoestadsticas)alavariablesparaluegoobtenerlos resultados. Veamos ejemplos de cmo usar el rea de comandos: econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Si queremos realizar la operacin de 5 al cuadro menos 3 entre 4. Debemos digitar en el rea de comandos =(5^2-3)/4 El rea demensaje nos da el resultado a la operacin que es5.5 Sinecesitamoselnmerode observacionesdelaregresin digitaremos:=@regobsysi queremosguardarestedatosen elarchivodetrabajodigitamos Scalar, para quesea almacenado comounescalar,entonces tenemosquedigitarprimeroel escalar un nombre como T igual al comando y Intro. El escalar se grabo comot econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Si queremos usar los valores de los coeficientes de la regresin hay que digitar Matrix, por que es una matriz de coeficientes, seguido de @coefs, y queremos guardar elWorkfile con el nombre de Coef. Sihacemos doble Click sobre t la ventana muestra el valor de 180 observacin que se usaron para la regresin. Se guarda la matriz con el nombre Coef. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Tipo de FuncinEmpieza con el Nombre Distribucin Acumulada (CDF)@c Densidad o probabilidad@d Inversa de CDF@q Generador del Nmero Aleatorio @r Tambinsepuedenobtenermedianteloscomandosdistribucionesque se utilizan tanto Estadstica como en Econometra. Presentaremos sus comandos ms usados en Econometra: econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews DistribucinFuncin Densidad/Funcin de probabilidad Chi-square@cchisq(x,v), @dchisq(x,v), @qchisq(p,v), @rchisq(v)F-distibucin@cfdist(x,v1,v2), @dfdist(x,v1,v2), @qfdist(p,v1,v2), @rfdist(v1,v1) Normal(Gaussian)@cnorm(x),@dnorm(x),@qnorm(p),@rnorm, nrnd T-Students@ctdist(x,v), @dtdist(x,v), @qtdist(p,v),@rtdist(v)v,v1,v,v2: Son los grados de libertad. X: Es el / 2 o X (valor calculado)p: Probabilidad de confianza. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Siqueremos obtener la probabilidad acumulada de la t-Student del 5% de significancia con 20 grados de libertad.* El comando a digitar es: =@qtdist(0.05,20) y Intro. Proporciona como resultado -1.725 por simetra 1.725 Siqueremos obtener la probabilidad acumulada de la t-Student del 10% de significancia con 15 grados de libertad. El comando a digitar es: =@qchisq(0.90,15) yIntro, proporciona comoo resultado 22.31 * Estos ejercicioscomo las tablas estadsticas se puede obtener de: Antunez Irgoin, Cesar.H (2010). Tablas estadsticas para Econometra. Edicin gratuita en: http://www.monografias.com/trabajos-pdf4/tablas-estadisticas-econometria/tablas-estadisticas-econometria.shtml econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Los comandos ms usados en EViews son: Funciones Descripcin GenrGenera directamente una operacin entre variables. Log(X)Logaritmo natural. exp(X) o @exp(X)Funcin exponencial e^x. Abs o @abs(X)Valor absolutoX. Sqr o @Sqr(X)Raz cuadrada. @sin(X)Funcin Seno@cos(X)Funcin Coseno. @asin(X)Arco seno. @acos(X)Arco coseno. @tan(X)Funcin tengente. rndNmero aleatorio entre cero y uno. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews FuncionesDescripcin nrndNmero aleatorio con media cero y varianza uno. @obs(X)Nmero de observaciones de X. @seError estndar de la regresin. @ssrSuma de cuadrados de los residuos. Cross(x,y)Producto cruzado de x e y. @cov(x,y)Covarianza entre x e y. @aic Criterio de Informacin del Akaike@coefcov(i,j) Matrix de Covarianza de i,j @coefs(i) Valor del coeficiente i en la regresin. @dw El estadistico Durbin-Watson de la regresin. @f La F-estadstica @fprob La probabilidad de la F-estadstica econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews FuncionesDescripcin @hq Criterio de Informacin de Hannan-Quinn . @jstat La J-estadstica para la funcinde GMM . @logl El valor de la funcin de probabilidad de log . @meandep Media de lavariable dependiente@ncoef el nmero de coeficientes estimados. @r2 R-cuadrado. @rbar2 R-cuadradoajustado. @coefcov Matriz de coeficientes@regobs El nmero de observaciones en la regresin. @schwarz El criterio de informacin de Schwarz. @sddep La desviacin normal de la variable dependiente @stderrs(i) El error normal para el coeficientei de la regresin. @tstats(i) El valor de la t-estadstica para el coeficiente i de la regresin. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews FuncionesDescripcin @coefcov Matriz de coeficientes . @coefs El vector de valores del coeficiente. @stderrs vector de errores normales para los coeficientes. @tstats El vector de valores de la t-estadstica para los coeficientes. @transpose(X)Se utiliza para determinar la transpuesta deX. @smpl La descripcin de la muestra us para la estimacin. @updatetime La representacin del cordn del tiempo y fecha a que la ecuacin fue estimada. @obs(y)Nmero de observaciones de la muestra. @det(X)Crea un escalar que contiene el determinante de X. @eigenvaluesCrea un vectorcon los valores propios de la matriz simtrica @fillledmatrix(3,2,1)Crea una nueva matrizde 3 filas y 2 columnas con todos los elementos igual a 1. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews FuncionesDescripcin @trend, @trend(n)Variableficticia de tendencia. @cor(x,y[,s])Covarianza entre X eY. @mean(x[,s])Media para la serie X. SymCrea una matriz simtrica. @min(x[,s])Mnimo valor de la serie X. @max(x[,s])Mximo de la serie X. @stdev(x[,s])Desviacinestndar de la serie X. @sum(x[,s])Suma de la serie X. @var(x[,s])Varianza de la serie X. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews FuncionesDescripcin @identity(i)Crea una matriz identidad de dimensin i @inverse(X)Crea una nueva matriz que es la inversa de una matriz no singular X. @rank(k)Crea un nuevo escalar con rango.de la matriz k. @trace(M)Crea un nuevo escalar que contiene la traza de la matriz M @seas(n)Crea una variable ficticia. Ahoraqueyasabemosusarelreadecomandosvamosa calcularelintervalodeconfianzaparalosparmetrosdel modelo. Primeroloharemosmanualmente,despusporcomandosde EViewsyseguidamenteparacomprobarlosresultadoslo formaremos con Excel. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Intervalo de Confianza para los Parmetros Estimados i k T iS t| o|*1 ; 2 / 0.058196 * 1.97353 563022 . 00.001550 * 1.97353 02703 . 00.035261 * 1.97353 457723 . 00.257734 * 1.97353 688873 . 3 Limite SuperiorLimite Inferior 4.1975193.18023 0.5273110.38813 -0.023972-0.03009 0.6778730.44817 econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews ElintervalomedianteEViewssonloscomandosque aparecen en el lado derecho. Digitaremoscadalneay haremosunIntropara ejecutar el comando. Hayquemencionarque sonsolocomentariosnose ejecutan,elusuarioeslibre de ponerlo o no. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Usando el Program de EViews Aunquemasadelanteexplicaremoscomousarlo,diremosque podemoscorrerlosresultadosmediantelacreacindel programa para lo cual iremos a: File/New/Program. Unavezenlanuevaventanadigitaremostodosloscomandos, paraquecalculelosintervalosdeconfianzaparalos parmetros. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Esteseejecutarhaciendo ClickenRun,podemos guardarlaprogramacincon un Click en el men save, con el nombre que deseamos este tendr por extensin.PRG Esteprogramaseejecutar siemprequeelarchivo workfile(wf1) este en la misma carpetaqueelarchivode programacin(prg) generado. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Podemos editar el nombre de LS, para esto nos situamos en la parte inferior de la hora y fecha y activamos el men Edit +/- Digitamos el nombre que queremos poner y listo Vamos a someter a comprobacin los resultados en Excel. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Comprobando los Resultados en Excel Vamos hallar la probabilidad de una t-Stundent en Excel Instruccina seguir en Excel econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews PodemoscomprobarquelosresultadosobtenidosenExcelson losmismoqueseobtuvierondeformamanualymediantelos comandos de EViews. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test de NormalidadUnodelosproblemamsfrecuentesaltrabajarconvariableses sabersitienendistribucinNormal.Puesnosepuedeaplicarlos Testestadsticossilamuestranoesnormal,enesecasose trabajaraconpruebasnoparamtricas,osepuedegraficarlas variablespara tener una idea de la forma y de esta manera poder hacerlastransformacionesdelcaso,paraquetenganuna distribucin normal. EViewstieneincorporadovariaspruebasparaanalizarla normalidad.Recordemosqueparaasumirnormalidaddelmodelo solobastaqueloserroresdeesteseannormalesparaasumirla normalidad de dicho modelo. Test de Jarque Bera Prueba de Normalidad (Quantile - Quantile) El Diagrama de Caja econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test de Jarque Bera Aplicando la prueba al error del modelo se tiene la hiptesis de decisin: H0 : tse aproxima a una distribucin Normal. H1 : tno se aproxima a una distribucin Normal. Jarque -Bera se formula:T: Tamao de muestra K: Es la kurtosis S: Es la asimetra k: Nmero de regresoras Regla de Decisin: Si el JB es menor 5.99 no se rechaza la hiptesis nula ( ) ((

+=43622KSk TJB99 . 52) 2 %; 5 (= < _ JBeconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Abrir con doble Click Resid ir a View/ Descriptive Statistics & Tests / Histogram and Stats El JB es menor que 5.99 entonces no se rechaza Ho. Existe una probabilidad de 12.39%(mayor 5%) de no rechazar Ho. La asimetra tiende a cero, lo que nos da indicios de normalidad. La kurtosis tiende a tres lo que nos da indicios de normalidad de los errores. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Prueba de Normalidad (Quantile - Quantile) Paraqueexistanormalidadenlosresiduoslospuntosdebern estaralolargodelarecta,perosilospuntosestnmuy dispersosylamayoraestafueradelarecta,entoncesse concluye que no existe normalidad. LainstruccinenEViewsesdobleClickenResidiraView/ GraphyenespecificacinseleccionarQuantile-Quantileen opciones seleccionar Theoretical econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Como se puede apreciar los puntos estn sobre la recta entoncespodemosdecirquelavariableResid(Error) tiene una distribucin normal. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Diagrama de Caja Sienelgrficolamediaestaenmediodelacajaylosbigotes tienelamismadistanciaalacajaseaceptalanormalidaddela variable. Comosabemosestegrficosebasaenlamedia,loscuartilesy valoresextremos.Dondelacajaencierraelrangointercuartilque encierrael50%delosvaloresytieneunamediadibujadadentro, ademselintercuartiltienecomoextremoselpercentil75yel percentil 25. InstruccinenViewsesabrirResidcondobleClickiraView/Graph/ Seleccionar la especificacin Boxplot. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Como se observa en el grfico la media esta en la mitad de la caja y los bigotes tiene igual distanciaa la caja, entonces Resid tiene una distribucin normal. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test Estadsticos sobre los Coeficientes EViews tiene tres pruebas sobre los coeficientes del modelo y estas son: PruebasdeRestriccindeCoeficientes:Estapruebasebasaenla prueba de Wald, que puede ser individual (H0: i = 0) o grupal (H0:1 = 2 = k =0)En la ventana de la ecuacin ir a View/Coefficient Diagnostics/Wald Test-CoefficientRestrictionsEnlaventanadedialogoseescribenlas restriccionesentre comas si existen ms de una ejemplo:H0 : C(2)+C(3)+C(4) = 0 econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews | |211 2) ( ) ( ) ( _ ~ ' ' ' =q Rb R X X R S q Rb WF ( q=1;T=180;0.95) Existe una baja probabilidad 0% de no rechazar la hiptesis nula.Por lo que se rechaza H0 q: Nmero de restricciones. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Contraste de restricciones lineales: Esta Prueba utiliza el estadstico W y el F para contrastar los residual del modelo sin restringir (S) y los del mod.elo restringido (t). Pruebas de Variables Omitidas: Nos da una idea si una lista de variable adicionalpodramejorarelmodelo.Sinossituamosenelcuadrodela ecuacinynosdirigimosaView/CoefficientDiagnostics/Omitted VariablesTest-Likelihood Ratio.Enel cuadrodedialogo seescribenlas variables a omitir (caso: PDG). ) ; (// /) /(/ ) (k T qs ss s tFk TqFt~=c cc c c ceconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews H0 : La variable GDP es no significativa para el modelo por lo queC(2)=0. H1 : La variable GDP es una variable significativa para el modelo (C(2) 0). Como la probabilidad es menor del 5%, se rechaza la hiptesis nula. Por lo que La variable GDP es significativa para el modelo econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Si queremos probar si GDP y PR son redundantes par el modelo H0: GDP y RS son redundantes para el modelo. H1: GDP y RS son significativas conjuntamente (C(2),C(4)0) Como la probabilidad(F-statistic)es menor del 5%, se rechaza la hiptesis nula. Por lo que La variable GDPy PR sonsignificativa para el modelo. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Pruebas de Variables Redundantes: Prueba si la exclusin de una lista de variable podra mejor el ajustedel modelo. En cuadro de la ecuacin nos dirigimos a View/Coefficient Diagnostics / RedundantVariables Test-Likelihood Ratio En el cuadro de dialogo se escriben las variables a omitir (caso: RS) H0 : La variable RS es redundante para el modelo. H1 : La variable RS no es redundante para el modelo . Con una baja probabilidadde 0 % (menor =5%) no se acepta la hiptesis nula.Por lo que la variable RS no es redundante para el modelo. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Multicolinealidad La multicolinealidad en el Modelo Lineal General se presenta cuando las variablesindependientespresentanaltoniveldecorrelacin.Porloque entrminosempricoshayquedefinirloslimitesdetoleranciade colinealidad. SiguiendoaKleinensuversindecorrelacinindicaunaltogrado cuando: RY: Es la raz cuadrada del coeficiente de determinacin Multicolinealidad Perfecta : (XX) < k Multicolinealidad imperfecta : (XX) = k/ XX / 0 Consecuencias: Es el incremento de los errores estndar de la prueba t , se mantiene un buen ajuste R cuadrado alto, una prueba F significativay t bajo para variables que presentan multicolinealidad. Y X XR rj i>econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Deteccin:Anlisisdelamatrizdecorrelaciones.Algunosautores recomiendan correlaciones mayores 0.8 0.85 indica la presencia de colinealidad (pero estos valores son un poco cuestionados). * Anlisis de la matriz XX (es o no una matriz singular). La multicolinealidad no quiere decir que se est rompiendo alguno de los supuestos. Pues no afecta la capacidad predictiva conjunta de las variables y, por lo tanto la capacidad predictiva. La multicolinealidad es un problema que no esta bien definido. Por lo que no existe un limite a partir del cual else le considere como multicolinealidad. Un intento por disminuir la varianza podra ser eliminar uno de los regresores, lo que disminuira el.Suprimir las variables ms culpables con justificacin estadstica y econmica. 2YR2YReconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews ParaverlamatrizdecorrelacionesenEViews,tenemosquesituarnosenla ventanadeobjetoecuacinpariralmenPros/MakeRegressorGroupenla nuevaventanadeobjetodegrupodondeaparecentodaslasvariablesdebemos ir:View/PrincipalComponentsenlanuevaventanairaCalculationyenTypeseleccionar: Correlation por el method: Ordinaryluego Aceptar. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Enelobjetocorrelacinutilizamos Freezeparacongelarlaimagenyen lanuevaventanahacemosClicken nameparaguardarlaconelnombre de correlation. En el rea de comando tipiamos : Group datos2 gdp rs pry Intro. Sym mcorrel=@cor(datos2) y Intro. Matriz de correlaciones almacenada en el fichero. Crear un objeto grupo que contiene a las variables regresoras (gdp, rs y pr). econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews En el cuadro de comandos digitamos:Scalardetcor=@det(mcorrel) y Intro. Con doble Click en mcorrel abrimos la ventanadecorrelacione,podemos editarlaetiquetademcorrel,solo tenemos que ubicarnosen la segunda filayactivarEdit+/-ydigitalMatrizde Correlaciones. Podemos apreciar una alta correlacin lineal entre: Cor[Log(PR);Log(GDP)] = 0.992475 Por que la correlacin se aproximan a uno, tambin por la regla de Klein. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews En el cuadro de comandos digitamos:Scalardetcor=@det(mcorrel)yIntro.Paradeesta maneraunobjetoescalarquepuedahallarel determinante de la matriz de correlaciones. Paraverelvalordeladeterminartenossituamos sobre el objeto escalar y hacemos doble Click. El valor que se muestra es 0.00668 que es cercano aceroloqueesunindicativoqueexiste multicolinealidad imperfecta. Siqueremosapreciarlacorrelacin linealqueexisteentregdpypr digitemosenelreadecomandos: Show datos2.scatmat PideaEViewsquemuestreel grficodecorrelacionesdelas variables delgrupo datos2. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 05001,0001,5002,000GDP0481216RS0.00.40.81.20 500 1,000 1,500 2,000GDPPR0 4 8 12 16RS0.0 0.4 0.8 1.2PRPodemos apreciar claramente la correlacin que existe entrela variable Producto Domestico Bruto (GDP) y Nivel de precio (PR). Correlacin positiva entre PR y GDP. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test de Farrar-Glauber: Test de Ortogonalidad H0 : Las Xison ortogonales entre si H1 : Las Xi no son ortogonales entre si (Existe multicolinealidad) k: Nmero de variables explicativas R: Matriz de correlaciones simples. Los comandos a ejecutar o el programa a crear es el siguiente para el test: 22 / ) 1 (* )65 2( 1~((

+ =k kR LogkT FG _econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 'Prueba de Farrar - Glauber: Test de Ortogonalidad 'Crear una base de datos con la variables regresoras Group Base gdp pr rs Matrix X=Base Matrix R=@cor(x) 'Calcular el valor de Farrar-Glauber Scalar F_G=-(@rows(x)-1-((2*@columns(x)+5)/6)*log(@det(R))) 'Valor de tabla Scalar Prob_Tabla=@Chisq(@abs(F_G),@columns(x)*(@columns(x)-1)/2) 'Como el valor es menor que el 5%; entonces se comprueba la presencia de'de multicolinealidad de alto grado Podemos aplicar el test lnea por lnea o usar el mismo principio que la gua positiva 49, para aplicar la prueba. Comoelvalordelaprobabilidad es menor que el 5%; entonces se compruebalapresenciade multicolinealidad de alto grado. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Comprobando los Resultados por Excel econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Sianalizamoslasignificacindeestasdosvariablesqueestn correlacionadas notaremos que son significativas para el modelo. Soluciones a la Multicolinealidad Imperfecta La primera solucin rpida es eliminar las variables causantes (lo que puede causar que el remedio sea peor que la enfermedad). Segundasolucinestransformarlasvariablesoaumentarla muestra,enunintentodepresentarcorrelacioneslinealesms bajas. Las transformaciones ms usadas son la primera diferencia D(x). Unatercerasolucinesdividirlasvariablesdelmodeloporel deflactor del consumo, de modo que en lugar de plantear el modelo conlasvariablesendlarescorrientesloexpresamosendlares constantes de un ao base. Para finalizar la soluciones es disminuir el tamaos de muestra. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Ennuestrocasocorregimoslamulticolinealidadsuprimiendo(justificacin estadstica y econmica.) el deflactor de precios(PR) del modelo entonces la nueva estimacin usando los comando: Equation Ecuacion2.ls Log(M1) c Log(GDP) RS Estable el nuevo grupo que contiene rs gdp Group datos3.gdp rs gdp No se aprecia relacin lineal en el grfico de rs y gdp show datos3.scatmat Doble Click en el objeto de datos3 despus ir a View/Principal Components y OK en la nueva ventana nos da la matriz de correlaciones del grupo3. O puede usar el comando: Matrix crm=@cor(datos3) Se puede apreciar que no existealtas correlaciones econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews La nueva estimacin sin problemas de multicolinealidad. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Autocorrelacin Es un caso particular de Mnimos Cuadrados Generalizados(MCG) queseproducecuandoloserroresdelmodelopresentan correlaciones entre ellas (esto puede debersea efectos inerciales delpasadocomolainflacin,unacrisismundial,rezagosde poltica,especulacin,etc).Esteproblemayla heteroscedasticidadoriginaquelasperturbacionesnosean esfricas.Por lo que la matriz de varianzas y covarianzas de las perturbaciones sean distintas a cero. Violacin del supuesto:E( t;s)= 0 t s Sus efectos son: la los estimadores por MCO de son insesgados porineficientes(varianzanoeslamnima)einconsistentes reduciendo la probabilidad de hacer pruebas de hiptesis. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Solucin:Reparametrizarelmodeloydeterminarelcomponente autorregresivo. Causas Posibles de Autocorrelacin Erroresdeespecificacinporlaomisindevariable(s) relevantes, existencia de relaciones dinmicas no recogidas en el modelo o formulacin de una relacin funciona lineal incorrecta. Utilizacin de datos manipulados. Existencia de efectos de proximidad entre las observaciones.* *UrcisinoCarrascal,YolandaGonzalesyBeatrizRodrguez(2001).AnlisisEconomtricoen EViews. ALFAOMEGA Grupo Editor, S.A. de C.V. pp: 262 econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Planteamiento Formal (((((

=(((((

= = 111) , ( ) (2 12 11 120 2 12 0 11 1 0/ T TTTT TTTt ttE Var o c c cc0,1,-2,... s ) ( ) () , (0r= = =c cc cst s tt s tVar VarCov= == =0 s) (0 ) , ( 2 2co c c ctEEs t s tCoeficientes de Autocorrelacin Se utilizar MCG o reparametrizados de los coeficientes de autocorrelacin para estimar los parmetros t t tx Y c | +'=Autocovarianza econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Desde el mismo objeto ecuacin podemos visualizar la serie de los residuos frente al tiempo. Para eso ir barra de herramientas de la ecuacin 2, View/ Actual, Fitted,Residual/ Actual, Fitted,Residual Graph Se puede apreciar que los residuos no se comportan de forma totalmente aleatoria, aunque no se observa una senda de signos continuamente alternada. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfico defrentetc1 tcPara ver los residuos frente a los residuos retardados, hay que ir al men principalluego Quick/ Show luego digitar Resid(-1) Residy la ventana View/ Graph y en especificacin Scatter. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Se puede apreciar en el grfico que la mayora de los puntos se encuentran en el primer y tercer cuadrante, lo que nos lleva a pensar la existencia de autocorrelacin de tipo AR(1) con coeficiente positivo. Nota: Los grficos de los residuos de mnimos cuadrados no son definitivos para determinar la autocorrelacin en el modelo. I Cuadrante III Cuadrante econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test de Durbin-Watson: Somete a prueba la autocorrelacin de Primer orden AR(1). Ho :no existe autocorrelacin de primer orden

El valor del DW se puede apreciar en la ventana de resultados (Gua Positiva 79). SielDW2noexisteautocorrelacinpositiva,DW>2existesospechasdeuna autocorrelacinnegativaysiDW 02 = ) 1 (1 1AR ut t t + =c c0 :1 0= Heconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Introduciremoselcomponente autorregresivo al modelo estimado. Comando: LS log(M1) c log(gdp)RS AR(1) AR(2) Luego,seincorporounavariable autorregresivade1erordenyotra variableautorregresivade2do orden,estasvariablesayudarona perfeccionarelmodelodando solucinalproblemade autocorrelacindeloserroresenel modelo,considerandodequeel error esta en funcin del mismo error perorezagadohastaelsegundo periodo. Correccin de la Autocorrelacin ElcoeficientedeAR(2)presentauna probabilidad de 49.2% de no rechazar H0. Porloquenoessignificativonose consideraAR(2)yelmodelopresenta solo AR(1) econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Vamos a estimar el modelo sin autocorrelacin con el comando:Equation MLG.LS log(M1)Clog(gdp) RSAR(1)econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Vamos a estimar un modelo alternativo que nos ayudara a realizar las pruebas para la estimacin recursiva. Este modelo como el modelo anterior no presente el problema de autocorrelacin. Con el comando Equation MCO.LS log(M1)Clog(gdp) RSlog(M1(-1))El DW es casi 2 por lo quenuestromodelo llamadoMCOno presenta problemas de autocorrelacin. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews HeteroscedasticidadLaheteroscedasticidadsignificaquelavarianzadelas perturbacionesnoesconstantealolargodelasobservaciones, violando un supuesto bsico del modelo ( ). Consecuencias Una perdida de eficiencia de los estimadores mnimos cuadrados. La varianza del estimador por MCO no es mnima. Solucin Reparamtrizar el modelo para encontrar la ley de formacin de la varianza para cada periodo. ComoveremosacontinuacinEViewstieneincorporadovarias pruebas para detectar la heteroscedasticidad de los errores. 2 2) (iE o c =econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Supuesto Formal ((((((

= =22221/0 00 00 0) , ( ) (Tt ttE Varoooc c c Deteccin de Heteroscedasticidad Este anlisis se basa en los residuos i) Representacin grafica del valor absoluto de los errores con cada uno de los regresores. ii) Representacin grfica de del cuadrado de los errores con cada uno de los regresores. iii)Representacingrficaderesiduosestimadosversusla variabledependienteproyectadaotrasvariablesconocidas,para explicar el comportamiento de la varianza y poder extraer su ley. iv) Prueba general de Goldfeld y Quant, Breusch y Pagan , White. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Pararepresentarlosresiduosconlosresiduospredicho,vamosacalcularlosvalorespredichosdesdeelobjetoresultadoMCO, activamos Forescast Estepronosticotambinsepuederealizarconelcomando:MCO.forecastLogM1fNuestra prediccin se guardar en el Workfile con el nombre LogM1f. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Predicciones de la Variable Dependiente Esteesunarepresentacindeunaprediccindinmicadesdeelperodo 1952:Q1hasta1996:Q4,sinembargodebemosverificarelvalordeel coeficientedeTheilquedebesercercanoa0,enestecasoes0.002955, esto nos da indicciones de una buena prediccin. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Paradetectarquvariablessonresponsablesdelaposible heteroscedasticidadrealizaremoslosgrficosderesiduos,paraestodel men principal seleccionamos Quick/Graph/Scatter. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfica de Log(M1f) y Resid Parece que LogM1f presenta una estructura aleatoria. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfica de Log(GDP) y Resid Parece que Log(GDP) no presenta una estructura aleatoria por que forma una recta. Si fuera GDP es la variable que produce La heteroscedasticidad 222 2 2) ()) ( ( ooo o =||.|

\| =GDP LogGDP Logiieconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfica de RS y Resid Parece que RS presenta una estructura aleatoria. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Contraste de Glejer Estecontrastesebasaenlaestimacindelosresiduosdelmodeloetpor MCO con la siguiente regresin: ihi tr Z d d + + =1 0c=iZ= hVariable que produce la heteroscedasticidad. 1, -1 1/2 Donde d1 =0 que es lo mismo que contrastar la hiptesis de homoscedasticidad en el modelo inicial. La probabilidad de Log(GDP) es significativa al 99% por lo queexiste heteroscedasticidad econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Si en el cuadro de comando digitamos: Genr Cuadre=resid^2 Genr Abse=@abs(resid) Generadoyalasvariablespasaremosagraficarprimeroabsecon cada regresora. men principal seleccionamos Quick/Graph/Scatter. Para graficar Abse con cada regresora y lo misma para Cuadre. Nota: Par ms detalle de este procedimiento dirjase a la gua positiva 102. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfica de Abse y GDP tc En el grfico podemos apreciar que la dispersin del valor absoluto de los errores crece medida que aumenta GDP, lo que nos da indicio de una posible heteroscedasticidad con esta variable. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfica de Abse y RS tcEnelgrficopodemos apreciar que la dispersin aleatoriadelatasa(RS), loquemuestraqueno existe heteroscedasticidadcon esta variable. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfica de Cuadre y GDP 2tcEnelgrficopodemos apreciar que la dispersin creciente del cuadrado de loserroresamedidaque aumenta GDP. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfica de Cuadre y RS 2tcEnelgrficopodemos apreciar que la dispersin aleatoriadelcuadradode loserroresamedidaque aumenta RS. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Prueba de Goldfeld - Quandt H0 : Existe Homoscedasticidad ( ) H1 : Existe Heteroscedasticidad ( ) Dondeg(.) es funcin montona. Omitir r observaciones intermedia (r < T/3) Los dos grupos tiene tamao (T-r)/2En nuestro caso tenemos 180 observaciones, despus de ordenar las observacionesdelmodelo(seordenalasobservacionesdetodasla variablesmediantelaventanadeWorkfileactivamosProcs/Sort CurrentPageenelnuevocuadrode dialogointroducimoslavariable LogM1fyordenamosAscendentemente),seeliminanlas59(r< 180/3) centrales formando dos grupo donde el primer grupo tiene de 1 hasta 59 y el segundo grupo 119 hasta 179. 2 2o o=i) (2ji ix g = oeconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews El procedimiento a seguir en EViews es el siguiente: econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Generamoselescalarenelcuadrodecomandos:Scalarse1=@separael primer grupo y la desviacin del error para el segundo grupo Scalar se2=@se observamoscualdelasdosdesviacioneseslamayorporquedividiremosla mayordesviacinentrelamenorenelcuadrodecomandos,ennuestrocaso esSe2(0.03167)esmayoraSe1(0.0148).Enelcuadrodecomando generamoselestadstico:ScalarF=(se2/se1)^2,quesirevisamoselvalordel objeto F, que tiene como valor de 4.554 Primer GrupoSegundo Grupo econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Para rezar o no la hiptesis nula necesitamos del estadstico F, por lo que crearemos este estadstico en el cuadro de comandos. Scalar prob=(1-@cfdist(f, 59, 59)) Elresultadonosdaunaprobabilidadmuybajade 0.00000000140947%(menordel5%).Porloqueserechazala hiptesis nula de Homoscedasticidad de la varianza. Una solucin habitual en este tipo de problemas es considerar el esquema de la varianza como:

( ) 2 / ) ( ; 2 / ) ( ; ) / (21 2r T r T s sF 2 2) (ji ix Var o c =econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Prueba de White Este contraste es el ms general por que no especifica concretamente la heteroscedasticidad. No existe Heteroscedasticidad White sin termino cruzado (no cross terms) Esta prueba es similar a MCG que considera los residuos del cuadrado como variable dependiente. White con termino cruzado(cross terms) La varianza toma forma general en funcin de regresores al cuadrado y de su producto cruzado 0 12 20 ::H verifica se no HHio o=i i i i i tu x x x x x xi i+ + + + + + + =2 1 12222211 2 2 1 1 022 1 cN i 1 =222*kR T LM _ ~ =econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews i kt t k k k t t kk kt k i tu x x x x x x x xkt k+ + + + + + + + + + = , 1 , 1 2 1 122 211 1 1 021 c 0 :, 1 12 11 1= = = = = = = = k k kk k oH 222*kR T LM _ ~ =Aplicando la Heteroscedasticidad en EViews Enelobjetoecuacin2(eselnombredenuestraecuacin)pulsamos View/Residual Test/Specification White (no cross terms) Noloseleccionamospara no incluir termino cruzado. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Con un probabilidad no significativa 4.60% (menor que 5%),se rechaza la hiptesis nula, por lo tanto la varianza no es constante y existe heteroscedasticidad en el modelo. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Formas de Corregir la Heteroscedasticidad ParasolucionarlaheteroscedasticidadesnecesariorealizarMnimos Cuadrados Generalizados (MCG). Si se conoce la estructura de la varianza entonces se puede aproximar a. :Vectordevariablesqueincluyeunaovariasvariablesexgenas de los regresin. Es una funcin cualquiera. La estructura ms habituales de la varianza son: ,,y . La matriz de varianza y covarianza resulta: ) (2i iz f = oiz: fji ix2 2o o =ji ix | o o + =2 2 2 2ji ix o o =) ' ( 2 ooizie =econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews ((((((

= EjTjjxxx 0 00 00 021y ((((((

= E222210 00 00 0jTjjxxx Por lo que MCG coincide con MCO utilizando como ponderador los valores yquesonloeinversosdeloselementosdeladiagonaldela matriz . Si la estructura de la varianza es el modelo puede transformarse dividiendo sus trminos porpara luego estimarlo:

jix / 12/ 1jixji ix2 2o o =2 / 1jixjttjtkjt jt jtix x x x xy c | | |+ + + + = 2 1econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Engeneralpararesolveresteproblemaesconvenientetomar logaritmos. Para detectar las formas funcionales mas comunes de la varianza se puede seguir las formas: Se toma el que presentams elevado. tjitt ji tt ji tuxu Lnxu x+ + =+ + =+ + =|o c| o c| o c2Reconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Mnimos Cuadrados Ponderados(MCP) Modelo con problemas de Heteroscedasticidad Modelo transformado sin problemas de Heteroscedasticidad t t tx Y c | +'=V V ET Ttt'=((((((

=((((((

= =ooooooc c 0 00 00 00 00 00 0) , (2122221/Ponderador V :tv x Yt t+ =- -| | |- --' '= Y X X XMCO1|econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews ((((((

=TVooo/ 1 0 00 / 1 00 0 / 1211 Ponderador V :Pasos para Minimos Cuadrados Ponderado (MCP) Estimar por MCO ignorando H. Establecer la forma del error () al cuadrado (=f(z)) utilizando el procedimiento de White. Transformar las variables (Y, x) dividiendo las por la estimacin del paso anterior (ponderacin). Se estima el modelo por MCO con variables transformadas. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews En el objeto resultado hacemos Click en options y podemos dejar que el programa por defecto (default) incorpore la estimacin. Paraincorporaelfactordeponderacin,tendremosqueestimar lasformasfuncionalesdescritasenlaguapositiva121.Delos cuales se eligiera el que tenga mayor R cuadrado. Resultado 1Resultado 2 econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Resultado 3 Resultado 4 Resultado 5Resultado 6 econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews ComopodemosapreciarenlaguapositivaanteriorelmayorR cuadradolopresentan;Elresultado4y5,siendoindiferente elegir cualquiera de los dos factores. Incorporaremos como factor de ponderacin a la inversa de la de lavarianza(Variance)yenWeight(ponderacin)establecemos 1/Log(GDP). Elresultado4(gua.panterior) presentaunavarianzaresidualde la forma: Lo que nos permite estimar el modelo con heteroscedasticidad por Mnimos Cuadrados Ponderados. )) ( (2 2GDP Logio o=econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Resultados por MCP Estadstica ponderada Estadstica sin ponderar Se observa que el ajuste ponderado es bueno y los parmetros estimados difieren levemente de los obtenidosantes de corregir la heteroscedasticidad. Ha mejorado el R cuadrado y la significancia. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Correccin de la Heteroscedasticidad Correccin de White: Corrige la matriz de Var Cov por heteroscedasticidad. Correccin de Newy West (HAC Consistente Covariances): CorrigelamatrizdeVarCovdelosparmetrosestimadospor heteroscedasticidady autocorrelacin. | |1121) (='((

' '= X X X X X Xk TTTtt Wc| | | |11) ('O'= X X X Xk TTNWeconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews q: Representa un nmero Introo| |)`' '+' '||.|

\| +'= O = = Ttqvt v t v t v t t t tX X X XqvX Xk TT1 1211c c c c c9 / 2) 100 / ( 4 T q =Estimacin en EViews En el objeto estimacin 2 hacemos Click en estimate y luego en options Hayquemencionar quelosresultados quenocambiancon cualquieradelasdos pruebassolocambia loserroresestndar que se corregirn. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Resultados de Correccin de White Se observa que el ajuste ponderado es bueno y los parmetros estimados difieren levemente de los obtenidosantes de corregir la heteroscedasticidad. Ha mejorado el R cuadrado, la significancia y el DW es casi 2 por lo que tampoco existe problema de autocorrelacin. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Resultados de Correccin de Newey - West Se observa que el ajuste ponderado es bueno y los parmetros estimados difieren levemente de los obtenidosantes de corregir la heteroscedasticidad. Ha mejorado el R cuadrado, la significancia y el DW es casi dos por lo que no existe problema de autocorrelacin. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test de Barlett Estetesttratadeuncasotratademuestrasrecogidasdedistintas poblaciones (T1, T2, ,Tk) y se pretende contrastar si sus varianzas soniguales.Estetipodecontrasteesparticularmenteinteresante cuandoseanalizacambiosestructuralesocuandolosdatosdelos quesedisponesontalesquepermitensuagrupacinengrupos internamente homogneos. SitenemosKgruposyencadagrupoexistenhomoscedasticidad (todas las observaciones del grupo k-simo tiene igual varianza )Donde T son las observaciones dentro de grupo k. Urcisino Carrascal, Yolanda Gonzales y Beatriz Rodrguez (2001). Anlisis Economtrico en EViews. ALFAOMEGA Grupo Editor, S.A. de C.V. pp: 2392 2221 0:kH o o o = = = 2 2221 1:kH o o o = = = Homoscedasticidad Heteroscedasticidad2hoeconobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Barlett(1954) asume distribuciones normales. Si nos ubicamos en el objetodatosentonceshayqueiraView/TestofEqualityyenla ventana que aparece seleccionamos Variance y OK. Nota:Estetestseaplicaconfinesexplicativos,porquenosetienedistintas muestras para nuestro ejemplo. Solo nos interesa saber donde esta esta prueba en EViews. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Podemosapreciarquela probabilidadesmuybaja (0%)tantoenBarlettcomo enLevene,porloquese rechazalahiptesisnulade homoscedasticidadentre diferentes grupos. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Determinacin del Intercepto Silosdatosdelaseriaanalizadaprocedendeunmuestrealeatorio, sobreunapoblacinnormal,esdecirquelosdatosconstituyela realizacindeunprocesoruidoblancoconmediadeceroentoncesel contraste a realizar ser:La hiptesis es: 0 :0= H0 :1= H (El modelo no tiene intercepto) (El modelo presenta intercepto) ) 1 ; 2 / 1 (21 ~=TyttTSytoEl estadstico de Distribucin: Sielestadsticoobtenidoesmenorqueeldetablaentoncesnose rechaza la hiptesis nula.* *Fuente: AntunezIrgoin, Cesar.H "Series de Tiempo en Econometric View". Versin preliminar. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Si ubicamos el mouse en M1 y hacemos Click derecho se muestra Open, donde se muestra la ventana datos, donde seleccionamos: View/ Descriptive Statistics & Test/ Simple Hypothesis Test YS) 179 ; 975 . 0 (21 180) 8315 . 334 (0064 . 445t t ~=econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews ComolaprobabilidaddenorechazarH0escasi0%,menorde5% entoncesserechazalahiptesisnulaysedicequeelmodelo presenta intercepto. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Contraste de Especificacin y Diagnostico del Modelo Cuandoseconstruyeunmodeloeconomtricosecomienza porlaespecificacin,estimacinylaformulacindeun conjuntodehiptesis.Enesteprocedimientoinicialque requiere de distintas alternativas, se puede incurrir en errores, porloqueesconvenientesometeralmodeloadiversas pruebasquepermitancomprobarsuvalidezyeficacia,antes de utilizarlo. Existen diferentes pruebas en EViews para la especificacin y diagnosticorelativasalaespecificacindelapartesimtrica delmodeloyalaspropiedadesquedebecumplirla perturbacin aleatoria.

econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test de Chow Este contraste consiste en comprar si las ltimas observaciones mustrales disponibles presente cambio respecto a las anteriores. En este nuestro caso vamos a estudia la existencia un quiebre en 1986. H 0: Existe estabilidad estructural en el modelo. H 1: Existe un comportamiento distinto en cada grupo. Lahiptesisnula(estabilidadestructura)yalternativa(cambio estructural) se expresan en trminos de parmetros: |||||.|

\|=|||||.|

\|22120111100:k kH|||||| |||||.|

\|=|||||.|

\|22120111101:k kH|||||| econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Paraanalizarlaestabilidaddelmodelonossituamosenlaecuacin estimadaseleccionamosdelabarradeherramientasView/Stability Diagnostics/ Chow Breakpoint Test Enelcuadrodedialogosedebenescribirlosofechasenlosque ocurre el cambio estructural en nuestro ejemplo escribiremos 1986, lo quegenerarunaparticindedossubmuestrasde1952a1985y otra de 1986 a 1996. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews El valor de F nos indica el rechazo de la hiptesis nula de estabilidad estructural,porquedichaprobabilidadesmuypequea(casinula). Portantoconcluimosqueennuestromodeloseproduceuncambio estructural en el cuarto trimestre de 1986. Valor de probabilidad menor que 5%por lo que se rechaza la hipotesis nula. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Test de Ramsey Parasabersinuestrasvariablesregresorascumplenbiencon explicar el modelo, le aplicaremos la prueba de Ramsey. H 0: El modelo esta bien especificado. H 1: El modelo no este bien especificado. Laalternativaparatratarlanolinealidadconsisteen transformar el modelo. Lo principal es la forma en la que se encuentra los parmetros enlaecuacin,puesmediantelogaritmosoexponentesse puedeconvertirenlineales.Algunasdelasformasms usuales son: econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews TipoFuncinForma Lineal Inversa Exponencial Crecimiento Potencia tttxY c | o + + =1.t tx Y c o|. . =t txte Yc | o + +=t txte Yc |o. .. =t t tx Y c | o + + =*.t t tx Log Y Log c | o + + = ) ( ) (t t tx Y Log c | o + + = ) (t t tLogx Log Y Log c | o + + = ) ( ) ( ) (econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Para esta prueba utilizaremos el objeto resultados MCO y vamos a View/ Stability Diagnostics/ ChowRamsey RESET Test Y tomando una sola potencia para variables endgenas ajustada econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Notemosque,laprobabilidad asociadaalFestadsticodeltest deRamseyRESETesiguala 57.59%(p>5%,porlonose rechazalahiptesisnula).Porlo tantonosepuederechazarla hiptesisnuladequeelmodelo estbienespecificado.Esdecir quelasvariablesregresoras cumplenconelobjetivode explicar bien el modelo. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Comprobando el Resultado en Excel econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Estimacin Recursivas Es la tcnica ms adecuada cuando no se conoce el momento del cambio estructural. Se basa en la estimacin secuencial del modeloparadistintosperiodosdemustrales.Estimandocon untamaoigualalnmeroparmetrosyaaadiendouna unidad hasta llegar a la muestra total. Con las estimaciones se generan estas series de coeficientes y residuos recursivos. Si no existe cambio estructural, las sucesivas estimaciones de los parmetros debieran mantenerse constantes y los residuos no se desviarn mucho de cero. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Situndonos en la barra de herramientas del objeto MCO, vamos aView/StabilityDiagnostics/RecursiveEstimates(OLSonly)seleccionamosen la pantalla Recursive Coefficients y OK . econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Se observa que ninguna presentan una evolucin constate en el tiempo(las figuras se alejan de mucho de la recta horizontal) con lo que no habr estabilidad estructural. Que observa que la mayor variacin desde 1952 hasta 1971. Por lo que el quiebre se produce en 1971. Estimacin Recursiva de los Parmetros econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Nosmuestranloserroresdeprediccindeunperiodohacia delante, calculando en cada periodo la estimacin recursiva. ElgrficoseobtienesinossituamosenelobjetoMCOenla barradeherramientasvamosView/StabilityDiagnostics/ Recursive Estimates(OLS only)seleccionamosen la pantalla Recursive Residuals y OK. Residuos Recursivos econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Se observa que los residuos varan alrededor del valor cero con grandes saltos, sobre todo en 1971 y 1987, llegando a sobre pasar las bandas de confianza lo que nos muestra que no existe estabilidad estructura en el periodo 1971. Ausencia de estabilidad del modelo en el ao 1971 y 1987. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews EstadsiticoCUSUM Es otra forma de detectar la estabilidad estructural, y se basa en la suma acumulada de los residuos recursivos. El grfico se obtiene si nos situamos en el objeto MCO en la barra de herramientas vamos View/ Stability Diagnostics/ Recursive Estimates(OLS only)seleccionamosen la pantalla CUSUM Test y OK. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Se observa que el grfico se aleja de cada vez ms hasta llegar 1971, donde se produce un fuerte alejamiento continuamente del valor cero, lo que demuestra que no hay estabilidad en el modelo. Inestabilidad del modelo en el ao de 1971. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Estadstico CUSUMQ Esotramaneraparadetectarelquiebreestructura,sugrficose basaenlasumaacumuladadeloscuadradosdelosresiduos recursivos.ElgrficoseobtienesinossituamosenelobjetoMCO enlabarradeherramientasvamosView/StabilityDiagnostics/ RecursiveEstimates(OLSonly)seleccionamosenlapantalla CUSUM of Squarest Test y OK. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Seobservaqueelgrficose saledelasbandasde confianzadesde1961hasta 1971,dondecomienzaa presentarseunaalejamiento, loquenosdicequeexisteun quiebre en 1971. Inestabilidad del modelo desde 1961 hasta 1971(se sale de las bandas). econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Nuestro modelo esta representado ahora por: tM Log M Log Dum RS DumRS GDP Log Dum GDP Log Dum M Logc | | || | | o o+ + ++ + + + + =)) 1 ( 1 ( )) 1 ( 1 ( * ** )) ( * ( * ) ( * * ) 1 (6 5 43 2 1 2 1Se genera esta variable con el comando: Genr Dum=@year>=1971 Se puede apreciar que la nica variable significativa que engloba a las ficticias es la iteracin Dum*RS. Nota: Tambin se puede optar el periodo de 1961-1971, por lo que se tendra que utilizar Genr Dum=(@year=1971)ParacorregiresteproblemaintroduciremosvariablesDummyo Ficticias a nuestro modelo. 01:siDumt1971En el resto econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Porlo que nuestro nuevo modelo que lo llamaremos MCOF estar estimadoporMCOconvariableFicticias.Ypuedeestimarse: Equationmcof.lslog(m1)cdumdum*log(gdp)log(gdp)Dum*rsrs log(M1(-1))*Dum Log(m1(-1)) Seobservaquela significanciaindividualy conjuntaesmuyadecuada, unRcuadradomuybueno yDWmuycercadoa2,lo quenosindicaquenuestro modeloyaesadecuado paracompletarelcambio estructural. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Pronostico del Modelo ConlaestructuraARMAconstruimoselpronostico,peroantes previamentemodificaremoselrangode1952Q1-1996Q4a 1952Q1-2005Q4. Para esto nos situamos en la barra de herramientas del Workfile y seleccionamos Procs/ Structure/ Resize Current Page econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Grfico del Pronostico econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews La programacin en EViews Como ya mencionamos en la Gua positiva 49, uno puede hacer uso del Program en EViews y programar todas las pruebas que va utilizar.Comenzaremos definiendo los operadores que son permitidos: 'Resta se representa(-) y la suma(+) 'El exponente (^) 'Multiplicacin (*) y la divisin (/) 'Comparacin (,=,>) 'No igual o diferente () 'Valor lgico Y (and). ' Valor lgico o (or). econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews Podemos crear un Workfilecon algunas pruebas y grficas con la instruccin: wfcreate u 1 400 'Creacin de variables independientes Genr X1=10*rnd Genr X2=-25*rnd Genr X3=4+8*X2 Genr Y=4+10*X1+20*X2+30*X3+nrnd 'El modelo con perfecta colinealidad no es estimado por MCO Equation Model.ls y c x1 x2 x3 'Creacin de un modelo con colinealidad alta. Genr X31=rnd Genr Y=5+10*x1+20*x2+30*x31+nrnd Equation Modelo2.ls Y x1 x2 x31 econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 'Si evaluamos la serie por partes 'Grficos y correlaciones cruzadas. Group Data x1 x2 x3 Group Data2 x1 x2 x31 Show Data.scatmat Show Data.cor Show Data2.scatmat Paraimportaunabasededatosoejecutarunla programacinapartirdeunWorkfileesnecesariodefinirla rutadondeseubicar,poresoenelsiguienteguapositivo ensearemosadefinirlarutadondeEViewsbuscaralos archivos antes mencionados. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews DobleClickrpido paracambiar la ruta donde se tiene la base de datos(xls), los programas de EViews( prg) y los workfile(wf1) En nuestro caso nosotros tenemos la base de Excel (xls) que queremos importar al EViews en el Disco D:\. Nota: Tenemos que establecer la ruta exacta donde esta el Excel o Workfile, por que si no aparecer un mensaje de error en el programa. Ruta definida para el EViews econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 'Definir el periodo cuatrimestral desde 1952:01 hasta 1996:04 Create q 1952:01 1996:04 'Importar las cuatro series desde el archivo de Excel_Comandos.XLS 'Que lea EViews desde B2(donde se ubicar el primer dato) 'Hasta la columna D(columna de finaliza los datos) read(D,B2) Base_para_Comandos.Xls gdp pr m1 rs econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 'Crear grupo de variables llamada Datos con las variables GDP, M1,RS y PR Group Datos.GDP M1 RS PR 'Importa directamente los datos y variables de archivo de Excel,sin necesidad de definir el periodo y las variables wfopen "d:\Modelo Lineal General.xls" econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews HacerClick en siguiente hasta finalizar y el lector podr apreciar que el tiempo aparece como una variable en el Workfile. econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 'Abre el texto de programacin a partir del archivo creado prg. Que se encuentra en el disco d. open "d:\limites del intervalo.prg" econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 'Abre un cuadro de texto, previamente definido la ruta que en nuestro caso es d:/ open datos.txt '"ex" representa el exponente diez a la x. Ejemplo: 'Si queremos 2000 tenemos que digitar. =2e3 'Si queremos 100 =1e2 'Si queremos un 0.03,tenemos que digitar: =3e-2 'Donde e-x representa un diez a la menos x 'EViews tiene incorporado la regla de signo ejemplo: =2--2 econobitacora@gmail.com; nakatabox@hotmail.comEconometracon EViews 'Resta se representa(-9 y la suma(+) 'El exponente (^) 'Multiplicacin (*9 y la divisin (/) 'Comparacin (,=) 'No igual o diferente () 'Valor lgico Y (and). ' Valor lgico o (or). 'Crea una variable ficticia apartir del periodo 1971 Genr Dum=(@year