Tutorial I Primeros Pasos en Eviews

Tutorial I Primeros Pasos en Eviews

Revisado y modificado

jueves, 20 de mayo de 2010 08:56 a.m.

Deybi Morales León Nicaragua Universidad Centroamericana

Insumos

Indice:

1. Eviews. En este este manual manual estarem estaremos os utilizan utilizando do Eviews 7 2. El arch rchivo DEMO.XLS DEMO.XLS,, descargar dando clic aquí 3. Microsoft Microsoft Excel, la hoja de cálculo cálculo que que acompaña acompaña al sistema sistema operati operativo vo Windows. Windows.

Introducción de Datos Cálculos estadísticos Gráficas múltiples Regresión múltiple Prueba gráfica de autocorrelación

Introducción de Datos Hay distintas maneras de introducir datos en eviews, la mas conocida es la siguiente: Introduciendo datos directamente a excel o abriendo una basa de datos guardada en excel. 1. Abri Abrim mos Ev Eviews iews 2. Clic en File - New - Workfi Workfile le

Aparecerá

3. Tenemos Tenemos que orientar orientarle le a eviews eviews el tipo tipo de serie de tiempo tiempo a ingresar ingresar en su sistema: sistema: En Frequency de estos serían los formatos a ingresar:

Anual

Semi-annual

Quarterly

Start date año Inicial End date ____ año final

1952 1996

Start date ____ año Inicial: semestre inicial End date ____ año final: semestre final

1952:1 1996:2

Start date ____ año Inicial: trimestre inicial End date ____ año final: trimestre final

Manual paso a Eviews página 1

1952:1 1996:3

Monthly

Weekly and daily

Start date ____ año Inicial: mes inicial End date ____ año final: mes final

1952:1 1996:12

Start date ____ mes inicial:día inicial:año inicia End date ____ año final: mes final: día final

1:1:1952 12:31:1996

Nota: Otro tipo de datos a ingresar puede ser de corte transversal, para este tipo de datos nos vamos a Workfile structure type desplazamos y escogemos Unstructured/Undated. En este caso en Observations solo ingresamos el número de datos disponibles. Volviendo a nuestro ejemplo, abrimos el archivo DEMOS.XLS, nos encontraremos con una serie de tiempo con observaciones en trimestre, inicial el primer trimestre de 1952 y la última observación finaliza el último trimestre de 1994. Por lo que al ingreso del formato sería

Quarterly, 1952:1 1996:4

4. Clic en OK

Aparecerá el nombre que le demos al archivo una vez guardemos nuestro trabajo. También aparece la dirección en la que se encuentra guardado el archivo en tu computadora. Panel en el que iremos acumulando las variables, regresiones, gráficos y demás que vayamos creando en eviews. Se conoce como área de trabajo. Nota: Eviews no permite espacios en los nombre que demos a las variables o gráficos.


5. Nos vamos a la hoja de excel y copiamos las observaciones.

6. Nos vamos a eviews, damos clic en Quick-Empty Group (Edit Series)

7. Colocarse en la primera celda de la primera columna. Y pegar los valores copiados desde excel

8. Ya tendremos los datos ingresados en excel. Clic en la misma ventana en Name y darle nombre. Se creará un nuevo ícono en el área de trabajo. Con un ícono G grupos y el nombre que le


pusimos (basedatos), siempre que quisiéramos revisar las observaciones nos vamos a ese ícono.

Cálculos estadísticos 9. Realicemos un breve análisis de los datos. Formemos un grupo seleccionando las series o variables: GDP, M1, PR y RS. Clic en View-Show

Ante de clic en el ok, podremos observamos si hemos seleccionado las variables que necesitamos.

10. Dando clic en Ok. Obtenemos el siguiente grupo.

11. Clic en View-Descriptive Stats-Individual Samples


Eviews calcula la media, mediana, los máximo, mínimo, Desviación estándar, Kurtosis, Jarque-Bera, etc. De cada variable. Todas estas las hemos visto en estadísticas.

Excelente utilidad y una presentación bien ordenada

12. Para que podamos visualizarla cuando deseemos, damos clic en Freeze y guardamos nombrando dándole un nuevo nombre. Se creará un nuevo ícono con la apariencia de una tabla, la hemos nombrado "estad" 13. Creemos una tabla con las medias de cada variables. Nos vamos a la ventana anterior. Clic en

View-Dated Data Table


Si queremos preservarla nos vamos y cliqueamos Freeze y damos nuevo nombre

Vemos las medias o promedios de cada año según la variable

Gráficas múltiples 14. Para nuestro análisis gráfico, nos vamos aquí mismo a View-Graph-Basic graph-Line & Symbol-

Multiple graphs

Ok


Listo para hacer el análisis gráficos. ¿Qué podemos destacar?. GDP, M1 Y PR, tienen tendencia positiva. RS no tiene tendencia definida y nada tiene que ver con las demás variable, es decir, no sirve para predecir las demás variables. Tampoco puede ser considerada como una causa de las otras variables.

Recuerde que si desea preservar estos gráficos, vaya a Freeze y nómbrelos Usted puede jugar con los colores, no tenga miedo de realizar magníficas presentaciones gráficas

Regresión múltiple 15. Juguemos con dos regres iones. Consideremos GDP como nuestra variable dependiente y las demás regresoras. Clic en Quick-Estimate Equation


Primero la regresada o variable dependiente, luego c (constante) y le siguen las regresoras o variables independiente. GDP C M1 PR RS

Mínimos Cuadrados Directos Espacio temporal o muestra en caso de que sean de corte transversal

Obtenemos la regresión Aceptar Coeficientes T stat. Vemos que las constantes son significativas excepto RS, pues es menor a 2. Debe comparar con la regla del t stat únicamente los valores absolutos o positivos. Es decir, es 35.17 es el t stat de la constante La misma prueba se puede hacer con el Probabilistico, RS no es estadisticamente significativa, es mayor al 0.05

Rcuadrado y Rcuadrado ajustado. Hipótesis conjunta F stat , valor mayor a 4, por lo que en conjunto se rechaza la hipótesis nula. Durbin Watson muy cercano a cero, por lo que puede haber autocorrelación positiva de orden 1.

Regresión sin RS 16. Primero clic en Freeze y nombre, para conservar la regresión. 17. Clic en Estimate y borre RS. El resultado sería el siguiente:


Mejora los t stadísticos

Excelente Rcuadrado

Durbin Watson aún con señal de autocorrelación.

Prueba gráfica de autocorrelación 18. Pasemos a realizar un análisis gráfico para ver la presencia de correlación entre los errores. Estimemos gdp estimada. Clic en Forecast-OK. Se nos formará en el área de trabajo una nueva serie.

Podemos cambiar el nombre

Esta es la forma de poder estimar la y con nuestro modelo gdpf será la y estimada

19. Necesitamos graficar los errores y gdp estimada. Calculemos los errores:Clic en Quick-Generate

Series


"u" serán los errores calculados Igual como ingresar una ecuación. Necesitamos restar gdp entre gdpf

u=gdp-gdpf

la gdp observada menos la gdp estimada con la regresión Recuerde que el nombre que ponemos ante del "=" es como se nombrará la nueva serie.

20. Grafiquemos: Nos vamos clic en View-graph, OK, en la misma ventana en la que tenemos las nueva serie "u"

X = urezagada Y= u

Presencia de autocorrelación

Es como trazar una línea horizontal en el centro a partir de cero. Solo hay que observar que tanto varía entre los valores positivos y negativos. Para que podamos inferir la no autocorrelación la linea azul no debería desviarse de nuestra linea horizontal 21. Siguiente gráfica, "u" y "u" rezagada. Para la rezagada realizamos el mismo paso 19. Yo la nombraré como ureagada. Primer rezago de "u" se forma como u(-1)


Primer rezago (-1) Segundo rezago (-2) Tercer rezago (-3)

urezagada=u(-1)

por ejemplo: u(-1) u(-2) u(-3)

22. Nos vamos a Quick-Graph. Introducimos "u urezagada"

urezagada x

u

y

ok 23. Escoger Scatter luego ok

Existencia de Autocorrelación positiva

EXISTEN OTROS TIPOS DE PRUEBA DE AUTOCORRELACIÓN. SE TOMARÁN MAS ADELANTE. ¿¿¿QUÉ PUEDE SIGNIFICA AUTOCORRELACIÓN ENTRE LOS ERRORES???. Entre los factores no identificados señalados por Malinvaud podría encontrarse autocorrelación en los errores cuando: – La especificaci ón de la forma funcional del modelo es errónea. – Cuando existe omisi ón de variables relevantes que puede dar lugar a un comportamiento sistemático de los residuos que podría interpretarse como autocorrelación cuando en realidad se corrige al especificar correctamente el modelo.


Este problema lo reflejó Malinvaud (1964)señalando que: “... existe a menudo una correlación positiva entre los términos de perturbación separados en periodos debido al hecho de que los factores no identificados del fenómeno actúan con una cierta continuidad y afectan frecuentemente de análoga maner a dos valores sucesivos de la variable endógena.”

http://moraleseconomia.blogspot.com

Este tutorial ha sido elaborado por Deybi Morales León Estudiante de Economía Aplicada en la Universidad Centroamericana UCA Managua, Nicaragua [email protected] http://moraleseconomia.blogspot.com


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