Modelo Vec y Modelo Var

TRABAJO GRUPAL DE ECONOMETRIA INTEGRANTES: -TAPIA CASTILLO CASTILLO ROBINSON ROB INSON -URIARTE MIRANDA ANDRES MIGUEL -DILMER MIRES VASQUES DOCENTE: CERVERA GOMEZ OSCAR TEMA: MODELO VEC Y VAR CARRERA: ECONOMIA CICLO: 6TO CICLO FECHA: 02/11/201

201 INTRODUCCION

1. MODELO VAR Y VEC 1.1. MODELO VAR  

1.1.1. ECUACIÓN DE ESPECIFICACIÓN

1.2. MODELO VEC  

1.2.1. ECUACIÓN DE ESPECIFICACIÓN

1.3. CASO PRÁCTICO

2. CONCLUSIONES

BIBLIOGRAFIA LINKOGRAFIA

1! MODELO VEC Y MODELO VAR En los modelos VAR, así como en la modelización univariante de series temporales, asumimos que las series temporales utilizadas son estacionarias.

Cuando efectuamos regresiones entre variables no estacionarias podemos caer  en el problema de las llamadas correlaciones espurias, con este término denominamos determinadas estimaciones de modelos que presentan, en principio, buenas validaciones poseen un alto valor e!plicativo " R#$, valores significativos de los par%metros& pero que encierran relaciones 'no(reales).  Así ocurre cuando las variables e!plicativas * e!plicada de la ecuación "por  e+emplo, de un modelo AR$, no son estacionarias, es decir, presentan tendencia. Cuando esto ocurre, el estimador de mínimos cuadrados no es consistente, * los procedimientos de inferencia no son utilizables, puesto que su utilización nos puede llevar a conclusiones engaosas, al rec-azar la -ipótesis de nulidad de un par%metro, cuando en realidad sí es nulo, debido a que la distribución de probabilidad de los estadísticos, en esos casos, no coincide con la -abitual que utilizamos. or tanto, los valores críticos utilizados son inapropiados.  A-ora bien, ciertas modelizaciones entre variables no estacionarias, pero que cumplen ciertas condiciones denominadas de cointegración, no sólo no son espurias, sino que aportan gran información sobre las relaciones de equilibrio a largo plazo de las variables económicas. /n modelo de vector de corrección del error "VEC$ es un modelo VAR restringido "-abitualmente con sólo dos variables$ que tiene restricciones de cointegración incluidas en su especificación, por lo que se disea para ser utilizado con series que no son estacionarias pero de las que se sabe que son cointegradas. El principio detr%s de estos modelos es que e!iste una relación de equilibrio a largo plazo entre variables económicas * que, sin embargo, en el corto plazo puede -aber desequilibrios. Con los modelos de corrección del error, una proporción del desequilibrio de un período "el error, interpretado como un ale+amiento de la senda de equilibrio a largo plazo$ es corregido gradualmente a través de a+ustes parciales en el corto plazo.

1!1! MODELO VAR

Es un modelo formulado por un sistema de ecuaciones simult%neas pero con variables estacionarias. 0e trata de un proceso vectorial auto regresivo "-erramienta para entender *, a1n m%s, para predecir futuros valores de la serie$. 0e propone como un sistema de ecuaciones, con tantas ecuaciones como series a analizar o predecir, pero en el que no se distingue entre variables endógenas * e!ógenas. Así, cada variable es e!plicada por los retardos de sí misma "como en un modelo  AR$ * por los retardos de las dem%s variables.

0e configura entonces un sistema de ecuaciones auto(regresivas o, si se quiere ver así, un vector auto(regresivo "VAR$. 1.1.1. ECUACIÓN DE ESPECIFICACIÓN

2a e!presión general de un modelo VAR  vendría dada por la siguiente especificación

3onde *t es un vector con las g variables ob+eto de predicción "llamémoslas e!plicadas$, !t es un vector de 4 variables que e!plican adicionalmente a las anteriores, los coeficientes alp-a * beta son matrices de coeficientes a estimar, * épsilon es un vector de perturbaciones aleatorias "una por ecuación$, cada una de las cuales cumple individualmente el supuesto de ruido blanco "-omocedasticidad * ausencia de autocorrelación$, * entre ellas cumplen el supuesto de -omocedasticidad inter(ecuaciones.

1!2! MODELO VEC Es un modelo formado por un sistema de ecuaciones simult%neas pero con variables estacionarias, se trata de un proceso vectorial "resolver un vector  matem%tico de las ecuaciones con corrección de errores$. 1.2.1.

ECUACIÓN DE ESPECIFICACIÓN

2a ecuación de cointegración es

En este modelo tan simple, la 1nica variable que aparece en la parte derec-a de la ecuación es el término de corrección del error. En el equilibrio a largo plazo, este término toma el valor cero. 0in embargo, si *5 e *# se desvían del equilibrio a largo plazo en el periodo actual, el término de corrección del error es distinto de cero * cada variable se a+usta parcialmente para restablecer la relación de equilibrio. 2os coeficientes 65 * 6# miden, precisamente, la velocidad de este a+uste.

En este modelo, -emos supuesto que las dos variables endógenas *5,t e *#, t tendr%n un valor medio distinto de cero, pero la ecuación de cointegración tendr% un término independiente nulo.  Alternativamente, puede admitirse que las dos variables endógenas *5,t e *#,t no tienen tendencia * considerar que la ecuación de cointegración tiene término independiente. En este caso, el vector de corrección del error tiene la e!presión

En forma similar, otras variantes adicionales pueden establecerse suponiendo un término de tendencia en la ecuación de cointegración, pero no por separado en las dos ecuaciones del VEC.