Tarea 2 : Test Breush – Pagan y Test Goldfeld-Quant

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El presente trabajo consiste en aplicar 2 test el primero sera  el  Test Breush Pagan que se utiliza para determinar la heterocedasticidad en un modelo de regresión lineal. Analiza si la varianza estimada de los residuos de una regresión dependen de los valores de las variables independientes. Para este test se utilizara la  variable dependiente como el valor total de las importaciones de un país, y el regresor es el PIB ,  Impor=f(PIB). El segundo test que se utilizara es el de Goldfeld-Quant que de igual manera sirve para determinar la heterocedasticidad de un modelo ,siempre y cuando encontremos a una variable como la causante de la heterocedasticidad ,en este caso la causante sera el PIB de Japón,la variable dependiente sera la base monetaria y la variable independiente sera la tasa de inflación. Base Monetaria = f ( tasa inflación ; PIB).

Test Breush – Pagan

Base de datos

base de datos.png

      Para realizar el test se debe seguir los siguientes pasos:

1. Estimar el modelo lineal y calcular la varianza residual.

      para este punto se realizara los siguientes cálculos : 

tabla1.png

tabla 1-2.png

paso1

paso11

El valor más probable que las importaciones  puede tomar es de  -24003973416 $ cuando el PIB tiene un efecto nulo, y el valor que toma la pendiente es de 0,1257, que provoca una variación en las importaciones .

2. calcular una variable auxiliar G

gfh

3. Estimar el modelo auxiliar.

para estimar el modelo se realizara los siguientes cálculos : 

tabla 2 1.png

tabla 2 2.png

g2

g2987

4. calcular la SCE del modelo auxiliar. 

sce

SCE es diferente de 0 entonces podemos decir que el modelo es heterocedastico.

Test  Goldfeld-Quant

Base de datos

tabla de datos normal.png

para este test se aplica los siguientes pasos : 

  1. ordenar la base de datos en función de la variable XK que en este caso es el PIB, bajo el criterio de mayor a menor.

  2. eliminar C-datos de la mediana d ela base de datos e identificar las dos sub muestras.

  se eliminara 7 datos de 55 para la sub muestra.

jhbgyvyt.png

SCR1= color verde

SCR2 = color celeste

mediana = color amarillo

3. con cada sub muestra calcular el modelo lineal  sus respectiva suma de cuadrados residuales.

SCR1

tabla1

trans1de la tabla1

trnas2tabla1

trans3tabla1

todo del 1

efff

El valor más probable que Y  puede tomar es de  147,1647 cuando el X1 Y XK tiene un efecto nulo, y el valor que toma la pendiente de X1 es 4,0564 y 0,00000000001377 de XK , que provoca una variación en Y .

scr1

suma de cuadrados residuales 1

SCR2

tabla2.png

trans1

trnas2

trnas3

todode2

jjkj

El valor más probable que Y  puede tomar es de  66,0471 cuando el X1 Y XK tiene un efecto nulo, y el valor que toma la pendiente de X1 es 1,0840 y 0,00000000007412  de XK , que provoca una variación en Y .

scr2ijfoie

suma de cuadrados residuales 2

4. comparar las dos sumas de cuadrados residuales.

UTIMOO.png

 SCR1 es diferente de SCR2 entonces podemos decir que el modelo es homocedastico.

Bibliográfia 

http://www.bancomundial.org/

Tarea 1: CAMBIO DE RÉGIMEN

JAPÓN


japonEl presente trabajo consiste en aplicar los problemas de especificación número 3  para datos erróneos, aplicando el cambio de régimen, en este caso se trabajara con el Producto Interno Bruto Nominal de JAPÓN. Se utilizara el PIB de los años 1990 hasta el 2015 , en esta etapa Japón tubo tres periodos de crisis, el primero de 1991 a 1994, el segundo de mediados de 1997 a finales de 1998, y el tercero en el 2001 así como sus consiguientes periodos de recuperación. La primera crisis se produjo debido al estallido de la burbuja económica al aumentar el tipo de interés. Se produjo una fuerte pérdida de valor de los activos inmobiliarios y de los valores en bolsa. Esta crisis duró 3 años y fue la más larga del periodo. La segunda crisis se produjo básicamente porque con el objetivo de restablecer el equilibrio fiscal ,el Ministerio de Finanzas aumentó el impuesto general sobre el consumo del 3 al 5 por cien, lo que produjo un descenso casi inmediato de la demanda de consumo debilitando la economía. En este periodo además se agudiza la crisis financiera que ya venía arrastrado el país, desembocando en la mayor crisis bancaria y crediticia. En el ámbito exterior este periodo coincide también con las crisis financieras del sudeste asiático y la pérdida temporal de determinados mercados asiáticos. La tercera crisis se produce en el año 2001 en medio de la recesión de Estados Unidos y la crisis de las telecomunicaciones. Estos descensos se puede observar en el siguiente gráfico.

grafica1

Datos del PIB Nominal de Japón (1990-2015)

DATOS PIB

DATOS REGRECION PIB

MATRICES1

REGRESION

Regresión lineal

CONTINUACION MATRIZ

INTER

Gráfica de la regresión lineal 

GRAFICA REGRESION

Prueba de Hipótesis

Prueba de t de student para la regresión lineal del PIB sin sufrir shocks.

T STUD.png

TSTU

Primer SHOCK

Se registró un shock del año 2001 al año 2011, restando el 50% del año 2001 a los siguientes años hasta el 2011.

shock

Gráfica del PIB con SHOCK de Japón

graficashockEn la gráfica se puede observar la línea roja que muestra el shock del PIB de Japón, que pudo ser provocado por muchos motivos, como los desastres naturales de esa época como ser el Terremoto de Niigata del año 2004 , Terremoto en Okinawa el año 2010 y/o el Terremoto y tsunami de Japón de 2011.

Regresión lineal con la base de datos del shock. PIBs = f (tiempo)

calculoshock

Regresión lineal con la base de datos del shock

regresion

interresgresion

estimacion

intergrafica

 

Prueba de Hipótesis

Prueba de t de student para la regresión lineal del PIB con  shock.

tstudent.png

tstu

Como la anterior regresión no explica nada y solo genera residuos entonces se debe anidar el modelo.

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dummy

Regresión lineal con la base de datos del shock e incluyendo la DUMMY.               PIBs = f (tiempo, dummy)

 

regresionlinealdummy

Regresión lineal 

 

regresiondummy

interregresion

graficaestidummygraficadummure

intergraficafgd

Prueba de t de student para la regresión lineal anidado utilizando la variable DUMMY.

studentdummy

tesdestudummy.png

Segundo  SHOCK

Se registró un shock del año 1998 al año 2012, restando el 50% del año1998 a los siguientes años hasta el 2012, además se tiene un segundo shock del año 2006 al 20012 restando el 50% del año 2006 hasta el 2012.

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Grafica del PIB con SHOCK 2 de Japón

graficashock.png

En la gráfica se puede observar la línea ploma que muestra 2 shocks del PIB de Japón, que como bien se dijo pudo ser provocado por desastres naturales y a causa de esto la baja inversión probada y la baja exportación de sus productos que afectan directamente al PIB.

Regresión lineal con la base de datos del shock. PIBs = f (tiempo)

calculoregresion

Regresión lineal

regresionshock

daaa

grafiaestimacion.png

Como la anterior regresión no explica nada y solo genera residuos entonces se debe anidar el modelo.

dummy

dummy2.png

Regresión lineal con la base de datos del shock e incluyendo las DUMMYs.

PIBs = f (tiempo, dummy1,dummy 2)

calculodummy

Regresión lineal

daa

tabladummyregrafica de regreciondummy

interpreta

Prueba de hipotesis

Prueba de t de student para la regresión lineal anidado utilizando variables DUMMY.

testede student

test