ANÁLISIS ECONOMÉTRICO – DATOS PANEL Y SERIE DE TIEMPO
HOMOCEDASTICIDAD
𝑽𝑨𝑹(𝒆𝒕 ) = 𝝈𝟐
Prueba en Eviews: RESID / DESCRIPCIÓN ESTADÍSTICA Y PRUEBAS / PRUEBA DE
CLASIFICACIÓN DE IGUALDAD / ESCRIBIMOS LA VARIABLE RESID Y OPCIÓN VARIANZA
H0: LOS RESIDUOS SON HOMOCEDÁSTICOS
H1: LOS RESIDUOS NO SON HOMOCEDÁSTICOS O SON HETEROCEDÁSTICOS
Buscamos probabilidades mayores al 5%.
PRUEBA DE 𝑩𝟎 – COEFICIENTES DE EFECTOS FIJOS INDIVIDUALES
En efectos fijos Individuales cada individuo tiene su recta y esos números
modifican la recta, subiendo o bajando, dependiente de los valores de los
signos.
𝜶𝒊 = 𝑩𝟎 + 𝒁𝒊𝒕 = 𝑩𝟎 + (±𝟏. 𝟏𝟏𝟓𝟏) = 𝑰𝒏𝒕𝒆𝒓𝒄𝒆𝒑𝒕𝒐 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒓𝒆𝒄𝒕𝒂 𝒅𝒆 𝒆𝒔𝒆 𝒊𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒅𝒖𝒐
𝒀𝒊𝒕 = 𝑩𝟎 + 𝑩𝟏 𝑿𝟏𝒊𝒕 + 𝑩𝟐 𝑿𝟐𝒊𝒕 + 𝑩𝟑 𝑿𝟑𝒊𝒕 + 𝒁𝒊𝒕
LA PRUEBA DE REDUNDANCIA PARA EFECTOS FIJOS
Trata de sacar si el modelo es apropiado para efectos fijos o no ya sea temporal o
individual.
cvcvvcv
cvcvvcv
Visualizamos las probabilidades son menores que el 5%. Se rechaza h0. Para probar si
los efectos fijos son redundantes en el tiempo, se utiliza la prueba de máxima
verosimilitud para la redundancia de efectos.
Se observan valores menores al 5%, lo que conlleva a afirmar que los efectos fijos de los
países con el tiempo son diferentes en un 95% de confianza.
H0 para la prueba de redundancia de efectos fijos: efectos fijos individuales y
temporales son iguales u homogéneos
H1 para la prueba de redundancia de efectos fijos: efectos fijos individuales y
temporales son heterogéneos
Como las probabilidades son menores al 5%, se rechaza h0, por lo que los efectos fijos
son heterogéneos.
Estamos estadísticamente comprobando la validez del efecto fijo. El modelo es
apropiado para hacer efectos fijos temporales e individuales, sin embargo, falta una
variable importante. Aun así, es apropiado usar efectos fijos por varias razones: todos
los individuos tienen muestra, las características de los países son diferentes y las prueba
de hipótesis de efectos fijos heterogéneos lo corroboran.
En la estimación el peso y el método de coeficiente de covarianza son variaciones o
cambio al modelo que vendrían a ser como artificios para mejorar la significancia de las
variables.
PRUEBA DE NORMALIDAD
Ho: Normalidad en los residuos
H1: No hay normalidad de los residuos
Para aceptar Ho se tiene que tener probabilidades mayores al 5%
CORRECCIÓN DE LAS SIGNIFICANCIAS EN EFECTOS FIJOS INDIVIDUALES
El Durbin-Watson
stat tiene que ser
cercano a 1.5
NO AUTOCORRELACIÓN
El Durbin-Watson
stat tiene que ser
cercano a 1.5
En este ejemplo se puede observar que el Durbin-Watson no es cercano a 1.5, por lo
tanto, existe autocorrelación
EFECTOS FIJOS TEMPORALES