EVOLUCIÓN DE DOS ÍNDICES BURSÁTILES Y DEL PRECIO DEL PETÓLEO EN ECONOMÍAS ABIERTAS EN CICLOS DE EXPANSIÓN-CRISIS EN EL PERÍODO 2003:1-2010:5.
|
|
- Pedro Carmona Montes
- hace 8 años
- Vistas:
Transcripción
1 EVOLUCIÓN DE DOS ÍNDICES BURSÁTILES Y DEL PRECIO DEL PETÓLEO EN ECONOMÍAS ABIERTAS EN CICLOS DE EXPANSIÓN-CRISIS EN EL PERÍODO 2003:1-2010:5. En este trabajo realizo un estudio entre las variables, con datos mensuales, de los índices bursátiles en dos países de distintos continentes, el IBEX 35 y el DOW JONES, de España y EE.UU. respectivamente. También, trato de verificar la teoría económica de que en los mercados de valores existe información perfecta a nivel mundial debido a la globalización, al considerarse muy sensibles a las noticias y las crisis, como la inmobiliaria que se inició en EE.UU. a principios del 2007 y luego al crisis financiera, un año y medio más tarde. Esta última se extendió por todo el planeta en cuestión de horas, desatando el pánico vendedor de mercado en mercado durante varios meses. También se estudia la evolución del precio del petróleo (barril Brent en $ USA) en relación a estos índices. Un buen termómetro para analizar los ciclos de la economía, pueden ser los índices bursátiles y el precio del petróleo. Si en los índices bursátiles, se reflejan por anticipado los resultados y expectativas de las empresas; en el precio del petróleo representa la demanda esperada de energía de las empresas para la producción de bienes y servicios. En este trabajo, se trata de verificar la hipótesis de la interconexión entre los mercados, con las correlaciones entre los dos índices bursátiles, como ya antes he dicho, y el precio del petróleo. En el trabajo, en el modelo uniecuacional, analizo el índice bursátil ibex35, como variable dependiente o endógena, con respecto al Dow Jones, como variable independiente o exógena. En el modelo multiecuacional simultáneo, serán el ibex35 como dependiente, y el Dow Jones y precio del barril Brent como independientes e instrumentales. Para finalizar, en el modelo de series de tiempo, contrasto la cointegración entre el ibex35 y Dow Jones para comprobar si existe equilibrio a largo plazo. Empiezo analizando la correlación entre el IBEX35 con respecto al DOW JONES desde enero de 2003, hasta mayo de 2010 con datos originales de la TABLA1. Según el modelo MCO: I = α + βd + vt Donde: I = Ibex35 y D = dow_j
2 TABLA 1 obs IBEX35 DOW_J obs IBEX35 DOW_J 2003M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M
3 2006M M M M FIGURA 1 IBEX35 con respecto a DOW_J (con ajuste mínimo-cuadrático) Y = -5,34e ,49X IBEX DOW_J En la figura 1 se aprecia la pendiente positiva del ibex35 en función del Dow Jones, confirmando inicialmente que mercados están internacionalizados. Cuando sube el Dow Jones, también lo hace el ibex35. En el cuadro 1 el coeficiente de determinación, = 0,75 lo cual nos dice que el 75% de la evolución del ibex35, estaría explicada por Dow Jones. El coeficiente de correlación es R = 0,86. El estadístico t-student es de 16,5, nos indica que se rechaza H(0):β=0 a cualquier nivel, Siendo significativo el contraste individual de /s.
4 CUADRO 1 Modelo 8: estimaciones MCO utilizando las 89 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: IBEX35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const -5338,28 970,662-5,4996 <0,00001 *** DOW_J 1, , ,5016 <0,00001 *** Media de la var. dependiente = 10508,4 Desviación típica de la var. dependiente. = 2694,78 Suma de cuadrados de los residuos = 1,54735e+008 Desviación típica de los residuos = 1333,63 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Grados de libertad = 87 Estadístico de Durbin-Watson = 0, Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -765,688 Criterio de información de Akaike = 1535,38 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1540,35 Criterio de Hannan-Quinn = 1537,38 Existe un problema, ya que el estadístico D-W es de tan solo 0,09 lo que implica existencia de autocorrelación. Para solucionar este problema, añadimos primeras diferencias a las variables.
5 FIGURA2 d_ibex35 con respecto a d_dow_j (con ajuste mínimo-cuadrático) 1500 Y = 17,7 + 1,06X d_ibex d_dow_j CUADRO 2 Modelo 2: estimaciones MCO utilizando las 88 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_ibex35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 17, ,0821 0,4522 0,65223 d_dow_j 1, , ,9133 <0,00001 *** Media de la var. dependiente = 49,7227 Desviación típica de la var. dependiente. = 561,324 Suma de cuadrados de los residuos = 1,14942e+007 Desviación típica de los residuos = 365,586 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Grados de libertad = 86 Estadístico de Durbin-Watson = 1,85482 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -643,187 Criterio de información de Akaike = 1290,37 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1295,33 Criterio de Hannan-Quinn = 1292,37
6 En la figura 2, vemos cómo ahora la pendiente es más plana. En el cuadro 2 se aprecia el estadístico D-W es de 1,85 lo cual supone la ausencia de autocorrelación, ya que está fuera los valores de indeterminación (1,61, 1,70). El estadístico t-student, sigue siendo alto, 10, 91 si bien el = 0,58 es notablemente más bajo. Ahora, el coeficiente de determinación, = 0,58 lo cual nos dice que el 58 % de la evolución del ibex, estaría explicada por Dow Jones. El coeficiente de correlación R = 0,76. También el estadístico t-student es de 10,91, por lo tanto, se rechaza H(0):β=0, es decir, dow-jones influye sobre el ibex35. El modelo queda con la siguiente ecuación: I = 17, ,05736 D + vt La conclusión en este modelo MCO es que los mercados parece ser que están internacionalizados, y que existe información perfecta en los mercados de valores. En este apartado, ahora analizo un modelo de ecuaciones simultánea por MC2E, donde se va a contrastar la relación del ibex35 entre el Dow Jones y el precio del petróleo del barril Brent en primeras diferencias de las variables. TABLA2. El modelo de a estimar es el siguiente: I = a1p + a2d + ut P = b1i + b2d + vt Matricialmente: I = α11p + β11d+µt I = α21p + β21d+µt Donde: I = ibex35 P = p_oil D = dow_j
7 TABLA 2 obs d_ibex35 d_dow_j d_p_oil obs d_ibex35 d_dow_j d_p_oil 2003M01 NA NA NA 2006M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M M
8 2006M M M M M M CUADRO 3 Modelo 12: estimaciones MC2E utilizando las 88 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_ibex35 Instrumentos: ninguno Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 14, ,8573 0,3608 0,71822 d_dow_j 1, , ,4706 <0,00001 *** d_p_oil 7, , ,5263 0,12693 Media de la var. dependiente = 49,7227 Desviación típica de la var. dependiente. = 561,324 Suma de cuadrados de los residuos = 1,11876e+007 Desviación típica de los residuos = 362,793 Estadístico F (2, 85) = 61,6355 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,80122 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Criterio de información de Akaike = 1290 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1297,43 Criterio de Hannan-Quinn = 1292,99 Analizando el CUADRO 3 vemos que el estadístico t-student solo es significativo en el caso del Dow Jones, al igual que en el anterior modelo de MCO. Caso contrario es el precio del petróleo, en el que se acepta la hipótesis nula H(0):β=0, ya que el valor empírico es 1,53 < 2,35 valor crítico para el 95%, así que no es significativo el p_oil sobre el ibex35. La F de Snedekor para la signicatividad conjunta de la regresión, con un valor de 61,6, se rechaza la hipótesis nula H(0):β=β =0, por lo que se determina, que la regresión conjunta es relevante. El estadístico D-W = 1,80 verifica ausencia de autocorrelación, al estar fuera del intervalo de indeterminación (1,59; 1,73). Paso ahora al otro modelo, que es el análisis de series temporales, el modelo de cointegración. En la figura 3 se pueden ver la evolución del ibex35 y el Dow Jones desde 2003 donde se ve con claridad que no son estacionarias, ya que se aprecian los ciclos. La recuperación desde la crisis del 2003, hasta la crisis actual.
9 En la figura 4 se observa al aplicar primeras diferencias, donde pueden ya resultar estacionarias. FIGURA IBEX35 DOW_J
10 FIGURA d_ibex35 d_dow_j CUADRO 4 Modelo 1: estimaciones MCO utilizando las 86 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_d_ibex35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 40, ,2296 0,6807 0,49798 d_ibex35_1-0, , ,2020 <0,00001 *** d_d_ibex35_1 0, , ,9640 0,33783 Media de la var. dependiente = -6,51744 Desviación típica de la var. dependiente. = 696,9 Suma de cuadrados de los residuos = 2,55088e+007 Desviación típica de los residuos = 554,378 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Estadístico F (2, 83) = 25,6612 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,97026 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -663,837 Criterio de información de Akaike = 1333,67 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1341,04 Criterio de Hannan-Quinn = 1336,64
11 CUADRO 5 Modelo 4: estimaciones MCO utilizando las 86 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_d_dow_j Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 29, ,7593 0,6995 0,48622 d_dow_j_1-0, , ,3439 <0,00001 *** d_d_dow_j_1 0, , ,2103 0,22959 Media de la var. dependiente = 3,67198 Desviación típica de la var. dependiente. = 497,207 Suma de cuadrados de los residuos = 1,29484e+007 Desviación típica de los residuos = 394,975 R 2 = 0, R 2 corregido = 0, Estadístico F (2, 83) = 25,8478 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,94574 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -634,681 Criterio de información de Akaike = 1275,36 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1282,72 Criterio de Hannan-Quinn = 1278,32 Contrastamos ahora la estacionaridad de las dos series donde, arriba, en el cuadro 4 puede verse los estadísticos t = -6,20 cayendo a la izquierda del valor crítico τ, por lo tanto se rechaza la hipótesis nula H(0):δ=0, aceptándose la hipótesis alternativa, H(1):δ<0, por lo tanto el ibex35 es estacionario, integrado de orden 1. I(1). La otra variable, también, en el cuadro 5, puede verse cómo el estadístico t = -6,34, cayendo también a la izquierda del valor crítico τ, por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula H(0):δ=0, aceptándose la hipótesis alternativa, H(1):δ<0, con lo que el dow jones, también es estacionario de orden 1.
12 CUADRO 6 Modelo 3: estimaciones MCO utilizando las 86 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: d_d_rs1 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const -1, ,1117-0,0422 0,96646 d_rs1_1-1, , ,7215 <0,00001 *** d_d_rs1_1 0, , ,6904 0,49190 Media de la var. dependiente = -11,9891 Desviación típica de la var. dependiente. = 560,307 Suma de cuadrados de los residuos = 1,38582e+007 Desviación típica de los residuos = 408,615 R 2 = 0,48068 R 2 corregido = 0, Estadístico F (2, 83) = 38,4122 (valor p < 0,00001) Estadístico de Durbin-Watson = 1,92454 Coef. de autocorr. de primer orden. = 0, Log-verosimilitud = -637,6 Criterio de información de Akaike = 1281,2 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1288,56 Criterio de Hannan-Quinn = 1284,16 En el cuadro 6 también se aprecia que las discrepancias de la regresión, también son estacionarias, integradas de orden 1. I(1), ya que el estadístico t-student = -6,72 quedando también a la izquierda del valor crítico. se rechaza la hipótesis nula de raíces unitarias, H(0):δ=0 aceptándose la hipótesis alternativa, H(1):δ<0 La conclusión, es que el modelo es válido y el ibex35 y el Dow Jones están cointegradas, confirmando el equilibrio a largo plazo; si bien es cierto que este modelo está sujeto a criticismos, por considerarse un modelo en el que se basa en los valores empíricos, y no está sujeto a teoría económica alguna. Se analiza ahora el ibex35 a través del modelo ARIMA.
13 CUADRO 7 Función de autocorrelación para IBEX35 RETARDO FAC FACP Estad-Q. [valor p] 1 0,9628 *** 0,9628 *** 85,3191 [0,000] 2 0,9146 *** -0, ,1880 [0,000] 3 0,8678 *** 0, ,1024 [0,000] 4 0,8203 *** -0, ,2150 [0,000] 5 0,7660 *** -0, ,7924 [0,000] 6 0,7072 *** -0, ,5934 [0,000] 7 0,6543 *** 0, ,8804 [0,000] 8 0,5990 *** -0, ,7501 [0,000] 9 0,5438 *** -0, ,6877 [0,000] 10 0,4871 *** -0, ,0088 [0,000] 11 0,4403 *** 0, ,1411 [0,000] 12 0,3935 *** -0, ,4274 [0,000] 13 0,3467 *** -0, ,2402 [0,000] 14 0,3013 *** -0, ,0438 [0,000] 15 0,2599 ** 0, ,4347 [0,000] 16 0,2173 ** -0, ,6734 [0,000] 17 0,1753 * 0, ,1283 [0,000] FIGURA6 FAC de IBEX ,96/T^0, retardo FACP de IBEX ,96/T^0, retardo
14 CUADRO 8 Modelo 5: estimaciones ARMA utilizando las 89 observaciones 2003: :05 Variable dependiente: IBEX35 Variable Coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 11847,1 534,418 22,1683 <0,00001 *** phi_1 0, , ,8906 <0,00001 *** theta_1 0, , ,6283 0,00858 *** Media de la var. dependiente = 10508,4 Desviación típica de la var. dependiente. = 2694,78 media de las innovaciones = -48,1201 Varianza de las innovaciones = Log-verosimilitud = -687,948 Criterio de información de Akaike = 1383,9 Criterio de información Bayesiano de Schwarz = 1393,85 Criterio de Hannan-Quinn = 1387,91 CUADRO 9 Función de autocorrelación de los residuos RETARDO FAC FACP Estad-Q. [valor p] 1 0,0109 0,0109 0,0110 [0,916] 2-0,0047-0,0048 0,0131 [0,993] 3-0,0065-0,0064 0,0171 [0,999] 4 0,0566 0,0567 0,3222 [0,988] 5 0,0531 0,0520 0,5943 [0,988] 6-0,0909-0,0921 1,4014 [0,966] 7 0,0564 0,0605 1,7155 [0,974] 8-0,0169-0,0219 1,7439 [0,988] 9 0,0575 0,0520 2,0780 [0,990] 10-0,1315-0,1279 3,8495 [0,954] 11 0,0296 0,0407 3,9405 [0,972] 12-0,0166-0,0339 3,9696 [0,984] 13-0,0112-0,0022 3,9828 [0,991] 14-0,0435-0,0461 4,1871 [0,994] 15 0,0288 0,0579 4,2781 [0,997] 16 0,0176-0,0199 4,3124 [0,998] 17-0,0750-0,0477 4,9458 [0,998] El correlograma de la figura 6, se asemeja a un AR(1). En el cuadro 8, se aprecian que los parámetros son significativos al 95% Apreciamos que en el cuadro 9 y en la figura 7, de la autocorrelación de las discrepancias, ninguno es significativamente distinto de cero, por lo que se considera ajustado el modelo.
15 FIGURA 7 FAC de los residuos ,96/T^0, retardo FACP de los residuos ,96/T^0, retardo
16 CONCLUSIONES - En este trabajo se puede aceptar lo siguiente: que hay información perfecta en los mercados de valores al considerar que existe correlación por MCO entre el ibex35 y el Dow Jones; que además están cointegrados según el modelo analizado. - Con el precio del petróleo no se puede decir lo mismo, al no existir correlación con el mercado de valores, lo cual resulta lógico; ya que existen países de otros continentes con gran demanda de petróleo que no se ven afectados por esta crisis. Por otro lado, estarían los especuladores negociando con los futuros sobre petróleo, las intervenciones de la OPEP, etc. Es decir, pertenece a otro mercado. NOTAS Los datos han sido recopilados de Internet, y van desde enero del 2003 hasta mayo de 2010; datos mensuales. RECOPILACIÓN FUENTES: para el precio del petróleo. 0&g=m para el ibex35 &g=m para el Dow Jones.
TEMA 4: Variables binarias
TEMA 4: Variables binarias Econometría I M. Angeles Carnero Departamento de Fundamentos del Análisis Económico Curso 2011-12 Econometría I (UA) Tema 4: Variables binarias Curso 2011-12 1 / 51 Variables
Más detallesECONOMETRÍA II: ECONOMETRÍA DE SERIES TEMPORALES. Modelación con ARMA
ECONOMETRÍA II: ECONOMETRÍA DE SERIES TEMPORALES Modelación con ARMA Método Box-Jenkins: Un libro que ha tenido una gran influencia es el de Box y Jenkins (1976): Time Series Analysis: Forecasting and
Más detallesAula Banca Privada. La importancia de la diversificación
Aula Banca Privada La importancia de la diversificación La importancia de la diversificación La diversificación de carteras es el principio básico de la operativa en mercados financieros, según el cual
Más detallesSeries de Tiempo. Una Introducción
Series de Tiempo. Una Introducción Series de Tiempo Muchas veces, sobretodo para realizar pronósticos, resulta conveniente no suponer un modelo explícito para que explique la variables de interés, sino
Más detallesMODELO ECONOMETRICO DE VENTA DE CAMIONETAS
MODELO ECONOMETRICO DE VENTA DE CAMIONETAS Nombre: Evelyn Neira Cinthya Toledo Macarena Candia Fecha: 10 de Mayo 2012 Asignatura: Econometría Profesor: Pablo Quezada Introducción El mercado de vehículos
Más detallesTIPO DE CAMBIO, TIPOS DE INTERES Y MOVIMIENTOS DE CAPITAL
TIPO DE CAMBIO, TIPOS DE INTERES Y MOVIMIENTOS DE CAPITAL En esta breve nota se intentan analizar las relaciones existentes en el sector español entre tipo de cambio, tasa de inflación y tipos de interés,
Más detallesILUSTRACIÓN DEL PROBLEMA DE LA IDENTIFICABILIDAD EN LOS MODELOS MULTIECUACIONALES
ILUSTRACIÓN DEL PROBLEMA DE LA IDENTIFICABILIDAD EN LOS MODELOS MULTIECUACIONALES El objetivo de este documento es ilustrar matemáticamente, y con un caso concreto, el problema de la identificación en
Más detallesDIPLOMADO EN RELACIONES LABORALES Estadística Asistida por Ordenador Curso 2008-2009
Índice general 6. Regresión Múltiple 3 6.1. Descomposición de la variabilidad y contrastes de hipótesis................. 4 6.2. Coeficiente de determinación.................................. 5 6.3. Hipótesis
Más detalles3. ANÁLISIS ESTADÍSTICOS DE LAS PRECIPITACIONES EN EL MAR CASPIO
Análisis estadístico 31 3. ANÁLII ETADÍTICO DE LA PRECIPITACIONE EN EL MAR CAPIO 3.1. ANÁLII Y MÉTODO ETADÍTICO UTILIZADO 3.1.1. Introducción Una vez analizado el balance de masas que afecta al mar Caspio
Más detallesREGRESION simple. Correlación Lineal:
REGRESION simple Correlación Lineal: Dadas dos variable numéricas continuas X e Y, decimos que están correlacionadas si entre ambas variables hay cierta relación, de modo que puede predecirse (aproximadamente)
Más detallesDELTA MASTER FORMACIÓN UNIVERSITARIA C/ Gral. Ampudia, 16 Teléf.: 91 533 38 42-91 535 19 32 28003 MADRID ECONOMETRIA PRIMER PARCIAL 17 DE ENERO DE 2008 1.- A) La transformación estacionaria es SOLUCIONES
Más detallesMétodos y Modelos Cuantitativos para la toma de Decisiones
Métodos y Modelos Cuantitativos para la toma de Decisiones David Giuliodori Universidad Empresarial Siglo 21 David Giuliodori (UE-Siglo 21) MMC 1 / 98 Índice: 1 Conceptos Generales 2 Enfoque Clásico Tendencia
Más detallesANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS
ANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS ESCALAS DE MEDIDA CATEGORICAS Jorge Galbiati Riesco Los datos categóricos son datos que provienen de resultados de experimentos en que sus resultados se miden en escalas
Más detallesProcesos de Media Móvil y ARMA
Capítulo 4 Procesos de Media Móvil y ARMA Los procesos AR no pueden representar series de memoria muy corta, donde el valor actual de la serie sólo está correlado con un número pequeño de valores anteriores
Más detalles- se puede formular de la siguiente forma:
Multicolinealidad 1 Planteamiento Una de las hipótesis del modelo de regresión lineal múltiple establece que no existe relación lineal exacta entre los regresores, o, en otras palabras, establece que no
Más detallesCAPÍTULO 4 ESTUDIO DE MERCADO. en el mercado. Por medio de la ley de la demanda, se determina que al subir el precio de un
CAPÍTULO 4 ESTUDIO DE MERCADO 4.1. DEMANDA DEL PROYECTO La demanda es la cantidad de bienes o servicios que los compradores intentan adquirir en el mercado. Por medio de la ley de la demanda, se determina
Más detallesGUIÓN TEMA 4. VARIABLES BINARIAS 4.1. Variables binarias
ECONOMETRIA I. Departamento de Fundamentos del Análisis Económico Universidad de Alicante. Curso 2011/12 GUIÓN TEMA 4. VARIABLES BINARIAS 4.1. Variables binarias Bibliografía apartados : Greene, 8.2 A.F.Gallastegui:
Más detallesIndicaciones específicas para los análisis estadísticos.
Tutorial básico de PSPP: Vídeo 1: Describe la interfaz del programa, explicando en qué consiste la vista de datos y la vista de variables. Vídeo 2: Muestra cómo crear una base de datos, comenzando por
Más detallesMetodología. del ajuste estacional. Tablero de Indicadores Económicos
Metodología del ajuste estacional Tablero de Indicadores Económicos Metodología del ajuste estacional Componentes de una serie de tiempo Las series de tiempo están constituidas por varios componentes que,
Más detallesINFORME DE COMERCIO EXTERIOR (Enero 2014)
INFORME DE COMERCIO EXTERIOR (Enero 2014) 1. 2013: un buen año para el sector exterior La senda de crecimiento de la economía española, que ha ido acelerándose a lo largo del cuarto trimestre de 2013,
Más detallesHay diferencias en la media del HOMA entre los diabéticos y los no diabéticos? Resumen del procesamiento de los casos
Test de hipótesis t de Student Hay diferencias en la media del HOMA entre los diabéticos y los no diabéticos? Resumen del procesamiento de los casos HOMA Casos Válidos Perdidos Total N Porcentaje N Porcentaje
Más detalles-Género: no nos ha quedado claro cómo influye este parámetro en el gasto en ocio, si positiva o negativamente.
INTRODUCCIÓN En este trabajo estudiamos el gasto en ocio de la población, escogiendo una muestra al azar. Realizando encuestas hemos recogido información de 125 personas, las variables que hemos visto
Más detallesCovarianza y coeficiente de correlación
Covarianza y coeficiente de correlación Cuando analizábamos las variables unidimensionales considerábamos, entre otras medidas importantes, la media y la varianza. Ahora hemos visto que estas medidas también
Más detallesCapítulo 8. Tipos de interés reales. 8.1. Introducción
Capítulo 8 Tipos de interés reales 8.1. Introducción A lo largo de los capítulos 5 y 7 se ha analizado el tipo de interés en términos nominales para distintos vencimientos, aunque se ha desarrollado más
Más detallesLA DESLOCALIZACIÓN INDUSTRIAL EN EUROPA EL FENÓMENO DEL OFFSHORING A ANÁLISIS INTRODUCCIÓN INTRODUCCIÓN
LA 13 I. En los últimos años, la reestructuración industrial por la que atraviesa la industria europea se ha venido considerando uno de los principales desarrollos económicos de las últimas décadas. En
Más detallesEmpresarial y Financiero
Curso de Excel Empresarial y Financiero SESIÓN : REGRESIÓN Rosa Rodríguez Relación con el Mercado Descargue de yahoo.com los Datos de precio ajustado de cierre de las acciones de General Electric (GE),
Más detallesEl MAB: 1.000 millones de euros de financiación para 2020
El MAB: 1.000 millones de euros de financiación para 2020 Desde la Asociación de Empresas del Mercado Alternativo Bursátil (AEMAB) pensamos que el MAB va a ser un protagonista a nivel de financiación de
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID DPTO DE ECONOMÍA CUANTITATIVA CURSO 2010/2011 ECONOMETRIA I HOJA 2. Problemas
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID DPTO DE ECONOMÍA CUANTITATIVA CURSO 2010/2011 ECONOMETRIA I HOJA 2 Problemas 1. Supongamos que se dispone de una muestra de n = 5 individuos, con la que se quiere estudiar
Más detallesDecisión: Indican puntos en que se toman decisiones: sí o no, o se verifica una actividad del flujo grama.
Diagrama de Flujo La presentación gráfica de un sistema es una forma ampliamente utilizada como herramienta de análisis, ya que permite identificar aspectos relevantes de una manera rápida y simple. El
Más detallesANALISIS DE UN FONDO DE INVERSION MEDIANTE LA REGRESION Y LA GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS
V JORNADAS ASEPUMA ANALISIS DE UN FONDO DE INVERSION MEDIANTE LA REGRESION Y LA GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS Rodriguez Aviles, Rafael 1 1. Introducción El origen de esta comunicación está en una entrevista
Más detallesSOLUCION EXAMEN PRIMERA PARTE (4 PUNTOS)
SOLUCION EXAMEN PRIMERA PARTE (4 PUNTOS) 1. El PIB de un país en el año t, se elevó a 100 u.m., evaluado a precios de ese año. En el año t+1, el PIB del mismo país ascendió a 150 u.m., valorado a precios
Más detallesLa evolución del suelo según su demanda
Universidad de Salamanca La evolución del suelo según su demanda Sara del Pozo Calzada, Marta Álvarez Pérez y Víctor Juan Barrios Abstract: Este trabajo analiza algunos de los factores más relevantes de
Más detallesEconometría de Económicas
Econometría de Económicas Apuntes para el tema 6 Curso 2004-2005 Profesoras Amparo Sancho Guadalupe Serrano Modelos de panel de datos Datos de Panel son aquellos que surgen de la observación de una misma
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA CUANTITATIVA CURSO 2010/2011 ECONOMETRIA I. Hoja de Problemas 3 Problemas
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA CUANTITATIVA CURSO 2010/2011 ECONOMETRIA I Hoja de Problemas 3 Problemas 1. Considera el modelo de regresión con un solo regresor Y i = 0 + 1 X i
Más detallesACCIONES Y OTROS TÍTULOS DE INVERSIÓN
ACCIONES Y OTROS TÍTULOS DE INVERSIÓN TASAS EFECTIVAS DE RENDIMIENTO ANUAL Y MENSUAL: Es aquélla que se emplea en la compraventa de algunos valores en el Mercado Bursátil o Bolsa de Valores. Estas tasas
Más detalles2) Se ha considerado únicamente la mano de obra, teniéndose en cuenta las horas utilizadas en cada actividad por unidad de página.
APLICACIÓN AL PROCESO PRODUCTIVO DE LA EMPRESA "F. G. / DISEÑO GRÁFICO". AÑO 2004 Rescala, Carmen Según lo explicado en el Informe del presente trabajo, la variación en la producción de páginas web de
Más detallesReflexiones sobre el auge y caída inmobiliarios (6) Financiación y precios
Reflexiones sobre el auge y caída inmobiliarios (6) Financiación y precios En 1996 comenzó un ciclo inmobiliario extraordinariamente largo que ahora está finalizando y que tuvo un periodo de auge entre
Más detallesAnálisis de Regresión Múltiple con Información Cualitativa: Variables Binarias o Ficticias
Análisis de Regresión Múltiple con Información Cualitativa: Variables Binarias o Ficticias Carlos Velasco 1 1 Departamento de Economía Universidad Carlos III de Madrid Econometría I Máster en Economía
Más detallesPráctica 5. Contrastes paramétricos en una población
Práctica 5. Contrastes paramétricos en una población 1. Contrastes sobre la media El contraste de hipótesis sobre una media sirve para tomar decisiones acerca del verdadero valor poblacional de la media
Más detallesMatrices equivalentes. El método de Gauss
Matrices equivalentes. El método de Gauss Dada una matriz A cualquiera decimos que B es equivalente a A si podemos transformar A en B mediante una combinación de las siguientes operaciones: Multiplicar
Más detallesDetergente Lavad.1 Lavad.2 Lavad.3 Media A 45 43 51 46.3 B 47 44 52 47.6 C 50 49 57 52 D 42 37 49 42.6. Media 46 43.2 52.2 47.16
3. DISEÑO EN BLOQUES ALEATORIZADOS En muchos experimentos además de que interesa investigar la influencia de un factor controlado sobre la variable de respuesta, como en la sección anterior, existe una
Más detallesAplicaciones de Estadística Descriptiva
Aplicaciones de Estadística Descriptiva Contenidos de la presentación Funciones estadísticas en Excel. Gráficos. El módulo de análisis de datos y las tablas dinámicas de Excel. Información Intentaremos
Más detallesANALISIS TECNICO I. Análisis Técnico
BURSALIA GESTIÓN ANALISIS TECNICO I Análisis Técnico El análisis técnico se basa en el estudio de la evolución de los mercados a partir de la cotización y de su representación gráfica. La representación
Más detalles3. Métodos para la evaluación de proyectos
Objetivo general de la asignatura: El alumno analizará las técnicas de evaluación de proyectos de inversión para la utilización óptima de los recursos financieros; así como aplicar las técnicas que le
Más detallesEvolución de la confianza del consumidor en la República Dominicana,
Ministerio de Economía, Planificación y Desarrollo Unidad Asesora de Análisis Económico y Social (UAAES) Evolución de la confianza del consumidor en la República Dominicana, Octubre 2007- Abril 2010 Presentación
Más detalles3 MERCADO SECUNDARIO DE DEUDA DEL ESTADO
3 MERCADO SECUNDARIO DE DEUDA DEL ESTADO 3 Mercado secundario de deuda del Estado 3.1 Descripción general La negociación en el mercado de deuda del Estado volvió a experimentar un descenso en 2009: a
Más detallesMacroeconomía II EAE 211B
Macroeconomía II EAE 211B Pontificia Universidad Católica de Chile Instituto de Economía Juan Ignacio Urquiza Primer Semestre 2012 Ciclos Económicos Esquema: Introducción a los ciclos: Rol de las rigideces
Más detallesCURSO BÁSICO DE MATEMÁTICAS PARA ESTUDIANTES DE ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES
INECUACIONES NOTA IMPORTANTE: El signo de desigualdad de una inecuación puede ser,, < o >. Para las cuestiones teóricas que se desarrollan en esta unidad únicamente se utilizará la desigualdad >, siendo
Más detallesEstudio del Mercado de Oficinas
Estudio del Mercado de Oficinas Madrid y Barcelona: Resumen Ejecutivo 1er Semestre 2014 aguirrenewman.com 1.- La coyuntura general del mercado La tendencia positiva iniciada por la economía en la segunda
Más detallesSPSS: ANOVA de un Factor
SPSS: ANOVA de un Factor El análisis de varianza (ANOVA) de un factor nos sirve para comparar varios grupos en una variable cuantitativa. Esta prueba es una generalización del contraste de igualdad de
Más detallesInstrucciones básicas de gretl
1 Instrucciones básicas de gretl En las prácticas de ordenador el objetivo es aprender el manejo de un software libre especialmente indicado y creado para el aprendizaje de la Econometría. Es un software
Más detallesCréditos de Consumo Bancarios* Evolución reciente: 1997-2005
Serie Técnica de Estudios - N 003 Créditos de Consumo Bancarios* Evolución reciente: 1997-2005 Liliana Morales R. Álvaro Yáñez O. Enero 2006 Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras SBIF
Más detallesFacultad de Economía Claudia Montserrat Martínez Stone CAPITULO IV EVALUACIÓN FINANCIERA
CAPITULO IV EVALUACIÓN FINANCIERA 56 4.1.- Criterios de Evaluación Financiera La Evaluación de un Proyecto debe tener como base el análisis con el que se mide la rentabilidad económica, en el que principalmente
Más detallesRelación entre formación y empleo
Relación entre formación y empleo En este capítulo se analiza el impacto que la formación a la que las personas usuarias han accedido ha tenido sobre sus posibilidades de empleo posterior, teniendo en
Más detallesMICROECONOMÍA II. PRÁCTICA TEMA II: Equilibrio parcial
MICROECONOMÍA II PRÁCTICA TEMA II: Equilibrio parcial EJERCICIO 1 A) En equilibrio, la cantidad demandada coincide con la cantidad ofrecida, así como el precio de oferta y demanda. Por lo tanto, para hallar
Más detallesGrado en Finanzas y Contabilidad
Econometría Grado en Finanzas y Contabilidad Apuntes basados en el libro Introduction to Econometrics: A modern Approach de Wooldridge 5.2 Estimadores de Variables Instrumentales La endogeneidad aparece
Más detallesGRADO TURISMO TEMA 3: ANÁLISIS DE DATOS TURÍSTICOS BIDIMENSIONALES
GRADO TURISMO TEMA 3: ANÁLISIS DE DATOS TURÍSTICOS BIDIMENSIONALES Prof. Rosario Martínez Verdú TEMA 3: ANÁLISIS DE DATOS TURÍSTICOS BIDIMENSIONALES 1. Distribuciones bidimensionales de frecuencias y diagrama
Más detallesProblemas de Probabilidad resueltos.
Problemas de Probabilidad resueltos. Problema 1 El profesor Pérez olvida poner su despertador 3 de cada 10 dias. Además, ha comprobado que uno de cada 10 dias en los que pone el despertador acaba no levandandose
Más detallesEvolución de los Precios del Transporte en la Comunidad de Madrid. Secretaría de Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible
Evolución de los Precios del Transporte en la Comunidad de Madrid Secretaría de Medio Ambiente y Desarrollo Sostenible AÑO 2011 INDICE 1. INTRODUCCIÓN... 1 2. EVOLUCIÓN DE LOS PRECIOS DEL TRANSPORTE GENERAL
Más detallesE 1 E 2 E 2 E 3 E 4 E 5 2E 4
Problemas resueltos de Espacios Vectoriales: 1- Para cada uno de los conjuntos de vectores que se dan a continuación estudia si son linealmente independientes, sistema generador o base: a) (2, 1, 1, 1),
Más detallesFundamentos de Biología Aplicada I Estadística Curso 2011-2012 Práctica 6: Regresión Logística I
Fundamentos de Biología Aplicada I Estadística Curso 2011-2012 Índice 1. Objetivos de la práctica 2 2. Estimación de un modelo de regresión logística con SPSS 2 2.1. Ajuste de un modelo de regresión logística.............................
Más detalles8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión...
Tema 8 Análisis de dos variables: dependencia estadística y regresión Contenido 8.1. Introducción............................. 1 8.2. Dependencia/independencia estadística.............. 2 8.3. Representación
Más detallesLÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES
Capítulo 9 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES 9.. Introducción El concepto de ite en Matemáticas tiene el sentido de lugar hacia el que se dirige una función en un determinado punto o en el infinito. Veamos
Más detallesMANUAL DE EJECUCION DE LA ESTRATEGIA Ibex35 Evolución por Josep Codina
MANUAL DE EJECUCION DE LA ESTRATEGIA Ibex35 Evolución por Josep Codina La Estrategia Ibex35 Evolución se basa en un modelo que se ha probado de forma intensiva y que cumple los objetivos que se han marcado
Más detallesPráctica 2. Estadística Descriptiva
Práctica 2. Estadística Descriptiva Ejercicio 1 Mucha gente manifiesta reacciones de alergia sistémica a las picaduras de insectos. Estas reacciones varían de paciente a paciente, no sólo en cuanto a gravedad,
Más detallesTEMA 13. FONDOS DE INVERSIÓN
FICHERO MUESTRA Pág. 1 Fichero muestra que comprende parte del Tema 13 del libro Productos y Servicios Financieros,, y algunas de sus actividades y ejercicios propuestos. TEMA 13. FONDOS DE INVERSIÓN 13.6.
Más detalles28.- Manejo de los Feriados
28.- Manejo de los Feriados El feriado anual o vacaciones pagadas es el derecho del trabajador con más de un año de servicios a hacer uso de un descanso anual de 15 días hábiles, con remuneración íntegra,
Más detallesTema 12: Contrastes Paramétricos
Tema 1 Tema 1: Contrastes Paramétricos Presentación y Objetivos. Se comienza este tema introduciendo la terminología y conceptos característicos de los contrastes de hipótesis, típicamente a través de
Más detallesEstacionalidad. Series de tiempo. Modelos econométricos. Modelos econométricos. Q= T Kα Lβ
Estacionalidad Qué es la estacionalidad? La estacionalidad es una componente que se presenta en series de frecuencia inferior a la anual (mensual, trimestral,...), y supone oscilaciones a corto plazo de
Más detallesDIVISAS Evolución y análisis de tipos de cambio(1980-1995)
DIVISAS Evolución y análisis de tipos de cambio(1980-1995) Pablo Fernández y Miguel Angel Ariño 1. Evolución de los tipos de cambio 2. Rentabilidad de las divisas 3.Volatilidad de las divisas 4. Autocorrelación
Más detallesInvestigación en Psicología. Introducción METODOS DE INVESTIGACION EN PSICOLOGIA
I. Introducción Investigación en Psicología Introducción METODOS DE INVESTIGACION EN PSICOLOGIA La psicología es una ciencia y como tal tiene un cuerpo de teorías que procuran explicar los fenómenos propios
Más detalles6. DISEÑOS FACTORIALES 2 K NO REPLICADOS
6. DISEÑOS FACTORIALES 2 K NO REPLICADOS 6.1 INTRODUCCION El aumentar el numero de factores en un diseño 2 k crece rápidamente el numero de tratamientos y por tanto el numero de corridas experimentales.
Más detallesInversiones de las Compañías de Seguros de Vida en Chile
Inversiones de las Compañías de Seguros de Vida en Chile Informe Trimestral Estados Financieros a Septiembre 211 La opinión de ICR Chile Clasificadora de Riesgo, no constituye en ningún caso una recomendación
Más detallesCarta de Noviembre. Idea del mes China vs USA Veamos la situación macro de China y de USA:
Visión del Mercado Durante el mes de Octubre, como suele ser habitual y como habíamos anticipado en nuestros informes del mes Septiembre, los mercados han sufrido una corrección cuando menos relevante.
Más detallesANÁLISIS DE BONOS. Fuente: Alexander, Sharpe, Bailey; Fundamentos de Inversiones: Teoría y Práctica; Tercera edición, 2003
ANÁLISIS DE BONOS Fuente: Alexander, Sharpe, Bailey; Fundamentos de Inversiones: Teoría y Práctica; Tercera edición, 2003 Métodos de Análisis Una forma de analizar un bono es comparar su rendimiento al
Más detallesMatemáticas I: Hoja 3 Espacios vectoriales y subespacios vectoriales
Matemáticas I: Hoa 3 Espacios vectoriales y subespacios vectoriales Eercicio 1. Demostrar que los vectores v 1, v 2, v 3, v 4 expresados en la base canónica forman una base. Dar las coordenadas del vector
Más detallesDOMINIO Y RANGO página 89. Cuando se grafica una función existen las siguientes posibilidades:
DOMINIO Y RANGO página 89 3. CONCEPTOS Y DEFINICIONES Cuando se grafica una función eisten las siguientes posibilidades: a) Que la gráfica ocupe todo el plano horizontalmente (sobre el eje de las ). b)
Más detallesANEXOS. 1) Modelo Probit.
ANEXOS 1) Modelo Probit. Estos modelos pertenecen a los modelos de respuesta binaria 1, es decir, la variable dependiente es una variable dicotómica, donde toma 1 para indicar el éxito en la variable de
Más detallesResultados del tercer trimestre del 2015
Resultados del tercer trimestre del 2015 INDICADOR DE CONFIANZA DEL SECTOR DE LA HOSTELERÍA ESPAÑOLA UNIVERSIDAD NEBRIJA - FEHR Justificación y objetivos La hostelería es un importante sector para la economía
Más detallesCapítulo 10. Estudio de un caso con parámetros reales: acuífero de Borden
Capítulo 10. Estudio de un caso con parámetros reales: acuífero de Borden Tras la realización de muchos casos sintéticos y un estudio detallado de todos los parámetros que intervienen en el problema y
Más detallesPruebas de. Hipótesis
Pruebas de ipótesis Pruebas de ipótesis Otra manera de hacer inferencia es haciendo una afirmación acerca del valor que el parámetro de la población bajo estudio puede tomar. Esta afirmación puede estar
Más detalles30/11 ENB INFORME BURSÁTIL SEMANAL. FORTALEZAS, FLUJOS DE CAPITALES, MOMENTO OPERATIVO y PLANES ESTRATEGICOS. www.enbolsa.net
30/11 ENB INFORME BURSÁTIL SEMANAL FORTALEZAS, FLUJOS DE CAPITALES, MOMENTO OPERATIVO y PLANES ESTRATEGICOS INDICE Flujos de capital Fortalezas del mercado Momentos operativos Localizando la zona de control
Más detallesUnidad 6 Cálculo de máximos y mínimos
Unidad 6 Cálculo de máimos y mínimos Objetivos Al terminar la unidad, el alumno: Utilizará la derivada para decidir cuándo una función es creciente o decreciente. Usará la derivada para calcular los etremos
Más detallesCosteo Directo Concepto
Costeo Directo Concepto El costo de fabricación está integrado por todas las erogaciones necesarias para la obtención de un bien o de un servicio. Así concebido el costo de fabricación, se establece una
Más detallesANEXO USO DEL PROGRAMA GIVE-WIN Y PC-GIVE
ANEXO USO DEL PROGRAMA GIVE-WIN Y PC-GIVE Para la realización de la presente tesis se utilizó una versión demostrativa del paquete computacional llamado Versión 2.10 de febrero del año 2002. Este software
Más detallesMidiendo el costo económico 1
Midiendo el costo económico 1 Esta sección tiene como objetivo realizar una estimación de los costos de migración de los RHUS, especialmente de los médicos y las enfermeras. Para obtener el costo de entrenamiento
Más detallesECUACION DE DEMANDA. El siguiente ejemplo ilustra como se puede estimar la ecuación de demanda cuando se supone que es lineal.
ECUACION DE DEMANDA La ecuación de demanda es una ecuación que expresa la relación que existe entre q y p, donde q es la cantidad de artículos que los consumidores están dispuestos a comprar a un precio
Más detallesCapítulo 18 Análisis de regresión lineal El procedimiento Regresión lineal
Capítulo 18 Análisis de regresión lineal El procedimiento Regresión lineal Introducción El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables. Se
Más detallesEl abaratamiento del costo de la deuda corporativa a través de la emisión de bonos
El abaratamiento del costo de la deuda corporativa a través de la emisión de bonos En este artículo se analizarán las emisiones de bonos como una alternativa de financiamiento en Colombia, para responder
Más detallesCapítulo 3. Estimación de elasticidades
1 Capítulo 3. Estimación de elasticidades Lo que se busca comprobar en esta investigación a través la estimación econométrica es que, conforme a lo que predice la teoría y lo que ha sido observado en gran
Más detalles1 de cada 5 ticos usa redes Sociales
1 de cada 5 ticos usa redes Sociales el NSE o el nivel educativo mayor es el uso de redes sociales. Se entrevistó a 1210 personas costarricenses entre 18 y 69 años de edad, residentes en todo el territorio
Más detallessector bicis bicicleta Canal de compra
sector bicis Este año es el primero que separamos el sector de la Bici del de Deportes, debido a las condiciones del mercado y a la importancia que ha adquirido este sector dentro del consumo, además de
Más detallesUNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MASTER EN CALIDAD TOTAL MANUAL DE SPSS
UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MASTER EN CALIDAD TOTAL MANUAL DE SPSS I. INTRODUCCIÓN Y MANEJO DE DATOS MANUAL DE SPSS 1 MASTER CALIDAD TOTAL 1/ INTRODUCCIÓN Las aplicaciones de la Estadística en la
Más detallesAPLICATECA. didimo Marketing. Manual de usuario. By DIDIMO Servicios Móviles. www.telefonica.es
APLICATECA didimo Marketing Manual de usuario. By DIDIMO Servicios Móviles www.telefonica.es APLICATECA INDICE INDICE... 2 1 QUÉ ES DIDIMO MARKETING?... 3 2 MENÚ PRINCIPAL... 4 2.1 CAMPAÑAS... 4 2.1.1
Más detallesDepartamento de Economía Aplicada I ESCUELA UNIVERSITARIA DE ESTUDIOS EMPRESARIALES DIPLOMATURA EN CIENCIAS EMPRESARIALES ESTADÍSTICA
ESCUELA UIVERSITARIA DE ESTUDIOS EMPRESARIALES DIPLOMATURA E CIECIAS EMPRESARIALES ESTADÍSTICA Ejercicios Resueltos AÁLISIS ESTADÍSTICO DE DOS VARIABLES Y RE- GRESIÓ LIEAL SIMPLE Curso 6-7 Curso 6-7 1)
Más detallesValorar las empresas en España Las políticas y programas de Diversidad y de conciliación trabajo / familia
Valorar las empresas en España Las políticas y programas de Diversidad y de conciliación trabajo / familia Myrtha Casanova, Presidente Instituto Europeo para la Gestión de la Diversidad Ben Capell, Director
Más detallesCOSTA RICA EL IMPACTO DE LA CRISIS SOBRE LA SEGURIDAD SOCIAL EN CUATRO PAÍSES DE LA REGIÓN
72 COSTA RICA EL IMPACTO DE LA CRISIS SOBRE LA SEGURIDAD SOCIAL EN CUATRO PAÍSES DE LA REGIÓN A partir del último cuatrimestre del 2008, se nota una profunda disminución del número de personas aseguradas
Más detallesCircuito RC, Respuesta a la frecuencia.
Circuito RC, Respuesta a la frecuencia. A.M. Velasco (133384) J.P. Soler (133380) O.A. Botina (13368) Departamento de física, facultad de ciencias, Universidad Nacional de Colombia Resumen. Se armó un
Más detalles