MODELOS VAR (P) MODELO VAR (P) PARA 2, 3 Y 4 VARIABLES.
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- María Cristina Acosta Araya
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1 MODELOS VAR (P) MODELO VAR (P) PARA 2, 3 Y 4 VARIABLES. IMPORTACIONES = f (PIB) Donde: PIB= Producto Interno VAR CON DOS VARIABLES BASE DE DATOS AÑO PIB IMPORTACIONES 197 4,77968E+12 43, ,9372E+12 41, ,1976E+12 39, ,4933E+12 35, ,46194E+12 34, ,45114E+12 33, ,74474E+12 32, ,95E+12 31, ,34373E+12 32, ,54518E+12 32, ,52917E+12 34, ,69857E+12 33, ,5757E+12 4, ,87495E+12 38, ,3741E+12 31, ,68657E+12 31, ,95649E+12 31, ,23193E+12 32, ,578E+12 33, ,89371E+12 33, ,6441E+12 33, ,577E+12 35, ,37974E+12 33, ,63729E+12 32, ,264E+13 31,375535
2 1995 1,299E+13 31, ,69E+13 33, ,11696E+13 33, ,16667E+13 33, ,22133E+13 34, ,27131E+13 32, ,28371E+13 33, ,3664E+13 36, ,34332E+13 36, ,39417E+13 35, ,4481E+13 35, ,47923E+13 36, ,5554E+13 36, ,5115E+13 38, ,45948E+13 42, ,49644E+13 41, ,524E+13 43, ,55422E+13 43, ,5829E+13 42, ,61775E+13 42, ,65974E+13 42, ,68656E+13 41,
3 ESTIMACION DEL MODELO VAR (P) CON 2 VARIABLES Vector Autoregression Estimates Date: 9/16/17 Time: 16:22 Sample (adjusted): 3 47 Included observations: 45 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] PIB IMPORTACION ES PIB(-1) E-12 (.18167) (1.8E-12) [ ] [ ] PIB(-2) E-12 (.18675) (1.9E-12) [ ] [ 2.96] IMPORTACIONES(-1) 4.89E (1.9E+1) (.19544) [ ] [ ] IMPORTACIONES(-2) -3.83E (1.6E+1) (.1622) [-2.374] [.66793] C -1.78E (2.8E+11) ( ) [ ] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids 1.18E S.E. equation 1.72E F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent 1.6E S.D. dependent 3.75E Determinant resid covariance (dof adj.) 5.51E+22 Determinant resid covariance 4.35E+22 Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
4 INTERPRETACION R CUADRADO: el r cuadrado explica la bondad de ajuste de las variables importaciones y el PIB las cuales son altamente significativas, por lo cual el modelo explica el 99,8 % y el 81, 48% de la variación total de las variables de estudio. PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable IMPORTACIONES no es significativo porque tiene un valor mayo a cero de 5228,26 PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable PIB no es significativo porque tiene un valor mayo a cero de 44,1 VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 9/16/17 Time: 16:24 Sample: 1 47 Included observations: 45 Dependent variable: PIB Excluded Chi-sq df Prob. IMPORTACION ES All Dependent variable: IMPORTACIONES Excluded Chi-sq df Prob. PIB All INTERPRETACION Lo que se espera que es cada variable sea causada por otra variable o cause a alguna variable. Si esto no sucede, la variable se considera como exógena. El modelo de importaciones se considera que la variable IMPORTACIONES no depende del PIB es decir se la considera que el PIB es exógena al modelo de importaciones KEYNESIANA.
5 VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: PIB IMPORTACIONES Exogenous variables: C Date: 9/16/17 Time: 16:33 Sample: 1 47 Included observations: 43 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA 1.15e e * * 7.49e+22* * * e e * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion INTERPRETACIONES Se eligió el criterio de Akaike y según este criterio estadístico se identificó que el modelo presenta 2 rezagos entonces el modelo VAR de Importaciones se lo estima con 2 rezagos. Vector Autoregression Estimates Date: 9/16/17 Time: 16:37 Sample (adjusted): 3 47 Included observations: 45 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] IMPORTACION ES PIB IMPORTACIONES(-1) E+1 (.19544) (1.9E+1) [ ] [ ] IMPORTACIONES(-2) E+1 (.1622) (1.6E+1) [.66793] [-2.374] PIB(-1) -3.55E (1.8E-12) (.18167) [ ] [ ] PIB(-2) 3.92E (1.9E-12) (.18675)
6 [ 2.96] [ ] C E+11 ( ) (2.8E+11) [ ] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids E+24 S.E. equation E+11 F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent E+13 S.D. dependent E+12 Determinant resid covariance (dof adj.) 5.51E+22 Determinant resid covariance 4.35E+22 Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion Estimation Proc: =============================== LS 1 2 IMPORTACIONES C VAR Model: =============================== IMPORTACIONES = C(1,1)*IMPORTACIONES(-1) + C(1,2)*IMPORTACIONES(-2) + C(1,3)*PIB(-1) + C(1,4)*PIB(-2) + C(1,5) PIB = C(2,1)*IMPORTACIONES(-1) + C(2,2)*IMPORTACIONES(-2) + C(2,3)*PIB(-1) + C(2,4)*PIB(-2) + C(2,5) VAR Model - Substituted Coefficients: =============================== IMPORTACIONES = *IMPORTACIONES(-1) *IMPORTACIONES(-2) e-12*PIB(-1) e-12*PIB(-2) PIB = *IMPORTACIONES(-1) *IMPORTACIONES(-2) *PIB(- 1) *PIB(-2)
7 Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of IMPORTACIONES to IMPORTACIONES Response of IMPORTACIONES to PIB Response of PIB to IMPORTACIONES Response of PIB to PIB 6E+11 6E+11 4E+11 4E+11 2E+11 2E+11 E+ E+ -2E+11-2E+11-4E+11-4E+11 Observando los gráficos de Impulso respuesta se puede observar que no existe efecto ninguno de ninguna de las variables, ni al pasado de la otra variable. Basándonos en la teoría económica esto no significa que sea así en la realidad, ya que no todos los modelos son VAR. 1: cuadro de la variable IMPORTACIONES en función a las IMPORTACIONES = Como responde LAS IMPORTACIONES a la variación de las IMPORTACIONES para ahora y para el futuro responde con una evolución decreciente que tiende a cero y posteriormente es creciente y responde al pasado de sus mismo rezagos. 2: cuadro de la variable importaciones en función al PIB presenta una evolución decreciente q tiende a cero por lo cual las IMPORTACIONES no responde a las variaciones del PIB.
8 3: cuadro de la variable PIB en función de las importaciones presenta una evolución decreciente que tiende a cero por lo cual no explica la variación de las IMPORTACIONES.. 4: cuadro de la variable PIB en función al PIB presenta una evolución creciente, es decir la variable si responde las variaciones en el tiempo de si misma.
9 ESTIMACION DEL MODELO VAR (P) CON 3 VARIABLES FUNCIÓN DE PRODUCCIÓN COBB DOUGLAS: Q = A Kα L1 BASE DE DATOS AÑO PIB CAPITAL PEA 197 4,7797E+12 83, ,9372E+12 85, ,1971E+12 86, ,493E+12 86, ,4619E+12 85, ,4511E+12 87, ,7447E+12 88, ,95E+12 89, ,3437E+12 89, ,5452E+12 86, ,5292E+12 86, ,6986E+12 86, ,576E+12 86, ,8749E+12 86, ,374E+12 86, ,6866E+12 87, ,9565E+12 88, ,2319E+12 89, ,578E+12 89, ,8937E+12 9, ,644E+12 89, ,577E+12 89, ,3797E+12 88, ,6373E+12 88, ,26E+13 88, ,299E+13 89, ,69E+13 9, ,117E+13 9,
10 1998 1,1667E+13 91, ,2213E+13 9, ,2713E+13 91, ,2837E+13 9, ,366E+13 89, ,3433E+13 89, ,3942E+13 89, ,448E+13 91, ,4792E+13 91, ,555E+13 92, ,511E+13 91, ,4595E+13 9, ,4964E+13 91, ,524E+13 92, ,5542E+13 91, ,583E+13 91, ,6177E+13 91, ,6597E+13 92, ,6866E+13 92, Vector Autoregression Estimates Date: 9/16/17 Time: 17:14 Sample (adjusted): 3 47 Included observations: 45 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] PIB PEA CAPITAL PIB(-1) E E-13 (.16245) (4.E-6) (6.9E-13) [ ] [ ] [.7967] PIB(-2) E E-13 (.16364) (4.E-6) (7.E-13) [ ] [ ] [ ] PEA(-1) E-8 ( ) (.15951) (2.8E-8) [ ] [ ] [.53333] PEA(-2) E-8 ( ) (.1617) (2.8E-8) [-.2536] [ ] [-.8839] CAPITAL(-1) 1.8E (3.7E+1) (91338.) (.15926)
11 [.28869] [ ] [ ] CAPITAL(-2) -3.92E (3.4E+1) ( ) (.14637) [ ] [.3313] [ ] C 3.36E (2.6E+12) (6.4E+7) ( ) [ ] [ ] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids 1.25E E S.E. equation 1.81E F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent 1.6E E S.D. dependent 3.75E Determinant resid covariance (dof adj.) 3.51E+35 Determinant resid covariance 2.11E+35 Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion INTERPRETACION R CUADRADO: el r cuadrado explica la bondad de ajuste de las variables importaciones y el PIB las cuales son altamente significativas, por lo cual el modelo explica el 99,79 para el PIB %, 78,24% para el capital y 86,75% de la variable trabajo de la variación total de las variables de estudio. PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable PIB no es significativo porque tiene un valor mayor a cero de PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable PEA no es significativo porque tiene un valor mayor a cero de PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable CAPITAL no es significativo porque tiene un valor mayor a cero de 41,49.
12 VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 9/16/17 Time: 17:15 Sample: 1 47 Included observations: 45 Dependent variable: PIB Excluded Chi-sq df Prob. PEA CAPITAL All Dependent variable: PEA Excluded Chi-sq df Prob. PIB CAPITAL All Dependent variable: CAPITAL Excluded Chi-sq df Prob. PIB PEA All Según el test de granger el CAPITAL esta en función del PIBl y el trabajo (PEA) en un,59%. VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: PIB PEA CAPITAL Exogenous variables: C Date: 9/16/17 Time: 17:15 Sample: 1 47 Included observations: 43 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA 8.1e
13 * 5.62e+35* * * * e e e * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion El modelo de COB DOUGLAS presenta 1 rezago según el criterio de AKAIKE. Vector Autoregression Estimates Date: 1/24/17 Time: 17:19 Sample (adjusted): 2 47 Included observations: 46 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] CAPITAL PIB PEA CAPITAL(-1) E (.1152) (2.6E+1) ( ) [ 5.628] [-.4778] [ ] PIB(-1) 1.91E E-7 (6.8E-14) (.1566) (3.6E-7) [ 2.899] [ ] [ ] PEA(-1) -3.49E (1.6E-8) ( ) (.8418) [ ] [ ] [ ] C E ( ) (2.3E+12) (5.3E+7) [ ] [.54422] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids E E+14 S.E. equation E F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent E E+8 S.D. dependent E Determinant resid covariance (dof adj.) 3.53E+35 Determinant resid covariance 2.68E+35 Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
14 INTERPRETACION R CUADRADO: el r cuadrado explica la bondad de ajuste de las variables son altamente significativas, por lo cual el modelo explica el 99,79% para el PIB %, 85,72% para el capital y 77,63% de la variable trabajo de la variación total de las variables de estudio. PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable PIB no es significativo porque tiene un valor mayor a cero de 6348,7. PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable capital no es significativo porque tiene un valor mayor a cero de 84,8. PRO F ESTADISTIC: EL MODELO para la variable trabajo PEA no es significativo porque tiene un valor mayor a cero de 48,58. Estimation Proc: =============================== LS 1 1 CAPITAL PIB C VAR Model: =============================== CAPITAL = C(1,1)*CAPITAL(-1) + C(1,2)*PIB(-1) + C(1,3)*PEA(-1) + C(1,4) PIB = C(2,1)*CAPITAL(-1) + C(2,2)*PIB(-1) + C(2,3)*PEA(-1) + C(2,4) PEA = C(3,1)*CAPITAL(-1) + C(3,2)*PIB(-1) + C(3,3)*PEA(-1) + C(3,4) VAR Model - Substituted Coefficients: =============================== CAPITAL = *CAPITAL(-1) e-13*PIB(-1) e-9*PEA(-1) PIB = *CAPITAL(-1) *PIB(-1) *PEA(-1) e+12 PEA = *CAPITAL(-1) e-7*PIB(-1) *PEA(-1)
15 Response of CAPITAL to CAPITAL Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of CAPITAL to PIB Response of CAPITAL to PEA Response of PIB to CAPITAL Response of PIB to PIB Response of PIB to PEA 4E+11 4E+11 4E+11 2E+11 2E+11 2E+11 E+ E+ E+ -2E+11-2E+11-2E+11-4E+11-4E+11-4E+11-6E+11-6E+11-6E+11 Response of PEA to CAPITAL Response of PEA to PIB Response of PEA to PEA 6,, 6,, 6,, 4,, 4,, 4,, 2,, 2,, 2,, -2,, -2,, -2,, -4,, -4,, -4,, Observando los gráficos de Impulso respuesta se puede observar que no existe efecto ninguno en ningunas de las variables, ni respecto a su pasado de si mismas ni al pasado de la otra variable. Basándonos en la teoría económica esto no significa que sea así en la realidad, ya que no todos los modelos son VAR. 1: cuadro de la variable(pib) en función al capital y trabajo (PEA) = Como responde el PIB al PIB, la variación del PIB para ahora y para el futuro responde con una evolución creciente que tiende a estabilizarse. 2: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el PIB al capital presenta una evolución que tiende por lo tanto la variable PIB no responde a los cambios en el pasado relacionada con el capital. 3: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el PIB al trabajo
16 presenta una evolución creciente que tiende a cero la variable relacionada con la PEA no responde a los cambios relacionados con la PEA. 4: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el capital al PIB presenta una evolución creciente POSITIVA es decir el capital si responde a los cambios o shoks del PIB. 5: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el capital al capital presenta una evolución Decreciente negativa que tiende a, por lo cual nos responde a los cambios del CAPITAL. 6: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el capital al trabajo presenta una evolución, es decir no responde a los cambios de la PEA. 7: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el PEA al PIB presenta una evolución decreciente POSITIVA. La PEA si responde a los cambios del PIB. 8: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el trabajo y al capital presenta una evolución creciente negativa y tampoco responde a los cambios del capital. 9: cuadro de la variable (PIB) en función al capital y trabajo (PEA) =Como responde el trabajo al trabajo presenta una evolución decreciente que tiende a cero y tampoco responde el capital al trabajo.
17 ESTIMACION DEL MODELO VAR (P) CON 4 VARIABLES FUNCIÓN DE PASS THROUGH TC = INFLACION + APERTURA COMERCIAL + IPC BASE DE DATOS AÑO INFLACION APERTURA COMERCIAL 197 5, , , , , , , , , , , , , , ,352622, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,593733, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,1 IPC TC
18 1998 1, , , , , , , ,8 2 3, , , ,9 21 2, , , ,1 22 1, , , ,3 23 2, , , ,4 24 2, , , ,5 25 3, , , , , , , , , ,2 28 3, , , ,5 29 -, , , ,6 21 1, , , , , , , , , , , , , , , , , ,4 215, , , , , , ,679 76,4 Vector Autoregression Estimates Date: 9/16/17 Time: 17:59 Sample (adjusted): 3 47 Included observations: 45 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] IPC INFLACION APERTURA_C OMERCIAL TC IPC(-1) (.23588) (.48) (.17395) (.622) [ ] [ ] [ ] [.56549] IPC(-2) (.22945) (.38916) (.16921) (.633) [.35464] [ ] [ 1.97] [ ] INFLACION(-1) (.1115) (.18835) (.8189) (.292) [ ] [ ] [ ] [ ] INFLACION(-2) (.78) (.128) (.5221) (.1861)
19 [ ] [ ] [ ] [ ] APERTURA_COMERCIAL( -1) (.2144) (.36365) (.15811) (.5637) [.4854] [ ] [ ] [.7153] APERTURA_COMERCIAL( -2) (.21195) (.35949) (.1563) (.5573) [ ] [-.5882] [ ] [-.264] TC(-1) (.44677) (.75777) (.32947) (.11747) [ ] [ ] [-.1631] [ ] TC(-2) (.49936) (.84696) (.36825) (.1313) [ ] [ ] [ ] [ ] C ( ) (39.21) (17.483) (6.7835) [ ] [-.58] [ ] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent Determinant resid covariance (dof adj.).3571 Determinant resid covariance.1463 Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion INTERPRETACION A un nivel de significancia del 95% de confianza la variable TC tiene significancia con respecto a su mismo resago, mas no con respecto a los demás, la variable IPC tiene significancia con respecto a su mismo rezago, mas no a los demás,la variable AC tiene significancia con respecto a su mismo rezago, mas no con respecto a los demás, la variable INF no tiene significancia. Interpretación DEL VAR AKAIKE: Se debe aplicar AKAIKE con el modelo linear con un rezago
20 SCHWARZ: Se debe aplicar SCHWARZ con el modelo linear con dos rezagos Por tanto se aplicara SCHWARZ con el modelo linear con dos rezagos. INTERPRETACION R CUADRADO: el r cuadrado explica la bondad de ajuste el 99,6 para el TC, 66,12% para la inflación, 84,77% de la variable de apertura comercial y 91,95 del IPC de la variación total de las variables de estudio. El TC no muestra dependencia respecto a su pasado, al pasado de la apertura comercial, al pasado de la inflación. La Apertura Comercial muestra dependencia respecto a su propio pasado, al pasado del Tipo de Cambio y la constante, también se puede ver claramente que no tiene relación con la Inflación. La Inflación muestra dependencia respecto a su misma variable, a la apertura comercial, inflación VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 9/16/17 Time: 18: Sample: 1 47 Included observations: 45 Dependent variable: IPC Excluded Chi-sq df Prob. INFLACION APERTURA_C OMERCIAL TC All Dependent variable: INFLACION Excluded Chi-sq df Prob. IPC APERTURA_C OMERCIAL TC All Dependent variable: APERTURA_COMERCIAL Excluded Chi-sq df Prob.
21 IPC INFLACION TC All Dependent variable: TC Excluded Chi-sq df Prob. IPC INFLACION APERTURA_C OMERCIAL All Según la causalidad de Granger se puede observar que Tipo de Cambio no depende de la Inflación, la apertura comercial y el Índice de Precios al Consumidor. Por lo cual necesita corrección del modelo. VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: IPC INFLACION APERTURA_COMERCIAL TC Exogenous variables: C Date: 9/16/17 Time: 18:1 Sample: 1 47 Included observations: 43 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA * *.4731* * * * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion El modelo de PASS-TROUGH según la estimación debe tener 3 rezagos
22 Vector Error Correction Estimates Date: 9/16/17 Time: 18:3 Sample (adjusted): 5 47 Included observations: 43 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 INFLACION(-1) 1. IPC(-1) (.95473) [ ] APERTURA_COMERCIAL( -1) (2.7365) [ ] TC(-1) ( ) [ ] C Error Correction: D(INFLACION) D(IPC) D(APERTURA_ COMERCIAL) D(TC) CointEq (.2263) (.1457) (.823) (.347) [ ] [ ] [.94418] [ ] D(INFLACION(-1)) (.24758) (.15937) (.93) (.38) [ ] [ ] [ ] [ ] D(INFLACION(-2)) (.31599) (.2341) (.1149) (.485) [ ] [-.7954] [.21264] [ ] D(INFLACION(-3)) (.14219) (.9153) (.517) (.2182) [ ] [ ] [ ] [.6856] D(IPC(-1)) (.38597) (.24846) (.1435) (.5924) [ ] [ ] [ ] [.89172] D(IPC(-2)) (.64799) (.41713) (.23563) (.9945) [ ] [.54588] [ ] [ ] D(IPC(-3)) (.7435) (.45341) (.25612) (.181)
23 [ ] [ ] [-.1644] [ ] D(APERTURA_COMERCI AL(-1)) (.5332) (.324) (.1832) (.7725) [ ] [.9172] [.47965] [ ] D(APERTURA_COMERCI AL(-2)) (.36453) (.23465) (.13255) (.5595) [.3612] [.85128] [ ] [ ] D(APERTURA_COMERCI AL(-3)) (.38947) (.2571) (.14162) (.5977) [ ] [.677] [-.5887] [ ] D(TC(-1)) ( ) (.7629) (.4349) (.18169) [.67162] [.31742] [.65584] [ 2.137] D(TC(-2)) ( ) (.72968) (.41218) (.17397) [ ] [ ] [ ] [ ] D(TC(-3)) (.9948) (.63992) (.36148) (.15257) [-.6949] [.81528] [ ] [ ] C (.94693) (.6957) (.34434) (.14533) [ ] [ ] [-.4444] [.99587] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent Determinant resid covariance (dof adj.).1418 Determinant resid covariance.293 Log likelihood Akaike information criterion Schwarz criterion
24 stimation Proc: =============================== LS 1 2 TC APERTURA_COMERCIAL INFLACION C VAR Model: =============================== TC = C(1,1)*TC(-1) + C(1,2)*TC(-2) + C(1,3)*APERTURA_COMERCIAL(-1) + C(1,4)*APERTURA_COMERCIAL(-2) + C(1,5)*INFLACION(-1) + C(1,6)*INFLACION(-2) + C(1,7)*IPC(-1) + C(1,8)*IPC(-2) + C(1,9) APERTURA_COMERCIAL = C(2,1)*TC(-1) + C(2,2)*TC(-2) + C(2,3)*APERTURA_COMERCIAL(-1) + C(2,4)*APERTURA_COMERCIAL(-2) + C(2,5)*INFLACION(-1) + C(2,6)*INFLACION(-2) + C(2,7)*IPC(-1) + C(2,8)*IPC(-2) + C(2,9) INFLACION = C(3,1)*TC(-1) + C(3,2)*TC(-2) + C(3,3)*APERTURA_COMERCIAL(-1) + C(3,4)*APERTURA_COMERCIAL(-2) + C(3,5)*INFLACION(-1) + C(3,6)*INFLACION(-2) + C(3,7)*IPC(-1) + C(3,8)*IPC(-2) + C(3,9) IPC = C(4,1)*TC(-1) + C(4,2)*TC(-2) + C(4,3)*APERTURA_COMERCIAL(-1) + C(4,4)*APERTURA_COMERCIAL(-2) + C(4,5)*INFLACION(-1) + C(4,6)*INFLACION(-2) + C(4,7)*IPC(-1) + C(4,8)*IPC(-2) + C(4,9) VAR Model - Substituted Coefficients: =============================== TC = *TC(-1) *TC(-2) *APERTURA_COMERCIAL(- 1) *APERTURA_COMERCIAL(-2) *INFLACION(-1) *INFLACION(-2) *IPC(-1) *IPC(-2) APERTURA_COMERCIAL = *TC(-1) *TC(-2) *APERTURA_COMERCIAL(-1) *APERTURA_COMERCIAL(-2) *INFLACION(-1) *INFLACION(-2) *IPC(-1) *IPC(-2) INFLACION = *TC(-1) *TC(-2) *APERTURA_COMERCIAL(-1) *APERTURA_COMERCIAL(-2) *INFLACION(-1) *INFLACION(-2) *IPC(-1) *IPC(-2) IPC = *TC(-1) *TC(-2) *APERTURA_COMERCIAL(-1) *APERTURA_COMERCIAL(-2) *INFLACION(-1) *INFLACION(-2) *IPC(-1) *IPC(-2)
25 -.2 Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E. Response of TC to TC Response of TC to APERTURA_COMERCIAL Response of TC to INFLACION Response of TC to IPC Response of APERTURA_COMERCIAL to TC Response of APERTURA_COMERCIAL to APERTURA_COMERCIAL Response of APERTURA_COMERCIAL to INFLACION Response of APERTURA_COMERCIAL to IPC Response of INFLACION to TC Response of INFLACION to APERTURA_COMERCIAL Response of INFLACION to INFLACION Response of INFLACION to IPC Response of IPC to TC Response of IPC to APERTURA_COMERCIAL Response of IPC to INFLACION Response of IPC to IPC Observando los gráficos de Impulso respuesta se puede observar que no existe efecto ninguno en ningunas de las variables, ni respecto a su pasado de si mismas ni al pasado de la otra variable. Basándonos en la teoría económica esto no significa que sea así en la realidad, ya que no todos los modelos son VAR
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