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PRACTICA 4. APARTADO 4.1
• ESTIMACION
Barra de herramientas principal:
MODELO → SERIES TEMPORALES → ARIMA
1
Guardar a sesión como icono
Nombre → IMA11
2
PRACTICA 4. APARTADO 4.2
• GUARDAR RESIDUOS
Barra de herramientas del modelo estimado
GUARDAR → RESIDUOS
Nombre: ResIMA11
Descripción: residuos IMA 11
3
ANALISIS DE MEDIA NULA
• GRAFICO DE LOS RESIDUOS
Marcar la serie de los residuos y con el botón derecho del
ratón
GRAFICO DE SERIES TEMPORALES
Guardar a sesión como icono
Nombre → Gráfico Res IMA11
4
• CONTRASTE ESTADISTICO
H0: E (U) = 0
HA: E (U) ≠ 0
Se selecciona la serie de los residuos
HERRAMIENTAS → CALCULADORA DE
ESTADÍSTICOS DE CONTRASTE
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6
ANALISIS DE VARIANZA CONSTANTE
• GRAFICO DE LOS RESIDUOS
• CONTRASTE ARCH (1)
H0: Var (U) = σ2 = α 0
2
HA: Var (U) = σ2 = α 0 + α 1 σ t −1 +
εt
Barra de herramientas del modelo estimado:
CONTRASTES → ARCH
7
Guardar a sesión como icono
Nombre → ARCH IMA11
8
ANALISIS DE INCORRELACIÓN
• GRAFICO DE LOS RESIDUOS
• CONTRASTE DE ANDERSON
H0: ρi (U) = 0
(i =1, 2, 3,…)
HA: ρi (U) ≠ 0
Correlogramas de los residuos.
Marcar la serie de los residuos y con el botón derecho del
ratón → CORRELOGRAMA
9
Guardar a sesión como icono
Nombre → CorrRes IMA11
• CONTRASTE DE LJUNG-BOX
H0: ρ1 (U) = ρ2 (U) =…. = ρ10 (U) = 0
HA: No H0
Guardar a sesión como icono
Nombre → LjungBoxRes IMA11
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ANALISIS DE NORMALIDAD
• CONTRASTE DE JARQUE Y BERA
H0: Distribución Normal
HA: Distribución diferente de la Normal
Se selecciona la serie de los residuos
VARIABLE → CONTRASTE DE NORMALIDAD
Guardar a sesión como icono
Nombre → JBRes IMA11
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INCORPORACIÓN DE TÉRMINO
INDEPENDIENTE
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Guardar a sesión como icono
Nombre → IMA11 Deriva
Guardar residuos de este modelo
Nombre → ResIMA11Deriva
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ANALISIS DE MEDIA NULA
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ANALISIS DE VARIANZA CONSTANTE
ANALISIS DE INCORRELACIÓN
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ANALISIS DE NORMALIDAD
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TECNICA DE SOBREAJUSTE
Modelo Estimado: ARIMA (1,1,1) con deriva
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Modelo Estimado: ARIMA (0,1,2) con deriva
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PRACTICA 4. APARTADO 4.3
Modelo estimado para la serie estacionaria →
MA (1) con deriva
• Estacionariedad
• Invertibilidad
Resultado del modelo estimado
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PRACTICA 4. APARTADO 4.4
H0: µ = 0
HA: µ ≠ 0
H0: θ1 = 0
H0: θ1 ≠ 0
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PRACTICA 4. APARTADO 4.5
CONTRASTE DE CHOW
Establecimiento punto de ruptura: gráfico de la serie.
Punto de ruptura Año 1900
Este punto de ruptura divide la muestra total en dos
submuestras: 1710 - 1899 y 1900 – 2000.
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H0: Estabilidad o Permanencia Estructural
HA: Ruptura Estructural
SR = Suma residual del modelo estimado con toda la
muestra.
Desde la barra de herramientas del modelo estimado
GUARDAR
→
SUMA DE CUDRADOS DE LOS
RESIDUOS
SR =351,775
Si seleccionamos ACEPTAR en el icono ESCALARES,
se guarda dicho valor. Lo podemos llamar SR.
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Estimación del modelo para la primera submuestra 1710 –
1899.
Desde la barra de herramientas principal:
MUESTRA →ESTABLECER RANGO
Estimar el modelo IMA(1,1) con deriva
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Desde la barra de herramientas de este modelo estimado
GUARDAR
→
SUMA DE CUDRADOS DE LOS
RESIDUOS
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SR1 = Suma residual del modelo estimado con la primera
submuestra = 243,984
Estimación del modelo para la segunda submuestra 1900 –
2000.
Desde la barra de herramientas principal:
MUESTRA → ESTABLECER RANGO
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SR2 = Suma residual del modelo estimado con la segunda
submuestra =106,845
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Estadístico de contraste:
SR − ( SR1 + SR 2)
k
Fchow =
SR1 + SR 2
T − p·k
k = 2 ; p = 2 ; T = 290
Fchow = 0,3857
Al nivel de significación del 5% F (2, 286) = 19,50
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