ECONOMETRIA II

JHOJAN GABRIEL BELLIDO GONZALES/C5218-3/6° SEMESTRE/GRECIA

Tarea Final Econometría 2 24052017

EVESLos estudiantes de Econometría 2, deberán desarrollar el estudio del modelo Pass Through, para cada uno de sus países, considerando los siguientes puntos para su desarrollo:

1. Introducción y contextualización

2. Modelo teórico y matemático a estimar

3. Resultados de estimación

4. Conclusiones del estudio

5. Anexos (Datos y todo lo que considere)

En la sección Econometría del presente Blog, se encuentra un ejemplo de aplicación del modelo Pass Through, que pueden usar como base. La aplicación implica el uso de todas las herramientas de la econometría, según corresponda y la definición del modelo final a estimar es decisión del investigador.

La fecha de publicación en cada Blog individual es JUEVES 8 de junio de 2017. Y las exposiciones se desarrollarán a continuación (en horario de clases).

Introducción

Aplicando la función de pass-througth de comportamiento de la inflación en

función de variables económicas como el pib, inflación% ipc, ac (apertura

comercial) para determinar su comportamiento en el país de Grecia en el

contexto economico, para estudiar los cambios bruscos que sufrió esta

economía y como afecto estos en cada año del estudio (1990-2015), mediante

test´s econométricos determinar y comprobar si estas variables analizadas

explican el modelo de manera positiva o negativa, los efecto que tiene cada

una de ellas y determinar una ecuación mediante regresiones que explique

este comportamiento

Planteamiento de la teoría o hipótesis

El tipo de cambio de paso a través (ERPT) es una medida de cómo responden los precios internacionales son a los cambios en los tipos de cambio . Formalmente, de tipo de cambio de paso a través es la elasticidad de los precios de importación en moneda local con respecto al precio en moneda local de moneda extranjera, a menudo medido como el porcentaje de cambio , en la moneda local , de los precios de importación resultante de un cambio del uno por ciento en el tipo de cambio entre los países exportadores e

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importadores. Un cambio en los precios de importación afecta al por menor precio y de consumo. Cuando el tipo de cambio de paso es mayor, hay más transmisión de la inflación entre los países del tipo de cambio de paso también está relacionado con la ley del precio único y paridad de poder adquisitivo . Planteamiento de la teoría o hipótesis

En general, el pass- through, o traspaso de tipo de cambio a precios, se puede

definir como el efecto de una perturbación en el tipo de cambio sobre la

variación de los precios domésticos, y se fundamenta en teoría de la paridad

del poder adquisitivo (PPA).

Especificación del modelo

La función de Pass - Through

La función de Pass – Through sigue la forma general:

𝑇𝐶 = 𝐼𝑁𝐹𝐿𝐴𝐶𝐼𝑂𝑁 + 𝐴𝑃𝐸𝑅𝑇𝑈𝑅𝐴 𝐶𝑂𝑀𝐸𝑅𝐶𝐼𝐴𝐿 + 𝐼𝑃𝐶

Donde TC se refiere al tipo de cambio, el cual está en función de la Inflación,

de la Apertura comercial donde se realizan cálculos adicionales para obtener

dicha variables, es el resultado de la suma de las Importaciones y

Exportaciones, las mismas divididas entre el PIB (Producto Interno Bruto), y por

último el PIB a precios actuales.

Modelo econométrico

𝒀𝒊 = 𝑿𝟏𝜷𝟏 + 𝑿𝟐𝜷𝟐 + 𝑿𝟑𝜷𝟑 + 𝑬

Datos del modelo Pass – Through para el país de Grecia

Para este trabajo se recabaron datos del banco mundial, para ser específicos

de la siguiente página web http://datos.bancomundial.org/pais/uruguay , del

cual se usaron seis variables:

PIB (Producto Interno Bruto)

Inflación (%)

IPC (Índice de precios al consumidor)

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Apertura Comercial (Importaciones + Exportaciones)/PIB

Estimación del modelo

0,0000

200000000000,0000

400000000000,0000

600000000000,0000

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

20

14

Comportamiento

PIB inflacion IPC AC

año PIB inflacion % IPC AC

1990 97891090928,6328 20,4046 29,7821773 24815115649,3309

1991 105143232379,8840 19,4729 35,5816163 25647744251,4039

1992 116224673042,5460 15,8659 41,2269597 27828549338,7258

1993 108809058858,5020 14,4145 47,1696171 25002288347,3462

1994 116601802106,7420 10,9228 52,321854 25323011236,0995

1995 136878366230,3280 8,9371 56,997888 31047568613,1756

1996 145861612825,5950 8,1962 61,66956 33853424547,1417

1997 143157600024,9590 5,5390 65,0854203 33000637713,8774

1998 144428172835,2360 4,7662 68,1875382 37510447250,2494

1999 142540728958,0230 2,6368 69,9854955 40084619007,2243

2000 130133845771,1440 3,1661 72,201294 45152926478,9547

2001 136191353467,5620 3,3740 74,6373414 45421484653,4717

2002 153830947016,7510 3,6294 77,3462014 46512543290,2444

2003 201924270316,0270 3,5307 80,0770257 59861400338,7859

2004 240521260988,3290 2,8988 82,3983369 70208942637,4060

2005 247783001865,4400 3,5451 85,3194182 73315604775,7386

2006 273317737046,7950 3,1959 88,0461807 86576754610,6747

2007 318497936901,1770 2,8950 90,5951185 111487350534,0330

2008 354460802548,7040 4,1528 94,3573493 127492981104,6720

2009 330000252153,3760 1,2101 95,499143 94913550014,0826

2010 299379400264,9010 4,7130 100 91989987417,4396

2011 287779921184,3200 3,3299 103,32987 92979402140,9281

2012 245670666639,0470 1,5015 104,881389 81399960098,8845

2013 239862011450,1030 -0,9213 103,915146 79551948571,1834

2014 236079774688,4450 -1,3122 102,551527 82484187484,5219

2015 194851319174,8920 -1,7359 100,771333 61906719419,1946

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Grafico de residuos.-

Cusum -Q

Recursive residual

Dependent Variable: INFLACION__

Method: Least Squares

Date: 06/08/17 Time: 21:31

Sample: 1990 2015

Included observations: 26

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 25.57739 2.107700 12.13521 0.0000

IPC -0.338838 0.035981 -9.417053 0.0000

PIB 1.51E-11 2.79E-11 0.542558 0.5929

AC 4.99E-11 7.74E-11 0.645062 0.5256

R-squared 0.880702 Mean dependent var 5.704958

Adjusted R-squared 0.864434 S.D. dependent var 5.939711

S.E. of regression 2.186962 Akaike info criterion 4.543542

Sum squared resid 105.2216 Schwarz criterion 4.737095

Log likelihood -55.06604 Hannan-Quinn criter. 4.599278

F-statistic 54.13721 Durbin-Watson stat 0.612630

Prob(F-statistic) 0.000000

-4

-2

0

2

4-5

0

5

10

15

20

25

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Residual Actual Fitted

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

CUSUM of Squares 5% Significance

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Coeficientes recursivos

Estimation Command: ========================= LS INFLACION__ C IPC PIB AC Estimation Equation: ========================= INFLACION__ = C(1) + C(2)*IPC + C(3)*PIB + C(4)*AC Substituted Coefficients: ========================= INFLACION__ = 25.5773870082 - 0.338837636867*IPC + 1.51404356736e-11*PIB + 4.98970723629e-11*AC

Aplicación de variables dummys para shocks económicos en el tiempo

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive Residuals ± 2 S.E.

0

10

20

30

40

50

60

70

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive C(1) Estimates

± 2 S.E.

-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive C(2) Estimates

± 2 S.E.

-1.5E-09

-1.0E-09

-5.0E-10

0.0E+00

5.0E-10

1E-09

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive C(3) Estimates

± 2 S.E.

-4.0E-09

-2.0E-09

0.0E+00

2.0E-09

4.0E-09

6.0E-09

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive C(4) Estimates

± 2 S.E.

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COMPORTAMIENTO DE RESIDUOS

INTERPRETACIONES.-

La estimación explica el 98,45% del total modelo,

F-estadistico 81%

Durbin-watson 1,83 como esta cerca a 2 nos indica que este modelo no sufre

de autocorrelacion.

Asi mismo obervamos que el pib de grecia es no representativo al contar con

81,02 % de probabilidad nula

estimacion var 2

Dependent Variable: INFLACION__

Method: Least Squares

Date: 06/08/17 Time: 21:42

Sample: 1990 2015

Included observations: 26

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 29.10895 1.203512 24.18667 0.0000

IPC -0.387972 0.022723 -17.07418 0.0000

PIB -3.64E-12 1.49E-11 -0.244812 0.8102

AC 1.03E-10 3.87E-11 2.661743 0.0186

DUMMY1 -1.463449 0.522806 -2.799220 0.0142

DUMMY2 3.742820 0.600985 6.227810 0.0000

DUMMY3 5.786883 1.083440 5.341210 0.0001

DUMMY4 5.599039 1.141115 4.906638 0.0002

DUMMY5 -2.104860 1.150910 -1.828867 0.0888

DUMMY6 2.970442 1.142426 2.600118 0.0210

DUMMY7 1.911396 1.127697 1.694955 0.1122

DUMMY8 2.588591 1.201460 2.154538 0.0491

R-squared 0.984549 Mean dependent var 5.704958

Adjusted R-squared 0.972409 S.D. dependent var 5.939711

S.E. of regression 0.986611 Akaike info criterion 3.114956

Sum squared resid 13.62762 Schwarz criterion 3.695616

Log likelihood -28.49443 Hannan-Quinn criter. 3.282165

F-statistic 81.10050 Durbin-Watson stat 1.838283

Prob(F-statistic) 0.000000

-2

-1

0

1

2-5

0

5

10

15

20

25

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Residual Actual Fitted

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Vector Autoregression Estimates

Date: 04/01/17 Time: 18:47

Sample (adjusted): 3 26

Included observations: 24 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

IPC PIB INFLACION__ AC

IPC(-1) 1.327613 4.25E+09 -0.455441 -1.05E+09

(0.29036) (7.2E+09) (0.35576) (3.8E+09)

[ 4.57229] [ 0.58753] [-1.28018] [-0.27557]

IPC(-2) -0.460282 -3.59E+09 0.314845 1.14E+09

(0.27867) (6.9E+09) (0.34144) (3.6E+09)

[-1.65170] [-0.51689] [ 0.92210] [ 0.31244]

PIB(-1) 3.78E-11 1.706879 3.61E-11 0.372568

(1.9E-11) (0.47612) (2.3E-11) (0.24985)

[ 1.97806] [ 3.58498] [ 1.54145] [ 1.49116]

PIB(-2) -1.20E-11 -0.819939 -1.35E-11 -0.024717

(1.9E-11) (0.47083) (2.3E-11) (0.24708)

[-0.63262] [-1.74146] [-0.58155] [-0.10004]

INFLACION__(-1) -0.038609 2.71E+09 0.637959 3.95E+08

(0.22455) (5.6E+09) (0.27513) (2.9E+09)

[-0.17193] [ 0.48404] [ 2.31872] [ 0.13446]

INFLACION__(-2) -0.116792 -3.10E+09 -0.057354 -6.12E+08

(0.15862) (3.9E+09) (0.19434) (2.1E+09)

[-0.73632] [-0.78605] [-0.29512] [-0.29513]

AC(-1) -8.32E-11 -0.724215 -7.53E-11 0.312638

(4.3E-11) (1.07973) (5.3E-11) (0.56660)

[-1.91762] [-0.67074] [-1.41734] [ 0.55177]

AC(-2) 5.91E-11 0.396737 6.28E-11 -0.450682

(4.2E-11) (1.04303) (5.1E-11) (0.54735)

[ 1.41049] [ 0.38037] [ 1.22359] [-0.82340]

C 8.825417 -1.41E+10 9.504333 -2.39E+09

(3.31939) (8.3E+10) (4.06708) (4.3E+10)

[ 2.65875] [-0.17046] [ 2.33689] [-0.05499]

R-squared 0.998537 0.943192 0.957815 0.893456

Adj. R-squared 0.997757 0.912894 0.935317 0.836633

Sum sq. resids 12.43705 7.71E+21 18.67095 2.12E+21

S.E. equation 0.910569 2.27E+10 1.115675 1.19E+10

F-statistic 1280.166 31.13076 42.57254 15.72336

Log likelihood -26.16603 -600.6801 -31.04151 -585.2047

Akaike AIC 2.930503 50.80667 3.336792 49.51706

Schwarz SC 3.372273 51.24844 3.778562 49.95883

Mean dependent 79.94046 2.06E+11 4.518800 6.27E+10

S.D. dependent 19.22849 7.68E+10 4.386746 2.94E+10

Determinant resid covariance (dof adj.) 2.00E+38

Determinant resid covariance 3.05E+37

Log likelihood -1171.944

Akaike information criterion 100.6620

Schwarz criterion 102.4291

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Identificación de números de rezagos

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: INFLACION AC IPC PIB

Exogenous variables: C

Sample: 1990 2015

Included observations: 22 Lag LogL LR FPE AIC SC 0 -1228.513 NA 5.39e+43 112.0467 112.2450

1 -1118.286 170.3509 1.06e+40 103.4806 104.4724

2 -1060.812 67.92403 2.90e+38 99.71018 101.4955

3 -1036.681 19.74335 2.29e+38 98.97102 101.5498

4 -972.5394 29.15534* 1.09e+37* 94.59449* 97.96681*

* 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

Interpretación.- En el cuadro observamos que el número de rezagos para esta

ecuación según los criterios de informacion AIC SC Y HQ es de lag 4.

VERIFICACION DE REZAGOS

Interpretación.- En este cuadro observamos por el p-evalue que en todos los

dos casos es 0 por lo tanto el rezago 1 es significativo, en lag 2 es no

significativo.

FUNCION INPULSO-RESPUESTA

VAR Lag Exclusion Wald Tests Date: 04/01/17 Time: 23:26 Sample: 1990 2015 Included observations: 24

Chi-squared test statistics for lag exclusion:

Numbers in [ ] are p-values INFLACION AC IPC PIB Joint Lag 1 5.807277 17.29845 33.89722 43.73145 932.8178 [ 0.214011] [ 0.001691] [ 7.82e-07] [ 7.29e-09] [ 0.000000]

Lag 2 4.926934 2.581305 5.599965 8.071442 291.8743 [ 0.294877] [ 0.630138] [ 0.231081] [ 0.088996] [ 0.000000] df 4 4 4 4 16

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Interpretación.-

En este cuadro se puede

observar que según el efecto de

la causalidad de granger, de las

tres variables la que tiene más

lógica es que el IPC este en

función de la INFLACION, AC Y EL

PIB, efecto que es coherente por

ende, el resultado está bien

según la teoría económica.

Interpretación.- realizando en el eviews 7 y eviews 9 sale este mensaje que indica cerca

de matriz singular….

Ecuación VAR econométrica

VAR Model: =============================== INFLACION = C(1,1)*INFLACION(-1) + C(1,2)*INFLACION(-2) + C(1,3)*AC(-1) + C(1,4)*AC(-2) + C(1,5)*IPC(-1) + C(1,6)*IPC(-2) + C(1,7)*PIB(-1) + C(1,8)*PIB(-2) + C(1,9) AC = C(2,1)*INFLACION(-1) + C(2,2)*INFLACION(-2) + C(2,3)*AC(-1) + C(2,4)*AC(-2) + C(2,5)*IPC(-1) + C(2,6)*IPC(-2) + C(2,7)*PIB(-1) + C(2,8)*PIB(-2) + C(2,9) IPC = C(3,1)*INFLACION(-1) + C(3,2)*INFLACION(-2) + C(3,3)*AC(-1) + C(3,4)*AC(-2) + C(3,5)*IPC(-1) + C(3,6)*IPC(-2) + C(3,7)*PIB(-1) + C(3,8)*PIB(-2) + C(3,9) PIB = C(4,1)*INFLACION(-1) + C(4,2)*INFLACION(-2) + C(4,3)*AC(-1) + C(4,4)*AC(-2) + C(4,5)*IPC(-1) + C(4,6)*IPC(-2) + C(4,7)*PIB(-1) + C(4,8)*PIB(-2) + C(4,9)

Causalidad de granger

VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests

Sample: 1990 2015

Included observations: 24

Dependent variable: INFLACION

Excluded Chi-sq df Prob.

AC 2.590711 2 0.2738

IPC 5.917928 2 0.0519

PIB 2.480786 2 0.2893

All 14.25275 6 0.0269

Dependent variable: AC

Excluded Chi-sq df Prob.

INFLACION 0.119138 2 0.9422

IPC 0.136852 2 0.9339

PIB 2.976748 2 0.2257

All 4.175191 6 0.6530

Dependent variable: IPC

Excluded Chi-sq df Prob.

INFLACION 2.266741 2 0.3219

AC 4.269035 2 0.1183

PIB 4.216976 2 0.1214

All 17.67047 6 0.0071

Dependent variable: PIB

Excluded Chi-sq df Prob.

INFLACION 0.686350 2 0.7095

AC 0.471760 2 0.7899

IPC 0.489824 2 0.7828

ECONOMETRIA II

JHOJAN GABRIEL BELLIDO GONZALES/C5218-3/6° SEMESTRE/GRECIA

Interpretación.-

En este cuadro de residuos observamos que las CUATRO variables tienen un

comportamiento de auto correlación.

Grafica de residuos

CONCLUSIONES DEL ESTUDIO

Los resultados que obtuvimos del proyecto es que la economía greca, desde los años 1990 hasta el 2015 sufrió de varios shock económicos en este tiempo, para analizar el impacto que tuvieron con la inflación analizamos su comportamiento a través del tiempo por medio de las variables PIB, APERTURA COMERCIAL, INLFACION%, IPC, al modelo se realizaron varios test para analizar el estado del modelo, el cual explica cómo afecta estas variables las cuales afectan de manera positiva en caso de la constante positiva que sería el punto que incrementa si las variables no tienen movimientos o cambios, negativo en caso del PIB que depende de la varianza comercial, y la inflación explica de manera positiva los cambios que tuvo en el tiempo, con estos resultados determinamos que para explicar mejor el modelo es necesario aplicar modelo var 2 e incrementar variables dummy al modelo por el hecho que sufrió shock económicos en el cual existió un cambio de régimen en los años 1999, 2010, 2011, 2012, 2000, 2013, 2015 y 1991; el cual nos indican intervalos de años como 2010-2015 fuerte shock asi también años 1999-2001, esto debido a la crisis de la deuda soberana, aplicando estos cambios determinamos el modelo que explica el comportamiento que tuvo la inflación, su causa principal malas políticas fiscales de parte del gobierno, haciendo caso omiso al pacto de estabilidad de la Union Europea, grecia entro en una gran recesión entre otra de las causas seria la falsificación de datos macroeconómicos, provocando una posible salida de la eurozona, la noticia de la posible salida provoco consecuencias sociales como pobreza, incertidumbre y gran molestia en la población; este estudio demostró que el efecto más importante es el de la inflación inicial y sus shocks por sus problemas y decisiones políticas.

-3

-2

-1

0

1

2

3

92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

INFLACION Residuals

-3E+10

-2E+10

-1E+10

0E+00

1E+10

2E+10

3E+10

92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

AC Residuals

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

IPC Residuals

-4E+10

-2E+10

0E+00

2E+10

4E+10

6E+10

92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

PIB Residuals

All 2.211621 6 0.8992