modelo arima

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ÁNGELES CUELLAR VERÓNICA GARCÍA SALDÍVAR MARISOL OKI GONZÁLEZ AKPOBOGHENE RUIZ RUDECINDO ERIKA MODELO ARIMA Tasa de rendimiento en CETES (28 días) MÉTODO BOX-JENKINS

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SE UTILIZA LA METODOLOGÍA BOX-JENKINS PARA REALIZAR PRONÓSTICOS

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Page 1: Modelo arima

ÁNGELES CUELLAR VERÓNICA

GARCÍA SALDÍVAR MARISOL

OKI GONZÁLEZ AKPOBOGHENE

RUIZ RUDECINDO ERIKA

MODELO ARIMATasa de rendimiento en

CETES (28 días)

MÉTODO BOX-

JENKINS

Page 2: Modelo arima

Los CETES son Títulos de crédito al portador denominados en moneda nacional a cargo del Gobierno Federal.

El Decreto mediante el cual la SHCP fue autorizada a emitir Cetes apareció publicado en el Diario Oficial de la Federación del 28 de noviembre de 1977, el cual fue abrogado por el Decreto publicado en el Diario Oficial de la Federación el 8 de julio de 1993.

Las casas de bolsa son Intermediarios bursátiles autorizados para comprar y vender Cetes al público inversionista, ya sea físicamente en sus oficinas o bien, abonándolo en la cuenta de cheques del propio inversionista. Las casas de bolsa establecen mínimos de inversión y en cada operación que efectúan aplican un diferencial del precio al que compran o venden, que constituye su utilidad.

CETES

Page 3: Modelo arima
Page 4: Modelo arima

Los atractivos de los CETES 28 son:Alta liquidezTiempo cortoRiesgo pequeñoBuenos rendimientos Seguridad de la inversión

Al igual que los otros CETES, las subastas y adjudicaciones de los CETES a 28 días se realiza los días martes en la subasta primaria que el Banco de México realiza para tal fin.

Determinación de la

tasa de rendimiento

a partir de la tasa

de descuento

Page 5: Modelo arima

Periodo Dato Periodo Dato Periodo Dato Periodo Dato Periodo Dato Periodo Dato Periodo Dato Periodo Dato

1995/01 37.25 1997/03 21.66 1999/05 19.89 2001/07 9.39 2003/09 4.73 2005/11 8.71 2008/01 7.42 2010/03 4.45

1995/02 41.69 1997/04 21.35 1999/06 21.08 2001/08 7.51 2003/10 5.11 2005/12 8.22 2008/02 7.43 2010/04 4.44

1995/03 69.54 1997/05 18.42 1999/07 19.78 2001/09 9.32 2003/11 4.99 2006/01 7.88 2008/03 7.43 2010/05 4.52

1995/04 74.75 1997/06 20.17 1999/08 20.54 2001/10 8.36 2003/12 6.06 2006/02 7.61 2008/04 7.44 2010/06 4.59

1995/05 59.17 1997/07 18.8 1999/09 19.71 2001/11 7.43 2004/01 4.95 2006/03 7.37 2008/05 7.44 2010/07 4.6

1995/06 47.25 1997/08 18.93 1999/10 17.87 2001/12 6.29 2004/02 5.57 2006/04 7.17 2008/06 7.56 2010/08 4.52

1995/07 40.94 1997/09 18.02 1999/11 16.96 2002/01 6.97 2004/03 6.28 2006/05 7.02 2008/07 7.93 2010/09 4.43

1995/08 35.14 1997/10 17.92 1999/12 16.45 2002/02 7.91 2004/04 5.98 2006/06 7.02 2008/08 8.18 2010/10 4.03

1995/09 33.46 1997/11 20.16 2000/01 16.19 2002/03 7.23 2004/05 6.59 2006/07 7.03 2008/09 8.17 2010/11 3.97

1995/10 40.29 1997/12 18.85 2000/02 15.81 2002/04 5.76 2004/06 6.57 2006/08 7.03 2008/10 7.74 2010/12 4.3

1995/11 53.16 1998/01 17.95 2000/03 13.66 2002/05 6.61 2004/07 6.81 2006/09 7.06 2008/11 7.43 2011/01 4.14

1995/12 48.62 1998/02 18.74 2000/04 12.93 2002/06 7.3 2004/08 7.21 2006/10 7.05 2008/12 8.02 2011/02 4.04

1996/01 40.99 1998/03 19.85 2000/05 14.18 2002/07 7.38 2004/09 7.36 2006/11 7.04 2009/01 7.59 2011/03 4.27

1996/02 38.58 1998/04 19.03 2000/06 15.65 2002/08 6.68 2004/10 7.76 2006/12 7.04 2009/02 7.12 2011/04 4.28

1996/03 41.45 1998/05 17.91 2000/07 13.73 2002/09 7.34 2004/11 8.2 2007/01 7.04 2009/03 7.03 2011/05 4.31

1996/04 35.21 1998/06 19.5 2000/08 15.23 2002/10 7.66 2004/12 8.5 2007/02 7.04 2009/04 6.05 2011/06 4.37

1996/05 28.45 1998/07 20.08 2000/09 15.06 2002/11 7.3 2005/01 8.6 2007/03 7.04 2009/05 5.29 2011/07 4.14

1996/06 27.81 1998/08 22.64 2000/10 15.88 2002/12 6.88 2005/02 9.15 2007/04 7.01 2009/06 4.98 2011/08 4.05

1996/07 31.25 1998/09 40.8 2000/11 17.56 2003/01 8.27 2005/03 9.41 2007/05 7.24 2009/07 4.59 2011/09 4.23

1996/08 26.51 1998/10 34.86 2000/12 17.05 2003/02 9.04 2005/04 9.63 2007/06 7.2 2009/08 4.49 2011/10 4.36

1996/09 23.9 1998/11 32.12 2001/01 17.89 2003/03 9.17 2005/05 9.75 2007/07 7.19 2009/09 4.48 2011/11 4.35

1996/10 25.75 1998/12 33.66 2001/02 17.34 2003/04 7.86 2005/06 9.63 2007/08 7.2 2009/10 4.51 2011/12 4.34

1996/11 29.57 1999/01 32.13 2001/03 15.8 2003/05 5.25 2005/07 9.61 2007/09 7.21 2009/11 4.51

1996/12 27.23 1999/02 28.76 2001/04 14.96 2003/06 5.2 2005/08 9.6 2007/10 7.2 2009/12 4.5

1997/01 23.55 1999/03 23.47 2001/05 11.95 2003/07 4.57 2005/09 9.21 2007/11 7.44 2010/01 4.49

1997/02 19.8 1999/04 20.29 2001/06 9.43 2003/08 4.45 2005/10 8.91 2007/12 7.44 2010/02 4.49

Page 6: Modelo arima

IDENTIFICACIÓN TENTATIVA DEL MODELO

Page 7: Modelo arima

GRÁFICA

NIVELCORRELOGRAMA

Page 8: Modelo arima

PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA

Modelo no estacionario.Las funcion SAC se

estingue y la SPAC se corta, por lo que es un modelo AR. Autorregresivo de orden 2.

No pasa la prueba de Raíz Unitaria. La hipótesis nula no se rechaza.

RESULTADOS:

Page 9: Modelo arima

GRÁFICA

LOGARITMOSCORRELOGRAMA

TRANSFORMACIÓN:

Page 10: Modelo arima

PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA

Modelo no estacionario.Las funcion SAC se

estingue y la SPAC se corta, por lo que es un modelo AR. Autorregresivo de orden 1.

No pasa la prueba de Raíz Unitaria. La hipótesis nula no se rechaza.

RESULTADOS:

Page 11: Modelo arima

GRÁFICA

LOGARITMOSCORRELOGRAMA

DLCETES

Page 12: Modelo arima

PRUEBA DE RAÍZ UNITARIA

Modelo estacionario.Las funciones SAC y

SPAC no cortan ni se extinguen, por lo que es un modelo mixto.

Pasa la prueba de Raíz Unitaria. La hipótesis nula se rechaza.

RESULTADOS:

Page 13: Modelo arima

ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS DEL MODELO

Page 14: Modelo arima

MODELO AR(2) AR(8)

La estimación del modelo se hizo con Mínimos Cuadrados.

El modelo identificado tentativamente es:

Page 15: Modelo arima

MODELO AR(2)

La estimación del modelo se hizo con Mínimos Cuadrados.

El modelo identificado tentativamente es:

Page 16: Modelo arima

MODELO AR(8)

La estimación del modelo se hizo con Mínimos Cuadrados.

El modelo identificado tentativamente es:

Page 17: Modelo arima

EVALUACIÓN DE DIAGNÓSTICO PARA EL MODELO

Page 18: Modelo arima

CORRELOGRAMA DE RESIDUOS PARA AR(2) AR(8)En la columna del

estadístico Q-stat se observa la probabilidad de que haya autocorrelación en el residuo.

En este caso hay autocorrelación ya que los valores aportan información.

Page 19: Modelo arima

CORRELOGRAMA DE RESIDUOS PARA AR(2)En la columna del

estadístico Q-stat se observa la probabilidad de que haya autocorrelación en el residuo.

En este caso no hay autocorrelación, es decir, que los valores no aportan información; hay RUIDO BLANCO

Page 20: Modelo arima

CORRELOGRAMA DE RESIDUOS PARA AR (8)En la columna del

estadístico Q-stat se observa la probabilidad de que haya autocorrelación en el residuo.

En este caso hay autocorrelación ya que los valores aportan información.

Page 21: Modelo arima

GENERACIÓN DE PRONÓSTICO(3 PERIODOS)

Page 22: Modelo arima

EL MODELO ELEGIDO ES UN AR(8).

El gráfico de los residuos, nos proporciona una visión de conjunto de la cuantía de los errores, sesgos sistemáticos y puntos de errores excepcionales

MODELO ELEGIDO: AR (8)

Page 23: Modelo arima

PERIODO DATO

2012M01 -0.00668390280320436

2012M02 -0.0052499668815912

2012M03 -0.0194824595596525

GRAFICA DE PRONOSTICO