eviews manual 2003

MMMAAANNNUUUAAALLL DDDEEE EEEVVVIIIEEEWWWSSS

EEECCCOOONNNOOOMMMEEETTTRRRIIICCC

VVVIIIEEEWWWSSS

VVVeeerrrsssiiiooonnneeesss 111...000BBB---222...000---333...111---444...000

Autor : ISC.MSc. Jorge Edwing. Del Carpio Gonzales Copyright ©2000 Microsoft ® JDC

Quantitative Micro Software Reservados todos los derechos

2003

MANUAL DE EVIEWS (ECONOMETRICS VIEWS)VER. 1.0B-2.0-3.01-4.0 Por: ISC. MSc. Jorge Edwing. Del Carpio Gonzales

Copyright ©2000 Microsoft ® JDC Reservados todos los derechos

2

INDICE MMAANNUUAALL DDEE EEVVIIEEWWSS........................................................................................ 4

EECCOONNOOMMEETTRRIICCSS VVIIEEWWSS.................................................................................. 4

VVeerrssiioonneess 11..00BB--22..00--33..11--44..00................................................................................. 4

1. PRESENTACIÓN:............................................................................................ 4

2. IDENTIFICACIÓN DE VARIABLES: ............................................................. 4

3. ESTOCÁSTICO:............................................................................................... 5

4. VARIABLE ESTOCÁSTICA: .......................................................................... 5

5. PROCESO ESTOCÁSTICO: ............................................................................ 5

6. VARIABLE DUMMY: ..................................................................................... 5

7. HETEROSCEDASTICIDAD: ........................................................................... 5

8. HOMOSCEDASTICIDAD: .............................................................................. 6

9. MULTICOLINEALIDAD:................................................................................ 7

11. INCORRELACIÓN: ..................................................................................... 8

13. AUTOCORRELACIÓN:............................................................................... 8

14. REQUERIMIENTOS DEL SISTEMA: ......................................................... 9

15. INSTALACIÓN DE EVIEWS EN WINDOWS 3.1 –3.11 : ......................... 10

16. INSTALACIÓN DE EVIEWS EN Windows 95 – Windows 98 – Windows

Millennium Edition- Windows XP- Windows 2000 NT professional:...................... 10

17. LA PRIMERA SESIÓN DE INICIO DE EVIEWS:..................................... 12

18. TRABAJANDO CON SERIES: .................................................................. 16

18.1. IMPORTANDO SERIES:.................................................................... 16

18.2. COPIANDO DATOS DESDE EXCEL EN FORMA DIRECTA: ........ 17

18.3. INGRESANDO SERIES DESDE TECLADO: .................................... 20

19. OBTENIENDO EL TEST DE LA PRIMERA INSTANCIA DEL MODELO

SIN ESTIMAR: ...................................................................................................... 22

20. GENERACIÓN DE LA ECUACIÓN FUNDAMENTAL:........................... 26



3

20.1. Coefficient:.......................................................................................... 27

20.2. Std error:.............................................................................................. 28

20.3. t-statistic: ............................................................................................. 28

20.4. Probability : ......................................................................................... 28

20.5. R-squared (R2) : .................................................................................. 29

20.6. Adjusted R-squared(2R̂ ): ................................................................... 29

20.7. SE Of. regressión: ................................................................................ 30

20.8. SUM squared resid: ............................................................................. 30

20.9. Log likelihood: .................................................................................... 30

20.10. Durbin –Watson stat: ........................................................................... 31

20.11. Mean dependent var:............................................................................ 31

20.12. S.D. dependent var:.............................................................................. 31

20.13. Akaike info criterion: ........................................................................... 31

20.15. F-statistic: ............................................................................................ 32

20.16. Prob(F-statistic): .................................................................................. 32

21. TEST RESIDUALES(residual Test): ........................................................... 34

ECONOMETRICS VIEWS� ECONOMETRICS VIEWS



4

MMAANNUUAALL DDEE EEVVIIEEWWSS EECCOONNOOMMEETTRRIICCSS

VVIIEEWWSS VVeerrssiioonneess 11..00BB--22..00--33..11--44..00 1. PRESENTACIÓN:

El presente manual tiene como objeto el aprendizaje del paquete econométrico

EVIEWS en toda su magnitud pero antes de empezar deberemos conocer la

terminología manejada en Econometría en vista a ser una ciencia exacta, para

lo cual se dará algunas pautas sobre los términos claves que a continuación se

desarrolla; para luego poder ingresar paso a paso al manejo del indicado

software econométrico:

2. IDENTIFICACIÓN DE VARIABLES: para este caso deberemos saber correctamente el uso de los diferentes

términos como se los denota a continuación, lo veremos en una tabla

desglosando parte por parte el siguiente modelo:

tttt XXY µβββ +++= 22110



5

Yt β0 β1X1t+β2X2t µt Yt β0 X1t…Xnt µt

Var. Dependiente Cte. Var. Independiente Termino de Perturbación Var. Explicada Cte. Var. Explicativa Rezago Var. Regresada Cte. Regresor Ruido Blanco Var. Predicha Cte. Predictor Termino de error Var. Endógena Cte. Var. Exógena Respuesta Cte. Var. De Control

O Estimulo

Var.= Variable Cte. = Constante

3. ESTOCÁSTICO: Nos referimos a un aspecto probabilístico o aleatorio

4. VARIABLE ESTOCÁSTICA: Si puede tomar uno de una serie de valores alternativos, cada uno con

probabilidad establecida.

5. PROCESO ESTOCÁSTICO: Se define como estocástico a todo aquel proceso de características aleatorias,

es una ruta en el tiempo de alguna variable en la que cada paso depende al

azar del avance o atraso respecto al lugar inicial.

6. VARIABLE DUMMY: variable que representa la variable inexistente que cuenta tan solo con dos

valores 1 y 0

Ej. : Hoy es domingo valor 1 y hoy no es domingo valor 0

7. HETEROSCEDASTICIDAD: Se indica de aquella tendencia de la serie de datos con característica lineal ya

sea esta con característica ascendente creciente como se muestra en la

grafica.



6

HETEROSCEDASTICIDAD

4 . 8 0 0 , 0 0 0

4 . 8 5 0 , 0 0 0

4 . 9 0 0 , 0 0 0

4 . 9 5 0 , 0 0 0

5 . 0 0 0 , 0 0 0

5 . 0 5 0 , 0 0 0

5 . 1 0 0 , 0 0 0

t

Yt

H E T E R O S C E D A S T I C I D A D

-

5 0 0 , 0 0 0

1 . 0 0 0 , 0 0 0

1 . 5 0 0 , 0 0 0

2 . 0 0 0 , 0 0 0

2 . 5 0 0 , 0 0 0

3 . 0 0 0 , 0 0 0

t

Y t

HOMOSCEDASTICIDAD

4.800,000

4.850,000

4.900,000

4.950,000

5.000,000

5.050,000

5.100,000

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

t

Yt

21σ

Violación de uno de los supuestos del análisis de CORRELACIÓN, Múltiple o

parcial los cuales se los describe a continuación:

• Todas las variables del modelo son aleatorias

• Todas las relaciones son lineales

• Todas las varianzas condicionales son iguales

(HOMOSCEDASTICIDAD)

• Todas las distribuciones de Frecuencia condicionales son Normales y

este termino se refiere al punto anterior

8. HOMOSCEDASTICIDAD: Se indica que una serie histórica de datos tiene esta característica cuando las

varianzas condicionales son iguales

221 nσσ =



7

ESTACIONARIEDAD

-

1 . 0 0 0 , 0 0 0

2 . 0 0 0 , 0 0 0

3 . 0 0 0 , 0 0 0

4 . 0 0 0 , 0 0 0

5 . 0 0 0 , 0 0 0

6 . 0 0 0 , 0 0 0

t

Y t

ESTACIONARIEDAD

-

1 . 0 0 0 , 0 0 0

2 . 0 0 0 , 0 0 0

3 . 0 0 0 , 0 0 0

4 . 0 0 0 , 0 0 0

5 . 0 0 0 , 0 0 0

6 . 0 0 0 , 0 0 0

t

Y t

9. MULTICOLINEALIDAD: Se indica que una tendencia de una serie de datos es Multicolineal cuando se

presenta múltiples picos o colas como se puede apreciar en la grafica.

Presencia de correlación significativa entre las variables independientes de un

modelo cuando se realiza el análisis de regresión el efecto que causa es

invalidar los supuestos de los mínimos cuadrados por lo tanto se considera

inapropiado el empleo de este método.

10. ESTACIONARIEDAD:

Dicese de lo que permanece en el mismo estado o situación sin adelanto o

retroceso es decir la existencia de correlación.

MULTICOLINEALIDAD

4 . 4 0 0 , 0 0 0

4 . 5 0 0 , 0 0 0

4 . 6 0 0 , 0 0 0

4 . 7 0 0 , 0 0 0

4 . 8 0 0 , 0 0 0

4 . 9 0 0 , 0 0 0

5 . 0 0 0 , 0 0 0

5 . 1 0 0 , 0 0 0

5 . 2 0 0 , 0 0 0

t

Yt



8

CORRELACIÓN

-

1.000,000

2.000,000

3.000,000

4.000,000

5.000,000

6.000,000

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

t

Yt

INCORRELACIÓN

-

500,000

1.000,000

1.500,000

2.000,000

2.500,000

3.000,000

3.500,000

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

t

Yt

11. INCORRELACIÓN: Se dice que una variable es incorrelacionada cuando no existe

correlación o secuencia de dato a dato como sé vera en la grafica

12. CORRELACIÓN:

Se dice que una variable tiene correlación cuando existe secuencia de dato a

dato como sé vera en la grafica

13. AUTOCORRELACIÓN: Correlación existente entre los términos de error de un determinado

modelo de regresión denominado también correlación serial.



9

Ahora bien después de haber visto cada una de las diferentes

definiciones de la terminología que se emplea en Econometría podremos

ingresar a la parte que realmente nos interesa el aprendizaje del paquete

Econométrico EVIEWS o Econometric Views o también traducido al español

viene a ser viendo Econometría que a continuación lo desglosáremos paso a

paso desde la instalación

14. REQUERIMIENTOS DEL SISTEMA: Para poder instalar el paquete Econométrico no se requiere de un

equipo de ultima generación mas al contrario se recomienda contar con

Microsoft Windows por que el entorno de desarrollo se basa en esta

plataforma, a continuación se describe todos y cada uno de los equipos que se

podrá utilizar para instalar el software.

Características del EQUIPO MEMORIA RAM VERSIÓN DE

WINDOWS

386DX-486DX4-586DX 8 Mb. En RAM ADELANTE 3.1

386DX-486DX4-586DX 8 Mb. En RAM ADELANTE 311 Win 95

Pentium I –II –III-IV Con procesadores 256MHZ

hasta 2.4 GHZ de ultima generación

16MB-32MB-64MB-128MB-256MB-512MB

WIN95-WIN98-WINME-

WIN XP-WIN2000NT

Lo principal es contar con un PC (computador personal) de cualquier

velocidad por que el software es bastante versátil y se instala de manera muy

sencilla de acuerdo a la versión del paquete se podrá indicar que viene en

disquetes de 3 ½ pulg. de 1.44 Mb y CDROOM. A continuación veremos la

cantidad de disquetes que utiliza cada versión:

Versión de EVIEWS

CANTIDAD

1.0B 1 DISQUETE 2.0 3 DISQUETES 3.1 4 DISQUETES 4.0B 1 CD



10

15. INSTALACIÓN DE EVIEWS EN WINDOWS 3.1 –3.11 : Primero deberemos ubicar la ventana que indica PRINCIPAL luego

ubicar ADMINISTRADOR DE ARCHIVOS como se ve en el grafico siguiente

Una vez dentro el administrador de archivos ubicar la unidad A: Y hacer

doble click con el MOUSE en Setup.exe posteriormente el PC ira pidiendo uno

a uno los discos de instalación.

16. INSTALACIÓN DE EVIEWS EN Windows 95 – Windows 98

– Windows Millennium Edition- Windows XP- Windows

2000 NT professional:

Para este tipo de sistemas operativos más avanzados procederemos de

la siguiente manera, primero desplegaremos el MENÚ DE INICIO de Windows

presionando la tecla con el diseño de la ventana de Microsoft Windows ÿ

o sino se cuenta con un teclado para Windows 95 o 98 hacer la combinación de

las teclas control +escape una vez desplegado el menú de inicio ubicar la

opción EJECUTAR y en el cuadro de referencia escribir A:\SETUP.EXE luego



11

hacer un click con el MOUSE en ACEPTAR para iniciar la instalación como se

muestra en la siguiente grafica:

NOTA: esta operación para las versiones de Eviews 1.0B-2.0 y 3.1 aunque

ahora existe la versión para CD de esta Ultima.

Previamente antes de introducir el primer disquete se tendrá que

desbloquear el mismo esto para las versiones de Eviews 1.0B-2.0-3.1

subiendo la muesca de protección para poder instalar caso contrario EVIEWS

le rebotara la instalación.

Una vez desprotegido, se deberá seguir las instrucciones del grafico y se

comienza la instalación generando, un directorio de trabajo para lo cual solo

deberemos de dar ENTER ,cada que aparezca una ventana en el caso de

las versiones 2.0 –3.01 se deberá cambiar los discos cuando así se lo pida el

sistema, en el proceso de instalar finalmente se deberá esperar cuando se

introdujo el ultimo disco para que se configure en el sistema la instalación

finalizara cuando se presente una ventana mostrando dentro de ella el icono de

acceso a EVIEWS y su ayuda.



12

17. LA PRIMERA SESIÓN DE INICIO DE EVIEWS: Primeramente desplegamos el MENÚ DE INICIO de Windows luego

encontramos la opción PROGRAMAS con ayuda de los cursores (flechas del

teclado) procedemos a ubicarnos en la opción indicada

(PROGRAMAS) luego con el cursor desplegamos el menú y deberemos

ubicar el menú que indica ECONOMETRICS VIEW para luego hacer un click

con el MOUSE en el icono o simplemente dar ENTER una vez que nos

ubiquemos sobre el icono como se muestra en la grafica siguiente:

Iconos de Eviews 3.1 y 4.0

como se puede apreciar los 2 submenús de Eviews 3.1 Y Eviews 4.0



13

Una vez dentro el programa de EVIEWS se presenta la siguiente pantalla para

poder empezar a trabajar con cualquier modelo de características

econométricas.

Una vez dentro esta pantalla deberá generar nuestro SAMPLE y RANGE; es

decir el periodo de análisis y el rango de los datos ya sea por teclado o por

MOUSE, para la primera opción es decir por teclado presionamos las teclas

para desplegar el menú FILE de EVIEWS donde nos ubicamos

seguidamente con ayuda de los cursores en la opción NEW o

nuevo y damos ENTER luego con el cursor en la opción WORKFILE (1) y

damos ENTER para que nos del cuadro de trabajo (2) como se apreciara en la

siguiente grafica:



14

Seguidamente se deberá llenar el periodo de análisis en cada casilla

primeramente en la casilla que se indica STAR DATE el año inicial Ej. 1987 y

en END DATE el año final de análisis Ej. 1997; pero ahora existe una forma

más funcional que es por teclado propiamente sobre la base del cuadro de

inicio de la pantalla de EVIEWS en el espacio de la pantalla se deberá digitar

CREATE A 1987 1997 con sus respectivos espacios ver la siguiente grafica:

NOTA: De acuerdo a la tabla que se genera en la opción del área de trabajo

cada opción se la describirá para un mejor entendimiento



15

Es decir si empleamos la opción CREATE siendo esta la más directa y ágil

para trabajo en modelos en cualquier área de nuestro trabajo será la siguiente

explicación:

• CREATE A = para datos Anuales Ej. : 1987 1997

• CREATE S = para datos Semestrales Ej. 1987.1 1997.6

• CREATE Q = para datos Trimestrales Ej. 1987.1 1997.4

• CREATE M = para datos Mensuales Ej. 1987.1 1997.12

• CREATE W = para datos Semanales Ej. 1987.01 1987.07

• CREATE D = para datos Diarios 5 días Ej. 1987:01 1987:05

• CREATE 7 = para datos diarios 7 días Ej. 1987:01 1987:07

• CREATE U = para datos irregulares

Luego una vez que se creo el área de trabajo el EVIEWS nos muestra

un cuadro con la constante y los errores a la vez muestra el SAMPLE y el

RANGE (periodo de análisis)



16

18. TRABAJANDO CON SERIES: Una de las formas de trabajar con series en Eviews, desde el punto de

vista grafico se puede realizar de diversas formas como a continuación se

explica:

18.1. IMPORTANDO SERIES:

En el caso de que se tenga la serie histórica en una hoja de calculo de

Microsoft Excel tendremos que importar de la siguiente manera: dentro la

pantalla principal de Eviews ubicamos el sub menú en la opción PROCS luego

nos posesionamos en la opción IMPORT seguidamente ubicamos la

característica del archivo con que extensión se guardo (read text lotus Excel)

como se indica en el grafico

Seguidamente de esta operación aparecerá un nuevo cuadro donde

deberemos ubicar nuestros datos



17

Después de esta operación damos la opción de abrir y seguidamente

Eviews da paso a otra ventana en la cual deberemos colocar los nombres de

las variables a importar

Finalmente en nuestra área de trabajo aparecerán nuestras variables

debidamente importadas

18.2. COPIANDO DATOS DESDE EXCEL EN FORMA DIRECTA:

Primer paso debe marcar las series a copiar directamente al paquete

Eviews desde sus encabezamientos como se aprecia en la siguiente grafica:



18

Luego dentro de Eviews cree un nuevo archivo de trabajo con el periodo con

la opción CREATE o también por medio del Menú FILE seguido de la opción

NEW dando la opción ya sea anual , trimestral, semestral, semanal de 5 días,

semanal de 7 días o datos irregulares. Cerciorándose de que la muestra o

rango o periodo de análisis coincidan con la hoja de calculo a exportar. como

se muestra en la siguiente grafica:

Seguidamente deberemos ubicar en el menú principal la opción QUICK luego

de hacer clic o desplegar con la combinación de teclas ALT + Q nos ubicamos



19

con los cursores en la opción EMPTY GROUP como se puede

apreciar a continuación en la siguiente grafica:

A posterior de esta opción se generara una nueva ventana en la que nos

mostrara una tabla

Y damos la combinación de teclas CONTROL + V para pegar los datos de

copia de la hoja de calculo Excel



20

18.3. INGRESANDO SERIES DESDE TECLADO:

Ahora bien para introducir datos desde teclado digitamos la opción

DATA en la pantalla principal de Eviews seguida de las variables de nuestro

modelo Ej. DATA (espacio) PIB(espacio) X (espacio) M como se muestra en el siguiente

grafico:

Previamente deberemos guardar nuestro trabajo en la opción FILE luego

en SAVE AS con ayuda de los cursores posteriormente debemos

dar un nombre a nuestro trabajo en la casilla que indica FILE NAME; para

luego hacer click en OK o simplemente dar ENTER para aceptar la

opción como se muestra en la grafica:

Seguidamente para llenar los datos numerales debemos usar los

cursores para llenar de arriba hacia abajo en vez de utilizar ENTER como

si fuese Microsoft Excel valga la aclaración que si se trata de datos en Millones



21

de Dólares o Bolivianos o cualquier unidad monetaria no se deberá colocar el

punto Ej. 4.568.231 se deberá escribir 4568231 por que al colocar punto

dentro de EVIEWS se considera como dato porcentual Ej. 4.568.231 EVIEWS

lo considera como 4.57% ver la siguiente grafica

De igual manera cada vez que vayamos trabajando debemos de guardar

nuestro trabajo a fin de no perder información como veremos a continuación

dentro del cuadro siguiente:

Una vez que ya introdujimos los datos entonces empezaremos a trabajar

con nuestro modelo primeramente en bruto sacando los diferentes test sin el

modelo estimado y luego haciendo correr el modelo a través de la ecuación

fundamental sé llegar a obtener otro tipo de test que son claves para demostrar

un modelo econométrico.



22

19. OBTENIENDO EL TEST DE LA PRIMERA INSTANCIA DEL MODELO SIN ESTIMAR: Para esta parte obtendremos los diferentes test del modelo sin

estimación, es decir, trabajar en bruto para ver todo como ser tendencia-

graficas-residuales del modelo objeto de nuestro trabajo. Los cuales los

sacaremos sobre la base de los datos de origen que ya están guardados en

base de datos iremos paso a paso a fin de no llegar a confundirnos.

PASO 1: Abrir los datos ya sea con el MOUSE o ejecutando la opción SHOW

seguidamente digitar las variables de trabajo Ej. PIB X M y dar ENTER:

PASO 2: Una vez desplegados los datos con la combinación de teclas +

desplegamos el menú VIEW o Viendo que a continuación desglosamos cada

opción:

Eviews 3.1 Eviews 4.0



23

• SpreadSheet =retornar atrás

• �Graph =Grafica General del modelo podremos elegir entre grafica

lineal dispersores, tortas, barras, logarítmico

• �Múltiple Graphs = muestra todas las graficas de las variables en

forma independiente y como el caso anterior elegiremos nuestra grafica

ya sea lineal dispersores, tortas, barras, logarítmico

• Descriptive Stats = solo muestra el sample individual y común o lo que

llamamos el periodo de análisis

• Test equality nos permite obtener la media, varianza y mediana de

nuestra serie histórica

• Crosstab = nos muestra dos opciones incluir datos vacíos y excluir

datos vacíos.

• �Correlations = vota la matriz de correlaciones ingresando a la opción

common sample

• �Covariances = muestra la matriz de covarianzas ingresando a la

opción common sample



24

• �Correlogram (1) = Muestra el correlograma en una interacción en

esta opción aparece un cuadro que indica level 1st difference 2nd

difference

• �Cross correlación (2) = muestra el correlograma corriendo después

de 2 interacciones

• Cointegración test = nos mostrara el test de Cointegración

• �Granger Causality = EVIEWS vota los multiplicadores de Granger.

Por causalidad

• Label = sirve para colocar una etiqueta al trabajo.

PASO 3: Ahora Veremos de cada opción anterior sus resultados sobre la base

de los datos



25



26

Ahora bien después de que se saco los primeros test de gran

importancia para nuestro modelo obtendremos los demás test pero esta vez

sobre la base de la estimación del modelo

20. GENERACIÓN DE LA ECUACIÓN FUNDAMENTAL: Para esta parte podemos realizar de manera más fácil la ecuación por

teclado tan solo digitando la opción LS para luego añadir las variables Ej. PIB

X M o también por medio del menú PROCS que cuenta con dos opciones como

se ve en la grafica:

Donde la primera opción Make Equation = Hacer la Ecuación la segunda

opción nos muestra Make Vector Autoregression = Hacer el Vector de

Autoregresión de donde a partir de esta parte cambia

Seguidamente veremos el cuadro que EVIEWS donde nos mostrara

factores de gran importancia para el avance del modelo como ser nuestra R2

nuestra R cuadrada ajustada el estadístico de Durbin Watson y otros

estimadores que son de gran importancia para demostrar que el modelo

realmente esta corriendo.



27

R-cuadrado R-Cuadrado Ajustado Error Estándar de la Regresión Suma de los cuadrados de los residuos Máxima Verosimilitud Estadístico Durbin Watson

Media de la Variable dependiente Desviación estándar de la variable dependiente Criterio de AKAIKE Criterio de Schwarz Estadístico - F Fisher Probabilidad Estadístico - F

20.1. Coefficient:

Recoge el valor de los estimadores de los parámetros asociados a cada

una de las variables explicativas los cuales se obtienen a partir de la siguiente

expresión: YXXX II 1)( −∧

=β

Si se cumplen las hipótesis clásicas, señaladas anteriormente estos

Estimadores son Lineales, Insesgados, Óptimos (ELIO) y consistentes además

dado que

))(,,()(),,(

),,0(

1212

2

−−∧

→=∴→+=

→

XXNYXXXIXNUXY

INU

IUT

IIUTt

UTt

σββσββ

σ



28

20.2. Std error:

Recoge la desviación típica estimada de los estimadores y mide,

siempre que los estimadores sean insesgados, la precisión con la que son

estimados los parámetros, o dicho de otro modo, nos indican el grado de

confianza que podemos depositar en nuestras estimaciones la matriz de

varianzas y covarianzas de los estimadores será por definición: 12 )( −=−− XXSS I

ββ

Donde 1)1(

1

2

2

−−=

+−=

∑=

KT

e

KT

eeS

T

TTI

y es un estimador insesgado y

consistente bajo las hipótesis clásicas de la varianza de perturbaciones 2Utσ de

esta forma los errores estándar se obtienen como la raíz cuadrada de los

elementos de la diagonal principal de dicha matriz.

20.3. t-statistic:

El estadístico t de student se calcula como el cociente entre el estimador

y su error estándar ∧

∧

∧

i

i

βσ

β permite contrastar la hipótesis de que el coeficiente es

igual a cero(H0:βi=0 frente a H1:βi≠0 ) y que por lo tanto la variable en cuestión

no es individualmente significativa para explicar el comportamiento de la

variable endógena.

20.4. Probability :

Proporciona 2 veces el área que el valor absoluto del estadístico t deja a su

derecha e indica la probabilidad de cometer el error de rechazar la hipótesis

nula siendo cierta (error del tipo I) . Estos valores están calculados de la

distribución t de Student con T-K-1 grados de libertad, siendo K+1 él numero

de coeficientes de regresión incluyendo él termino constante.



29

20.5. R-squared (R2) :

Es el coeficiente de determinación, siendo una medida estadística que

sirve para valorar el éxito de la regresión para predecir los valores de la

variable endógena dentro del periodo muestral y se define como la parte de la

varianza de la variable dependiente explicada por las variables independientes:

∑

∑

∑

=

−

=

−∧

=

−=

−=

=

=−=

T

Tt

T

T

T

TT

yySCT

yySCR

eSCE

DONDESCT

SCR

SCT

SCER

1

2

1

2

1

2

2

)(

)(

:

1

Donde lo primero que se debe realizar es la comprobación de nuestras

variables como el R – Cuadrado (R2) que deberá estar entre 0.70 y 0.99 que

es el valor optimo otra variable de gran importancia es nuestra R –Cuadrada

20.6. Adjusted R-squared(2R̂ ):

Se obtiene a partir de R – Cuadrado (R2) , ponderándolo por los grados

de libertad:

−−

−−=

−

−−−=

−

1

11

)1(

)1(1 2

2

KT

TR

TSCTI

KTSCEI

R

La ventaja que presenta este coeficiente frente a R – Cuadrado (R2) es

que permite comparar la capacidad explicativa de los modelos referidos a una

muestra de la misma variable endógena con distinto numero e variables

explicativas. La R cuadrado Ajustada (2R̂ )deberá estar entre 0.69 y 0.98



30

20.7. SE Of. regressión:

El error estándar de la regresión =S, es otra medida que sirve para

analizar la capacidad explicativa del modelo, pues esta recogiendo la función

objetivo ponderada por sus grados de libertad, bajo las hipótesis clásicas, el

cuadrado de este coeficiente es una estimación insesgada y consistente de las

varianzas de perturbaciones.

22

)1(Ut

i

KT

eeSS

∧

=+−

== σ

20.8. SUM squared resid:

La suma de los cuadrados de los residuos o errores es el valor de la

función objetivo en el mínimo, cuando estimamos por mínimos cuadrados

ordinarios (MCO), es decir que se obtienen los estimadores de modo que las

diferencias entre el valor observado de “Y” y el estimado sea lo más pequeños

posibles.

20.9. Log likelihood:

El logaritmo de la función de verosimilitud es el valor de la función

objetivo en el máximo cuando estimamos por máxima verosimilitudes decir,

cuando obtenemos los estimadores de los parámetros que maximizan la

probabilidad de la muestra, o lo que es lo mismo los mas verosímiles dada una

muestra disponible.

Bajo la hipótesis clásica el estimador por máxima verosimilitud de los

coeficientes de la regresión coincide con el estimador Mínimo Cuadrado

Ordinario.

YXXX IIMCOMV

1)( −∧∧

== ββ



31

20.10. Durbin –Watson stat:

El estadístico de Durbin Watson sirve para contrastar las hipótesis de

incorrelación entre las perturbaciones aleatorias frente a la presencia de

autocorrelación según un esquema AR(1). Su expresión es la que aparece a

continuación:

∑

∑

=

=−−

=T

tt

Y

ttt

e

eeDW

1

2

1

21)(

Seguidamente deberemos comprobar el estadístico de Durbin Watson

que deberá estar entre 1.7 o más por que por definición se indica que: 0<d<4

20.11. Mean dependent var:

Las características básicas de la variable dependiente vienen recogidas

mediante sus medias.

20.12. S.D. dependent var:

La desviación estándar de la variable dependiente viene representada

por su cuasi desviación típica muestral.

20.13. Akaike info criterion:

El criterio de información de Akaike es un estadístico que sirve para

analizar la capacidad explicativa de un modelo y permitir realizar

comparaciones entre modelos anidados su definición:

T

K

T

lAIC

)1(22 ++−=

20.14. Schwarz Criterion :

El criterio de Schwarz de igual manera que el caso anterior sirve para

analizar la capacidad explicativa de un modelo y permitir realizar

comparaciones entre modelos anidados su definición:



32

T

TK

T

lAIC

)log()1(2 ++−=

Donde l es el logaritmo de la verosimilitud calculado en los valores

obtenidos para los estimadores y cuya expresión es:

++−=

T

eeTl

i

log)2log(12

π

20.15. F-statistic:

Es el estadístico que se construye para contrastar si los parámetros

asociados a las variables explicativas el modelo(exceptuando él termino

independiente) son conjuntamente iguales a cero, dicho de otro modo este

estadístico permite contrastar la capacidad explicativa conjunta de las variables

introducidas en el modelo.

KKTF

KT

RK

R

KT

SCEK

SCR

F 12

2

)1(

)1()1(

−−

−−

−=

−−

= a

Dado que el estadístico puede expresarse en términos de R2 , el

contraste puede considerarse como un modo de determinar si el coeficiente de

determinación del modelo es suficientemente elevado estadísticamente como

para explicar la capacidad explicativa el modelo.

20.16. Prob(F-statistic):

Al igual que con el estadístico t , este valor mide la probabilidad de cometer el

error de tipo I , es decir, de rechazar la hipótesis nula siendo cierta.. Para

calcularla deberemos partir de una función de distribución Fisher de Snedecor

con K grados de libertad en el numerador y T-K-1 en el denominador una

descripción más pormenorizada del contraste.



33

Seguidamente desglosáremos cada una de las nuevas opciones que vota

EVIEWS de acuerdo con el menú VIEW como se podrá apreciar en la

siguiente grafica:

Es decir que a medida que vayamos avanzando el modelo econométrico

deberemos de sacar todos y cada uno del test que como se indico

anteriormente es de fundamental importancia por ejemplo el test ACTUAL-

FITTED –RESIDUAL nos mostrara los datos Ajustados , Residuales y Actuales

como se ve en la grafica siguiente:



34

En la opción REPRESENTATIONS es la parte donde se estructura el

modelo como será su representación como sé vera en el siguiente ejemplo:

De igual manera deberemos sacar el test más importantes de un modelo

estos son de la grafica superior del inciso (3) es decir de RESIDUAL TEST:

21. TEST RESIDUALES(residual Test): En esta parte para sacar los diferentes test de residuales del menú

VIEW cuando sé esta trabajando con la ecuación del modelo

• TEST DE HETEROSCEDASTICIDAD (ARCH LM TEST): • El test de HETEROSCEDASTICIDAD (WHITE

HETEREROSCEDASTICITY) CROSS Y NON CROSS

tttt XXY µβββ +++=∧

22110



35

• CORRELOGRAMA Q – STATICS

• CORRELOGRAMA RESIDUAL SQUARES

• HISTOGRAMA DE NORMALIDAD

• SERIE DE CORRELOGRAMA LM

Del inciso (1) lo que se debe sacar es

• La matriz de Covarianzas =COVARIANCE MATRIZ

• ACTUAL- FITTED –RESIDUAL

Del inciso (4) el test más importante es:

• El test de CHOW

Finalmente después de revisar todo el modelo de los diferentes test

sacáremos el test de raíz unitaria pero trabajando con la ecuación del modelo

recurriendo al menú principal en la opción QUICK ver el gráfico siguiente:

PREDICCIONES:

Para poder realizar esta parte deberemos en primer lugar expandir el Sample y

el Rango (Sample- Range) para hacerlo de manera más fácil lo haremos paso

a paso de forma grafica de acuerdo a una numeración en ROMANOS para no

confundir y cometer errores:



36

PASO I: Trabajando en la opción PROCS con todo el general del modelo es

decir la ventana que muestra toda la información

PASO II: Desplegar el menú PROCS donde nos muestra las opciones para

expandir el sample y rango

PASO III: Una vez desplegado el menú existe dos opciones principales Sample

– Expand Range en la cual haremos un click para poder modificar el periodo de

trabajo .Donde en la primera casilla colocamos el año inicio y en la segunda

casilla cuantos periodos a predecir.

Dando un OK para aceptar.



37

PASO IV: de igual manera en la opción SAMPLE hacemos un click

modificando el periodo y dando OK para aceptar

Donde una vez que se modifico ambos la tabla de registro nos mostrara el

periodo modificado.

PASO V: Una vez que se modifico el rango y periodo deberemos proceder a

predecir recurriendo por abrir variable por variable una a una para predecir de

manera individual ejemplo: abrir PIB luego en la opción PROCS hacer click en

ajuste exponencial ver grafico

Donde se generara la nueva variable PIBSM que haciendo este procedimiento

variable a variable del modelo se llega a predecir para luego presentar lo



38

predecido con la opción SHOW sobre la base de las variables predecidas que

tienen una extensión final SM Ejemplo: SHOW PIBSM XSM MSM luego

ENTER y sé vera la tabla con todos los datos predecidos

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