Una observación, en la prueba ADF ur.df(), poner "none" equivale a sin tendencia y sin constante, por eso vemos que nos da únicamente un estadístico de prueba, con "trend" si nos da constante y tendencia a la vez.
Wow! Estaba buscando algo así desde hace tiempo. Las clases de econometría que tuve hace 12 años no fueron suficientes para acordarme de esto haha, me imagino que por el tiempo. Por otro lado al ejecutar el modelo1 con el siguiente comando: ""modelo1=lm(PCE.ts ～ DPI.ts)"" me da el siguiente error ""Error: unexpected input in "modelo1=lm(PCE.ts ～"" NOTA: instalé y ejecuté todas las librerias sugeridas. Gracias por tu ayuda igualmente!
Hola, buena explicación. Para el caso de datos semanales, ¿es correcto este mismo tratamiento de los datos? Claro, la frecuencia es distinta. Pero me lo pregunto ya que hago una tarea con datos del combustible (semanales) para un periodo de dos años. Inicia desde la primera semana de marzo 2019 hasta la 1 semana de marzo 2021. Muchas gracias de ante mano.
Gracias por el video Lic. Aunque no era lo que buscaba (o eso creo), pues parece que acabo de descubrir otro enfoque de la cointegración con usted. En mi universidad esto nos lo presentaron como herramienta para la validación, formulación y aplicación de teoría económica. En resumidas cuentas, nos enseñaron que si dos series comparten un grado de integración, digamos, son I(1), y hacemos una regresión tal que una serie explique a otra (obviamente sin caer en absurdos teóricos), si los residuos de dicha regresión son estacionarios entonces hay cointegración y por tanto se acepta que sí hay capacidad explicativa entre las series. Pero usted mencionó algo sobre pronósticos. Bueno, de cualquier forma creo que es sólo otra forma de verlo. Si una serie puede explicar a otra entonces definitivamente también se puede pronosticar una usando a la independiente. Investigaré más sobre esto. Aunque me queda una duda, ¿será que los residuos de esta regresión no son estacionarios simplemente porque la cointegración de series, en el sentido que le dije, no es una panacea para la validación de teoría económica? Porque vamos, yo he practicado usando series que a las claras no tendrán facultad explicativa. Pero usted usa dos que dudo mucho que ningún libro serio de economía en todas sus ramas niegue su relación (ingreso y gasto). ¿O me perdí de algp? En fin, nuevamente, gracias Lic!
-2.58 no es menor a -3.13 8:25 a que te referías con menor? 10:50 la prueba te muestra que no se puede rechazar h0: los errores tienen raiz unitaria, eso quiere decir que la serie es estacional?
Le falto decir a la profa que se la comparación en el test de raíz unitaria se hace en valor absoluto: -2.58 en valor abs. es menor a -3.13. Por lo tanto se acepta Ho.
![Lil Uzi Vert - Chill Bae [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/D7F42F_JM3U/mqdefault.jpg)
Son de mucha ayuda tu contenido, ya que en RUclips casi no hay material de éste tipo y calidad, felicitaciones
Gracias!! Soy maestra! Amo lo que hago! Saludos
Graciaas por hacer estos videos Lic!
Una observación, en la prueba ADF ur.df(), poner "none" equivale a sin tendencia y sin constante, por eso vemos que nos da únicamente un estadístico de prueba, con "trend" si nos da constante y tendencia a la vez.
Gracias licenciada me salvo el grado!!
Saludos
Excelente Lourdes!
Wow! Estaba buscando algo así desde hace tiempo. Las clases de econometría que tuve hace 12 años no fueron suficientes para acordarme de esto haha, me imagino que por el tiempo.
Por otro lado al ejecutar el modelo1 con el siguiente comando: ""modelo1=lm(PCE.ts ～ DPI.ts)"" me da el siguiente error ""Error: unexpected input in "modelo1=lm(PCE.ts ～"" NOTA: instalé y ejecuté todas las librerias sugeridas.
Gracias por tu ayuda igualmente!
Ya ví que me equivoqué con el símbolo, era este ~ en vez de este ～. Son casi lo mismo pero R no los toma como igual. Gracias por todo!
Han cambiado mucho las cosas! Revisa mi canal y te vas a actualizar un chorro!! Saludos
Hola, buena explicación. Para el caso de datos semanales, ¿es correcto este mismo tratamiento de los datos? Claro, la frecuencia es distinta. Pero me lo pregunto ya que hago una tarea con datos del combustible (semanales) para un periodo de dos años. Inicia desde la primera semana de marzo 2019 hasta la 1 semana de marzo 2021. Muchas gracias de ante mano.
Muchas gracias por compartir sus conocimientos
Es mi labor!!! Soy maestra! Saludos
Gracias por el video Lic. Aunque no era lo que buscaba (o eso creo), pues parece que acabo de descubrir otro enfoque de la cointegración con usted.
En mi universidad esto nos lo presentaron como herramienta para la validación, formulación y aplicación de teoría económica. En resumidas cuentas, nos enseñaron que si dos series comparten un grado de integración, digamos, son I(1), y hacemos una regresión tal que una serie explique a otra (obviamente sin caer en absurdos teóricos), si los residuos de dicha regresión son estacionarios entonces hay cointegración y por tanto se acepta que sí hay capacidad explicativa entre las series.
Pero usted mencionó algo sobre pronósticos. Bueno, de cualquier forma creo que es sólo otra forma de verlo. Si una serie puede explicar a otra entonces definitivamente también se puede pronosticar una usando a la independiente. Investigaré más sobre esto.
Aunque me queda una duda, ¿será que los residuos de esta regresión no son estacionarios simplemente porque la cointegración de series, en el sentido que le dije, no es una panacea para la validación de teoría económica? Porque vamos, yo he practicado usando series que a las claras no tendrán facultad explicativa. Pero usted usa dos que dudo mucho que ningún libro serio de economía en todas sus ramas niegue su relación (ingreso y gasto).
¿O me perdí de algp?
En fin, nuevamente, gracias Lic!
Genial video
Excelente información.
Profesora Lourdes, no encuentro el libro en Amazon; le agradezco si me puede sugerir donde comprarlo. Muchas grcs!
Entonces siempre que los residuos no son estacionarias las variables no estan cointegradas?
Hola buenas, una pregunta. me gustaria saber de donde sacas los datos? muchas gracias
Del libro de gujarati
no nos puede pasar su base de datos? :(
-2.58 no es menor a -3.13 8:25 a que te referías con menor?
10:50 la prueba te muestra que no se puede rechazar h0: los errores tienen raiz unitaria, eso quiere decir que la serie es estacional?
No veo el 3.13? Pero vuelve a revisar el video... hay te explico lo de Ho y H1 si tiene raíz unitaria significa que no es estaciinaria
Le falto decir a la profa que se la comparación en el test de raíz unitaria se hace en valor absoluto: -2.58 en valor abs. es menor a -3.13. Por lo tanto se acepta Ho.
*Por lo tanto no se rechaza Ho