ANALISIS DE SERIES TEMPORALES CON EVIEWS. ASPECTOS BÁSICOS.

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INTRODUCCION EV es un programa preparado para resolver análisis de tipo estadístico y econométrico, tanto univariante como multivariante. Su estructura se adapta al entorno Windows lo cual simplifica su manejo, tal como se ha puesto de manifiesto en la primera parte del folleto. La segunda parte de estos apuntes está destinada a comentar las posibilidades de EV para llevar a cabo un análisis de series temporales univariante de tipo tradicional. En tal sentido, lo primero que debe indicarse es que no existe ningún módulo específico dedicado al análisis de series temporales en EV. Por el contrario, se trata de utilizar las facilidades genéricas del programa con vistas a …ver más…

Tomará valor cero

para el primer periodo muestral y, a continuación, irá tomando incrementos unitarios: 0, 1, 2, 3, ..... seaj=@seas(n) Crea la variable ficticia seaj. Tomará valor uno cuando el periodo estacional coindica con el valor de n. Por ejemplo, si la frecuencia es trimestral y hacemos: sea4=@seas(4), el resultado será: 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, .... Las dos últimas variables, ten y sea, se han creado por EV aunque también las podríamos haber creado nosotros mismos utilizando la secuencia Objects/New Object/Series:

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En el Workfile se nos incorporará esta variable, sea, con datos Missing (NA en términos de EV). A continuación, la seleccionamos y actualizamos tras pasar por el comando Edit+/-:

Volviendo al caso que estamos contemplando en este ejemplo, la representación gráfica de la primera diferencia de y es la que aparece a continuación. Comparando este gráfico con el anterior, parece que la serie necesita de, al menos, una diferencia para alcanzar estacionariedad. Otros instrumentos, como los contrastes de Raíz Unitaria, resueltos con opción Unit Root Tests del botón View, apuntan hacia la misma conclusión.

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Determinado el orden de integración de la serie, pasaremos a discutir la estructura ARMA que subyace en la transformación estacionaria de la misma. El instrumento fundamental que utilizaremos para resolver esta cuestión será el estudio del correlograma muestral y del