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    Tcpbi Estimacion Logaritmica

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    Adrian Cabello Paz
    El resumen analiza un modelo econométrico doble logarítmico que estima la relación entre el logaritmo del PBI y los logaritmos del consumo y la inversión. Los resultados muestran que ambas variables explicativas tienen una relación directa con el crecimiento del PBI y que R-cuadrado es 81%, indicando un buen ajuste del modelo. No se detectaron problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o multicolinealidad.

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    Tcpbi Estimacion Logaritmica

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    Adrian Cabello Paz
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    El resumen analiza un modelo econométrico doble logarítmico que estima la relación entre el logaritmo del PBI y los logaritmos del consumo y la inversión. Los resultados muestran que ambas variables explicativas tienen una relación directa con el crecimiento del PBI y que R-cuadrado es 81%, indicando un buen ajuste del modelo. No se detectaron problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o multicolinealidad.

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    tcpbi estimacion logaritmica

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    El resumen analiza un modelo econométrico doble logarítmico que estima la relación entre el logaritmo del PBI y los logaritmos del consumo y la inversión. Los resultados muestran que ambas variables explicativas tienen una relación directa con el crecimiento del PBI y que R-cuadrado es 81%, indicando un buen ajuste del modelo. No se detectaron problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o multicolinealidad.

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    El resumen analiza un modelo econométrico doble logarítmico que estima la relación entre el logaritmo del PBI y los logaritmos del consumo y la inversión. Los resultados muestran que ambas variables explicativas tienen una relación directa con el crecimiento del PBI y que R-cuadrado es 81%, indicando un buen ajuste del modelo. No se detectaron problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o multicolinealidad.

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    de 6

    ESTIMACIÓN DEL MODELO ECONOMÉTRICO – DOBLE LOGARÍTMICO

    log (TCPBI) = β 0 + β 1log (Consumo) + β 2log (Inversión)

    Dependent Variable: LOG(TCPBI)


    Method: Least Squares
    Date: 02/18/22 Time: 17:59
    Sample: 2010 2020
    Included observations: 11

    Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

    C 5.619864 1.124620 4.997123 0.0011


    LOG(CONSUMO) 0.495355 0.086406 5.732866 0.0004
    LOG(INVERSION) 0.022098 0.029551 0.747793 0.4760

    R-squared 0.810376 Mean dependent var 12.18998


    Adjusted R-squared 0.762970 S.D. dependent var 0.123531
    S.E. of regression 0.060142 Akaike info criterion -2.557213
    Sum squared resid 0.028937 Schwarz criterion -2.448696
    Log likelihood 17.06467 Hannan-Quinn criter. -2.625618
    F-statistic 17.09440 Durbin-Watson stat 1.121570
    Prob(F-statistic) 0.001293

    log (TCPBI) = 5.619864 +0.495355 log (Consumo) + 0.022098log (Inversión)

    Error std = (0.086406) (0.029551)


    t = 5.732866 0.747793
    2
    R =81.03
    2
    R =76.29
    Interpretación:
    Realizando el análisis econométrico podemos observar que las variables explicativas:
    consumo e inversión, tienen una relación directa con la tasa de crecimiento del PBI.
    Dentro del análisis podemos observar que, si el consumo aumentara en 1%, la tasa de
    crecimiento del PBI aumentará en promedio en 0.495%; por otro lado, si la inversión
    aumentara en 1%, entonces la tasa de crecimiento aumentará en promedio en 0.22%

    EVALUACION ESTADISTICA

    Test de normalidad Jarque Bera


    De acuerdo a los datos estadísticos que obtenemos en este cuadro, nos muestra la
    distribución de los errores, mediante la gráfica histograma de residuos. Observamos el
    test de Jarque Bera, dentro de ello vemos que la probabilidad de que los residuos se
    distribuyan normalmente es de 0.65, que es mayor al nivel de significancia de 0.05.
    Por lo tanto, aceptamos que los residuos se distribuyen normalmente.

    Prueba de autocorrelación

    La información estadística nos muestra que la Prob. F (2,6) es igual a 0.1187 al igual
    que la Prob. Chi-Cuadrado (2) es igual 0.0610, ambos resultados son mayor que el
    nivel de significancia 0.05. Por lo tanto, no existe autocorrelación

    Prueba de Heterocedasticidad

    Evaluando el test de White se observa que la probabilidad del Chi-Cuadrado


    observado es de 0.6882, lo cual está por encima del 0.05 exigido como mínimo. Por lo
    tanto, no existe heterocedasticidad.
    Prueba de Multicolinealidad

    Variance Inflation Factors


    Date: 02/18/22 Time: 18:35
    Sample: 2010 2020
    Included observations: 11

    Coefficient Uncentered Centered


    Variable Variance VIF VIF

    C 1.264770 3846.337 NA
    LOG(CONSUMO) 0.007466 3758.981 1.004883
    LOG(INVERSION) 0.000873 212.7317 1.004883

    La última columna del cuadro (centered VIF) vemos que los valores VIF son menores
    que 10 por lo que concluimos que no existen problemas de multicolinealidad entre las
    variables regresoras.

    GRAFICOS

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