A continuación se muestran los códigos necesarios para la estimación de los modelos del taller.
Código del Desarrollo del Punto 3
#|-------------------->>| SOLUCIÓN PUNTO 3 - TALLER |<<--------------------|#
setwd("C:/Programacion en R/5. ECONOMETRIA 2/ECO-EJ1")
library(haven)
library(car)
library(tseries)
library(lmtest)
library(readxl)
library(stargazer)
DATA <- read_excel("Phillips.xls")
View(DATA)
PHILLIPS <- ts(DATA, start = c(1855), frequency = 1)
View(PHILLIPS)
PHILLIPS
WP <- PHILLIPS[,5]-PHILLIPS[,6]
WP
YE <- PHILLIPS[,2]-PHILLIPS[,4]
YE
#| Gráficas
#| Variable Dependiente
plot(WP, main="Serie de tiempo (Y)", col="blue")
par(mfrow=c(1,2))
plot(WP, main="Serie de tiempo (Salario Real)", col="blue")
plot(YE, main="Serie de tiempo (Productividad del Trabajo)", col="darkgreen")
#| Regresión como ST
MODELO <- lm(WP ~ YE)
SALIDA <- summary(MODELO)
SALIDA
TA <- anova(MODELO)
TA
stargazer(MODELO, TA,type="text", out="MODELO_P3.doc")
#| Errores del Modelo
error=residuals(MODELO)
erro2=error*error
cbind(erro2)
#| Gráfica de los errores del modelo
par(mfrow=c(1,1))
plot.ts(error,col='blue')
#| PRUEBAS DE NORMALIDAD
#| Prueba Jarque Bera
jarque.bera.test(error)
#| Prueba de Shapiro Wilks
shapiro.test(error)
#| Prueba Gráfica
par(mfrow=c(1,1))
qqnorm(error)
qqline(error, col="steelblue", lwd=2)
#| Histograma de los Errores
hist(error, main="Histograma Error", col="darkblue")
#| PRUEBAS DE NO AUTOCORRELACIÓN
#| Prueba de Box-Ljung
Box.test(error, lag = 10, type = "Ljung") #| NO AC
#| Prueba de Breusch-Godfrey
bgtest(MODELO, order = 1) #| NO AC
ac <- acf(error, xlab='Residuales', ylab ='Autocorrelación', main='Función de Autocorrelación (FAC)', col="red") #| NO AC
#| Pruebas de HOMOCEDASTICIDAD
bptest(MODELO)Código del Desarrollo del Punto 4
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setwd("C:/Programacion en R/5. ECONOMETRIA 2/ECO-EJ1")
#| Cargar
library(tseries)
library(lmtest)
library(readxl)
library(stargazer)
Demanda_de_Dinero <- read_excel("demandadinero.xls")
View(Demanda_de_Dinero)
Demanda_M_ts <- ts(Demanda_de_Dinero, start = c(1974), frequency = 4)
View(Demanda_M_ts)
Demanda_M_ts
LRM <- Demanda_M_ts[,3]
LRM
LRY <- Demanda_M_ts[,4]
LRY
IB <- Demanda_M_ts[,5]
IB
ID <- Demanda_M_ts[,6]
ID
#| Gráficas
#| Variable Dependiente
plot(LRM, main="Serie de tiempo (Y)", col="blue")
par(mfrow=c(2,2))
plot(LRM, main="Serie de tiempo (lrm)", ylab="Logarítmo", col="blue")
plot(LRY, main="Serie de tiempo (lry)",ylab="Logarítmo", col="darkgreen")
plot(IB, main="Serie de tiempo (ib)", ylab="Logarítmo",col="red")
plot(ID, main="Serie de tiempo (id)",ylab="Logarítmo")
#| Regresión como ST
MODELO <- lm(LRM ~ LRY + IB + ID)
SALIDA <- summary(MODELO)
SALIDA
TA <- anova(MODELO)
TA
stargazer(MODELO, TA,type="text", out="MODELO_P4.doc")
#| Errores del Modelo
error=residuals(MODELO)
erro2=error*error
cbind(erro2)
#| Gráfica de los errores del modelo
par(mfrow=c(1,1))
plot.ts(error,col='blue')
#| PRUEBAS DE NORMALIDAD
#| Prueba Jarque Bera
jarque.bera.test(error)
#| Prueba de Shapiro Wilks
shapiro.test(error)
#| Prueba Gráfica
par(mfrow=c(1,1))
qqnorm(error)
qqline(error, col="steelblue", lwd=2)
#| Histograma de los Errores
hist(error, main="Histograma Error", col="darkblue")
#| PRUEBAS DE NO AUTOCORRELACIÓN
#| Prueba de Box-Ljung
Box.test(error, lag = 10, type = "Ljung") #| NO AC
#| Prueba de Breusch-Godfrey
bgtest(MODELO, order = 1) #| NO AC
ac <- acf(error, xlab='Residuales', ylab ='Autocorrelación', main='Función de Autocorrelación (FAC)', col="red") #| NO AC
#| Pruebas de HOMOCEDASTICIDAD
bptest(MODELO)Código del Desarrollo del Punto 5
#|-------------------->>| SOLUCIÓN PUNTO 5 - TALLER |<<--------------------|#
setwd("C:/Programacion en R/5. ECONOMETRIA 2/ECO-EJ1")
library(tseries)
library(lmtest)
library(readxl)
library(stargazer)
Import <- read_excel("Import.xls")
View(Import)
Import_ts <- ts(Import, start = c(1970), frequency = 4)
View(Import_ts)
Import_ts
M <- Import_ts[,5]
M
Y <- Import_ts[,3]
Y
RP <- Import_ts[,4]
RP
#| GRÁFICAS
#| Variable Dependiente
plot(M, main="Serie de tiempo (m)", col="blue")
#| Matriz de Variables Independientes
par(mfrow=c(1,2))
plot(Y, main="Serie de tiempo (y)", col="blue")
plot(RP, main="Serie de tiempo (rp)", col="darkgreen")
#| REGRESIÓN
MODELO <- lm(M ~ Y + RP)
SALIDA <- summary(MODELO)
SALIDA
TA <- anova(MODELO)
TA
stargazer(MODELO, TA,type="text", out="MODELO_P5.doc")
#| Errores del Modelo
error=residuals(MODELO)
erro2=error*error
cbind(erro2)
#| Gráfica de los errores del modelo
par(mfrow=c(1,1))
plot.ts(error,col='blue')
#| PRUEBAS DE NORMALIDAD
#| Prueba Jarque Bera
jarque.bera.test(error)
#| Prueba de Shapiro Wilks
shapiro.test(error)
#| Prueba Gráfica
par(mfrow=c(1,1))
qqnorm(error)
qqline(error, col="steelblue", lwd=2)
#| Histograma de los Errores
hist(error, main="Histograma Error", col="darkblue")
#| PRUEBAS DE NO AUTOCORRELACIÓN
#| Prueba de Box-Ljung
Box.test(error, lag = 10, type = "Ljung")
#| Prueba de Breusch-Godfrey
bgtest(MODELO, order = 1)
ac <- acf(error, xlab='Residuales', ylab ='Autocorrelación', main='Función de Autocorrelación (FAC)', col="red") #| NO AC
#| PRUEBAS DE HOMOCEDASTICIDAD
bptest(MODELO)