Autores:

Caza Bryan,Oña Daniela,Revelo Thalita,Ruiz Israel,Sánchez Nelson,Saráuz Milena,Terán Washington,Tixilima Dostin

Índice

  1. Resumen
  2. Objetivos CSS
  3. Introducción
  4. Justificación
  5. Marco teórico
  6. Metodología
  7. Resultados
  8. Conclusiones
  9. Bibliografía

RESUMEN

El presente trabajo presenta como objetivo general determinar la incidencia del PIB, Gasto público e Inflación en la Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF) mediante un modelo econométrico, para conocer de mejor manera el papel de esta variable en el crecimiento económico ecuatoriano. Esta investigación fue de tipo exploratoria, ya que se realizó una modelización con datos históricos obtenidos desde el año 2000 hasta el 2018 para identificar los diversos factores económicos que están incrementando el capital fijo en el Ecuador, planteando así tres variables explicadas en donde se evidencia una afectación del PIB, la inflación y el Gasto público; luego de comprobar si los supuestos de regresión lineal múltiple se cumplen se aceptó la hipótesis de existir una relación entre estas variables. De esta forma se indica que los resultados obtenidos ayudan a confirmar que la variable dependiente es motor de crecimiento económico; posteriormente se ha realizado conclusiones que son de gran importancia para la toma de decisiones tanto del Gobierno como del ámbito comercial así como del académico ya que este estudio permite conocer la realidad de la economía ecuatoriana, con el fin de que esta investigación sirva como una base fundamental para el aporte de nueva investigaciones.

Palabras clave: Formación Bruta del Capital Fijo, Producto Interno Bruto, Gasto Público, Inflación, Modelo econométrico

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

INTRODUCCIÓN

     La formación bruta del Capital fijo (FBKF) tiene una especial reelevancia en la economía por diversos motivos, entre los más importantes están, su importancia en la producción futura,los efectos que tiene en la producción y demanda de los bienes y servicios, su relación con las expectativas de los individuos y en el crecimiento económico.Como sabemos, el mejor medidor de la productividad de una economía es el Producto Interno Bruto (PIB), dentro de los componentes de este medidor, se encuentran El Gasto Público y la FBKF; Por otro lado, la inflación interviene en la producción y demanda de bienes y servicios, puesto que afecta a los precios de los mismos.El gasto público como su nombre lo indica, se concentra en el sector público, de igual manera a razón de la política económica establecida por el ex presidente Rafael Correa en la FBKF comienza a dar impulso a la construcción de carreteras, escuelas, proyectos hidroeléctricos y hospitales a partir del año 2007.

     Podemos suponer que a medida que existe un incremento en el PIB, la Formación Bruta de Capital Fijo irá incrementando a manera de inversión, puesto que ambas variables aparentan tener una relación directa.En el caso de Ecuador, la inflación no es vista como un problema para los agentes económicos, puesto que el Banco Central no puede intervenir en el mercado de dinero por no tener su propia moneda, sin embargo, en esta investigación, se ha tomado esta variable como significativa en un modelo económétrico, donde la FBKF es la variable dependiente. Tomando en cuenta lo antes mencionado, la investigación se ha centrado en analizar La incidencia del PIB.el Gasto Público y la inflación en la Formación Bruta de Capital Fijo durante el periodo 2000-2018, mediante un análisis de regresión lineal múltiple y la validación de cada uno de sus supuestos

JUSTIFICACIÓN

     Como se ha mencionado la Formación Bruta de Capital Fijo permite identificar los sectores económicos que incrementan su capacidad productiva para la generación de trabajo y mayor producción. Tomando en cuenta que subir los precios de los bienes y servicios de una forma moderada, es decir, mantener una inflación baja, tiene como consecuencia variaciones generalmente positivas en los salarios incrementando así el poder adquisitivo de los individuos. De esta forma podemos afirmar que una moderada inflación genera un crecimiento económico, mientras que porcentajes altos de esta variable macro nos indica que la economía se está sobrecalentando. Para la inversión, la inflación puede generar distorsiones positivas o negativas en la ganancia que se desea, esto dependerá de si la inversión realizada es a corto o largo plazo. A corto plazo, la inflación podría absorber parte de los rendimientos de la inversión, por otro lado, a largo plazo la inflación una subida de precios podría reflejarse en un incremento beneficioso.

     Dado que la FBKF es un componente de la inversión, esta se relaciona con el gasto público y el PIB de forma directa; es decir, que tanto el gasto público como la inversión son dinamizadores de la actividad económica. A simple vista estas variables afectan positivamente al crecimiento económico, pero al tomar en cuenta al ingreso nacional, estas variables se compartan de manera distinta. La inversión y el gasto público comienzan a relacionarse de forma inversa, no puede incrementarse el gasto público sin que se distorsione la inversión y viceversa.

     Conocer mejor la relación que existe entre estas variables es el punto central de esta investigación. Desde un punto de vista teórico la investigación contribuye con nuevos conocimientos en relación con los datos obtenidos como resultado del estudio diagnóstico, de tal manera que permitan en un futuro nuevos abordajes y conceptualizaciones teóricas.En la práctica el presente trabajo es novedoso, puesto que se va a diseñar la propuesta de investigación, en la cual se establecerá los resultados de forma clara y precisa en base al software utilizado (RMarkdown), mismo que posee características de presentación de resultados estadísticos totalmente eficiente y de fácil comprensión. Y en cuanto al punto de vista metodológico, la investigación se verá plasmada en determinar y analizar las variables que inciden en la Formación Bruta de Capital Fijo, a través del modelo econométrico.Así pues, el trabajo de investigación es factible porque cuenta con los recursos necesarios (datos, materiales, software) para su realización. Al ser la FBKF importante debido a ser motor de crecimiento económico también interviene en la toma de decisiones tanto en el sector del gobierno como en el privado y académico ya que estos estudios permiten conocer la realidad de la economía ecuatoriana, en consecuente esto acierta a ejecutar la investigación respectiva.

MARCO TEÓRICO

     Las variables que se usan en dicho proyecto para el modelo serán la Formación Bruta de Capital Fijo y la incidencia que tienen con el Gasto Público, el Producto Interno Bruto y la Inflación.

     La variable Independiente en este caso será la Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF) a continuación se presenta información importante que describe esta variable.

FORMACIÓN BRTA DE CAPITAL FIJO (FBKF)

     Banco Central del Ecuador (2018) afirma: “La FBKF corresponde a la inversión de un país, representada por la variación de los activos fijos no financieros tanto privados, como públicos, (total de adquisiciones menos ventas de activos fijos), en un período de tiempo determinado. Se debe tener en cuenta que no todo el presupuesto de los proyectos de inversión privados o públicos es destinado al incremento de activos no financieros; por tanto, no es contabilizado en su totalidad como FBKF. El cálculo de la FBKF se realiza en base a la metodología internacional aceptada del Manual del Sistema de Cuentas Nacionales 2008 de Naciones Unidas, SCN 2008. La FBKF es considerada motor de crecimiento económico debido a que permite incrementar la capacidad productiva de un país por varios períodos.” (p.3).      En el marco central de las Cuentas Nacionales, en el Ecuador, la FBKF se calcula a nivel anual, por:

     En el marco central de las Cuentas Nacionales, en el Ecuador, la FBKF se calcula a nivel anual, por:

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Tabla 1

Formación Bruta de Capital Fijo en millones de dólares del 2000 al 2018

Años Pública Privada Total
2000 957 2.526 3.483
2001 1.524 3.138 4.662
2002 1.812 4.095 5.907
2003 1.824 4.416 6.240
2004 1.941 5.268 7.209
2005 1.943 6.533 8.476
2006 1.982 7.777 9.759
2007 3.337 7.257 10.594
2008 4.454 9.365 13.819
2009 6.794 7.464 14.258
2010 7.576 9.551 17.127
2011 8.744 11.727 20.471
2012 11.066 12.642 23.708
2013 15.155 11.057 26.212
2014 15.953 11.731 27.684
2015 13.344 13.046 26.390
2016 11.464 13.617 25.081
2017 11.097 15.400 26.496
2018 8.619 18.898 27.518 
 Elaborado por: Integrantes del Grupo (2021). 
 Fuente: BCE (2018)

GASTO PÚBLICO

     Martínez (2018) afirma: “El gasto público es uno de los componentes del PIB de un país. Incluye todos los gastos en bienes y servicios realizados por el gobierno a todos los niveles: local, regional, autonómico, nacional, etc. Este componente corresponde a la suma del consumo público e inversión pública bruta.

     El gasto público corresponde a la cantidad que el gobierno gasta, menos sus ingresos. Por un lado, el gasto público incluye pagos por transferencias hechas a las familias, como subsidios al desempleo. Por otro lado, el ingreso del gobierno incluye los impuestos, que representan la mayoría de los ingresos.

     En cuanto a la inversión, el gasto público tiene un efecto multiplicador. La razón es que el gasto del gobierno incluye inversión pública. El multiplicador provoca que la cantidad gastada en el presente genere un efecto mayor sobre el producto interior bruto en el fututo.

     El nivel de gasto público es una de las herramientas empleadas por las políticas fiscales. Un incremento del gasto público puede ser usado para estimular la economía, pues el producto interior bruto aumenta con este. Por otro lado, una reducción del gasto público reduce el ritmo de crecimiento del producto interior bruto. El peso del gasto público como porcentaje del producto interior bruto es considerado una medida importante del sector público de un país.” (p.2).

PRODUCTO INTERNO BRUTO

     El PIB es el valor monetario de los bienes y servicios finales producidos por una economía en un período determinado. Producto se refiere a valor agregado; interno se refiere a que es la producción dentro de las fronteras de una economía; y bruto se refiere a que no se contabilizan la variación de inventarios ni las depreciaciones o apreciaciones de capital.

¿Cómo se calcula el PIB?

     Existen tres métodos teóricos equivalentes de calcular el PIB: Método del Gasto, Método del Ingreso y Método del Valor Agregado.

 PIB = C + I + G + Xn

MÉTODO GASTO

     El PIB es la suma de todas las erogaciones realizadas para la compra de bienes o servicios finales producidos dentro de una economía, es decir, se excluyen las compras de bienes o servicios intermedios y también los bienes o servicios importados.

MÉTODO DEL VALOR AGREGADO

     El PIB es la suma de los valores agregados de las diversas etapas de producción y en todos los sectores de la economía. El valor agregado que agrega una empresa en el proceso de producción es igual al valor de su producción menos el valor de los bienes intermedios.

MÉTODO DEL INGRESO

     El PIB es la suma de los ingresos de los asalariados, las ganancias de las empresas y los impuestos menos las subvenciones. Las diferencia entre al valor de la producción de una empresa y el de los bienes intermedios tiene uno de los tres destinos siguientes: los trabajadores en forma de renta del trabajo, las empresas en forma de beneficios o el Estado en forma de impuestos indirectos, como el IVA.

PIB nominal versus PIB real

     Se debe tener en cuenta que la producción se mide en términos monetarios, por esto, la inflación puede hacer que la medida nominal del PIB sea mayor de un año a otro y que sin embargo el PIB real no haya variado. Para solucionar este problema se calcula el PIB real deflactando el PIB nominal a través de un índice de precios, más concretamente, se utiliza el deflactor del PIB, que es un índice que incluye a todos los bienes producidos. Para realizar comparaciones internacionales, se suele calcular el PIB es dólares. Obviamente, ésta medida se ve muy afectada por las variaciones del tipo de cambio, ya que el tipo de cambio suele ser muy volátil. Para solucionar este problema, los economistas utilizan otro método para realizar comparaciones internacionales de los distintos PIB, este método consiste en deflactar el PBI utilizando la paridad del poder de compra (más conocida como PPP, del inglés “purchasing power parity”).

Producto Per Cápita

     El PIB per cápita es el promedio de Producto Bruto por cada persona. Se calcula dividiendo el PIB total por la cantidad de habitantes de la economía.

INFLACIÓN

     Es el aumento de precios de los bienes y la disminución del valor del dinero. Se define la inflación como el incremento de precios que se produce en los bienes o servicios durante un determinado periodo de tiempo. También la podemos definir como la depreciación del valor del dinero. A mayor inflación, menos bienes podemos consumir con la misma cantidad de dinero.

¿Cómo se mide la inflación?

     El índice de medición por excelencia es el Índice de Precios al Consumo (IPC). Este índice tiene una repercusión directa sobre la subida de los salarios, las pensiones, los contratos de alquiler y otros conceptos que se modifican en función el IPC.

CAUSAS DE LAS INFLACIÓN

     Las causas pueden ser diversas, pero las más destacables son los aumentos de la demanda y los costes de producción.

INFLACIÓN POR CONSUMO

     Las causas pueden ser diversas, pero las más destacables son los aumentos de la demanda y los costes de producción.

INFLACIÓN POR COSTES

     En el caso del aumento de los costes producido, por ejemplo, por la subida de precio de las materias primas, las empresas necesitan subir el precio de los productos para mantener los márgenes de beneficio.

Características principales de la inflación

     Algunas características son generales en cualquier tipo de inflación.

Las soluciones a estos problemas se deben tomar a nivel económico y político para evitar un exceso de dinero en circulación y contener el aumento del coste de producción. Es importante controlar a tiempo la inflación, para evitar un bucle económico perjudicial para el país.

Presentación del modelo

Modelo Matemático

 Y= a + bx + cx + dx

Modelo Económetrico

 Y= β0 +  β 1X1   + β2X2 + β3X3 + u
 
 FBKF = β 0 + β1 PIB + β2 INFLACION + β3 GASTOPUBLICO

Especificación del Modelo

     El objeto del modelo es analizar el comportamiento es analizar el comportamiento de la FBKF en base al PIB, Gasto Público y la Inflación. De igual manera determinar la relación que tiene la FBKF con las variables mencionadas anteriormente.

METODOLOGÍA

     Para realizar la presente investigación que tiene como principal objetivo determinar la incidencia de la Formación Bruta de Capital (FBKF) en la economía ecuatoriana.

     Dicho proyecto tiene un enfoque simple, ya que posee sólo variables cuantitativas, como lo es el PIB, el Gasto Público e Inflación. De este modo posee un alcance exploratorio, pues se obtendrá la cantidad de personas o ciudadanos que están desempleados, dependiendo del nivel de precios, entre otras distintas variables, de este modo, se podría correlacionar entre todas las variables que explican la Formación Bruta de Capital Fijo.

Planteamiento del problema de Investigación

     De acuerdo con todos los temas investigados, se toma en cuenta que los conocimientos son escasos en dichos apartados, por lo cual se hace esta referencia que servirá como apoyo a dicha carrera (Economía) ya que la Econometría va de la mano con la Economía y es así como profesional debe saber acerca de dichas variables mencionadas.

Objetivos de Investigación

     Se persiguen los siguientes objetivos de investigación durante la realización de la presente investigación:

Tipo de la Investigación

     El tipo de investigación del presente estudio es de tipo exploratoria, descriptiva y explicativa, ya que se pretende proponer la relación que existe entre dichas variables, de igual forma puntualizar los conceptos de cada variable para así ayudar a un mejor manejo de estas.

     Es necesario poseer fuentes argumentativas capaces de generar confianza en los resultados que se pueden obtener de la investigación. Además, se necesita tener conocimiento sobre las diferentes variables y en qué base encontrarlas.

     Debido a que el Objetivo General, se centra en analizar la incidencia de la FBKF, y los específicos, en encontrar la relación entre todas estas dichas variables y así finalmente, explicar los supuestos dichos, tenemos que basarnos primeramente de un método exploratorio, donde se explora todo lo referente a las variables explicadas anteriormente, se continuará con el tipo descriptivo, donde se detalla la relación que existe entre estos, y finalmente el tipo explicativo, donde se validan los supuestos dichos para finalizar la relación que existen entre estas variables.

     El enfoque de la investigación es de tipo cuantitativo, ya que para los hacer la regresión múltiple se partió de datos cuantitativos arrojados de bases de datos seguros del país, como lo son el INEC, el Banco Central del Ecuador.

Fuente de Datos

     Para cumplir con el objetivo de la presente investigación se utilizarán fuentes de datos que aporta la Universidad, como Banco Central del Ecuador, INEC, BASE, para así sólo obtener información veraz aprobados por los mismos.

Planteamiento de Hipótesis

Analisis de Regresion Lineal

library(stargazer)
## 
## Please cite as:
##  Hlavac, Marek (2018). stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables.
##  R package version 5.2.2. https://CRAN.R-project.org/package=stargazer
library(haven)


b<- read_sav("BASE.sav")

stargazer(cor(b[,2:5]), title = "Correlacion", type = "text", digits = 4)
## 
## Correlacion
## ===================================================
##               FBKF     PIB   INFLACION GASTOPUBLICO
## ---------------------------------------------------
## FBKF            1    0.9950   -0.4560     0.9947   
## PIB          0.9950     1     -0.4981     0.9845   
## INFLACION    -0.4560 -0.4981     1       -0.4111   
## GASTOPUBLICO 0.9947  0.9845   -0.4111       1      
## ---------------------------------------------------
reg1= lm((b$FBKF)~b$PIB+b$INFLACION+b$GASTOPUBLICO)
summary(reg1)
## 
## Call:
## lm(formula = (b$FBKF) ~ b$PIB + b$INFLACION + b$GASTOPUBLICO)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1.29760 -0.07778  0.08604  0.22239  0.65318 
## 
## Coefficients:
##                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)    -0.5562209  0.6716394  -0.828    0.421    
## b$PIB           0.1498466  0.0268272   5.586  5.2e-05 ***
## b$INFLACION     0.0003325  0.0073398   0.045    0.964    
## b$GASTOPUBLICO  0.2948000  0.0522620   5.641  4.7e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.4959 on 15 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9975, Adjusted R-squared:  0.9969 
## F-statistic:  1956 on 3 and 15 DF,  p-value: < 2.2e-16

FBKF = -0.55622 + 0.14985 PIB + O.00033 NFLACION + 0.2948 GASTOPUBLICO

R2= 0.9975 n=19

     Como se puede apreciar en la en el modelo econométrico estimado, la bondad de ajuste es de 0.997 es decir, la FBKF es explicado en un 99,7% por el PIB, la INFLACION y el GASTOPUBLICO. Como podemos observar el PIB y el GASTOPUBLICO son individual y estadísticamente significativos al 1%.

Test de pruebas MCO

Sesgo de Especificación (Test de Ramsey)

library(lmtest)
## Loading required package: zoo
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
reset(reg1)
## 
##  RESET test
## 
## data:  reg1
## RESET = 1.977, df1 = 2, df2 = 13, p-value = 0.178

Ho: Prob > F = 0 modelo no tiene variables omitidas

H1: Prob > F =/0 tiene variables omitidas

En esta prueba no se rechaza la hipótesis nula, debido a que el valor es mayor que α=1%, 5% o 10%, y por tanto no hay evidencia a favor de que la forma funcionar es correcta.

MULTICOLINEALIDAD (Test gráfico)

cor(b[,2:5])
##                    FBKF        PIB  INFLACION GASTOPUBLICO
## FBKF          1.0000000  0.9949673 -0.4559865    0.9947246
## PIB           0.9949673  1.0000000 -0.4980518    0.9845017
## INFLACION    -0.4559865 -0.4980518  1.0000000   -0.4110551
## GASTOPUBLICO  0.9947246  0.9845017 -0.4110551    1.0000000
pairs( ~b$PIB + b$INFLACION + b$GASTOPUBLICO, data=b, main="Gráfico 01.5: Matriz de Dispersión de variables independientes ")

NORMALIDAD (Test de Kurtuosis y prueba de Mardia)

Prueba de Normalidad de Mardia

library(MVN)
## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
##   method from   
##   +.gg   ggplot2
## sROC 0.1-2 loaded
result <- mvn(data = b, mvnTest = "mardia")
result$multivariateNormality
##              Test        Statistic             p value Result
## 1 Mardia Skewness 88.8626204490373 1.4168080479537e-06     NO
## 2 Mardia Kurtosis 1.17972557011375   0.238109380549947    YES
## 3             MVN             <NA>                <NA>     NO

Por medio de la aplicación de la prueba de Mardia, las pruebas indican que no existe existe normalidad multivariante, debido que los datos indican un nivel de significación mayor del α =5%. Skewnes p(0,000004)< α =0.05 y Kurtosis p(0.238)> α =0.05.

Prueba de Normalidad de Royston

esult <- mvn(data = b, mvnTest = "royston")
esult$multivariateNormality
##      Test        H      p value MVN
## 1 Royston 14.59152 0.0004170713  NO

Aplicando el test de Royston, se pudo evidenciar que los datos no siguen una normalidad multivariada al 5% de significancia ya que el p(0.000417)> α =0.05.

Prueba de Normalidad de Shapiro-Wilk

result2 <- mvn(data = b, mvnTest = "mardia")
result2$univariateNormality
##           Test     Variable Statistic   p value Normality
## 1 Shapiro-Wilk     AÑO         0.9609  0.5897      YES   
## 2 Shapiro-Wilk     FBKF        0.8798  0.0213      NO    
## 3 Shapiro-Wilk     PIB         0.9155  0.0933      YES   
## 4 Shapiro-Wilk  INFLACION      0.4171  <0.001      NO    
## 5 Shapiro-Wilk GASTOPUBLICO    0.8669  0.0128      NO
Result<- mvn(data= b, mvnTest="royston", univariatePlot="histogram")

Como se puede observar en la figura, en la variable PIB tiene una distribución que se aproxima a la normal. No obstante, las demás variables que se analizó no cumplen la normalidad multivariante. PIB p(0.0933)> α =5%, FBKF p(0.0213)< α =5%, Inflación p(0.4171)>α =5%, GASTOPUBLICO p(0.8669)> α =0.05.

Pruebas de Kurtosis

library(moments)

kurtosis(b$PIB) #nos da el achatamiento de la distribucion de los datos de la variable PIB
## [1] 1.533222
kurtosis(b$INFLACION) #nos da el achatamiento de la distribucion de los datos de la variable INFLACION
## [1] 15.19396
kurtosis(b$GASTOPUBLICO) #nos da el achatamiento de la distribucion de los datos de la variable GASTOPUBLICO 
## [1] 1.349988

Según la prueba de Kurtosis, los β del modelo no tienen una distribución normal, ya que los valores obtenidos son diferentes de 0, lo que quiere decir que no existe una distribución normal.

HETEROCEDASTICIDAD

PRUEBA DE BREUSH-PAGAN

library(lmtest)

bptest(reg1)
## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  reg1
## BP = 0.37868, df = 3, p-value = 0.9446
error1=residuals(reg1)

# Efectuando plot tecnica de deteccion de gujaratti 
plot(fitted(reg1),error1^2)

P-value = 0.9446

Nivel de significancia= 0.05

0.9446>0.05

H0: Prob>p-value=0 Homocedastico

H1: Prob<p-value=/0 Heterocedastico

El p-value para la heterocedasticidad es 0.9446 el cual es mayor que el nivel de significancia del α =0.05, por lo tanto, se acepta la hipótesis nula concluyendo así que el modelo es homocedastico.

Pruebas de Autocorrelacion

## Gráfico

plot(reg1)

## Warning in sqrt(crit * p * (1 - hh)/hh): Se han producido NaNs

## Warning in sqrt(crit * p * (1 - hh)/hh): Se han producido NaNs

Los graficos nos muestra que no existe autocorrelación entre los residuos “e” de las variables independientes.

## Durbien Whatson
library(lmtest)
dwtest(reg1)
## 
##  Durbin-Watson test
## 
## data:  reg1
## DW = 1.69, p-value = 0.08218
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0

1. Si d < DW rechazamos la hipótesis nula de no autocorrelación frente a la hipótesis alternativa de autocorrelación positiva.

2. Si d > 4 – DWrechazamos la hipótesis nula de no autocorrelación frente a la hipótesis alternativa de autocorrelación negativa.

3. Si dU < d < 4- DW aceptamos la hipótesis nula de no autocorrelación.

Con un p-value = 0.1644, mayor de 0.05, no podemos rechazar la hipótesis nula. Por lo tanto suponemos incorrelación para los residuos estadentizados del modelo ajustado.

## Prueba del Multiplicador de Lagrange (Breus ch-Godfrey)
bgtest(reg1)
## 
##  Breusch-Godfrey test for serial correlation of order up to 1
## 
## data:  reg1
## LM test = 0.47745, df = 1, p-value = 0.4896

Como p-value obtenido es mayor que 0.05, no se rechaza la Ho, por lo tanto puede concluirse que los residuos del modelo, no siguen autocorrelación de orden “2”

#INDEPENDENCIA

chisq.test(b)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  b
## X-squared = 1358.8, df = 72, p-value < 2.2e-16

Como podemos observar, el p-valor es menor de 0.05 (p= 2.2e-16), por lo que rechazamos la hipótesis nula de independencia de las variables. Por lo tanto, nuestros factores se correlacionan ya que son dependientes.

RESULTADOS

     Para analizar los resultados de la investigación, se utilizó la siguiente base de datos.

Tabla 2

Base de datos 2000-2018

Año FBKF PIB INFLACIÓN GASTO PÚBLICO
2000 3.483 18.318601 96 4.253
2001 4.662 24.468324 22 4.947
2002 5.907 28.548945 12.5 6.161
2003 6.24 32.432858 7.9 6.587
2004 7.209 36.591661 2 7.493
2005 8.476 41.507085 2.1 8.88
2006 9.759 46.802044 3.4 9.928
2007 10.594 51.007777 2.3 12.305
2008 13.819 61.762635 8.3 21.761
2009 14.258 62.519686 4.3 20.61
2010 17.127 69.555367 3.3 24.123
2011 20.471 79.276664 4.5 31.29
2012 23.708 87.924544 5.1 35.394
2013 26.212 95.129659 2.6 41.607
2014 27.684 101.726331 4 44.346
2015 26.39 99.290381 2.4 39.398
2016 25.081 99.937696 0.4 38.54
2017 26.496 104.295862 0.4 38.079
2018 27.518 107.562008 0.4 40.166 
 Elaborado por: los autores
 Fuente: BCE & INEC

CONCLUSIONES

     En cuanto a los resultados obtenidos de la presente investigación, se determinó que la incidencia de las variables independientes en la Formación Bruta del Capital Fijo en la economía ecuatoriana periodo 2000-2018 es explicada en un 99,7% , teniendo dos variables significativas al 1% que son el PIB y el Gasto Público.

     Se pudo establecer un modelo de regresión lineal en el cual la FBKF depende de las variables PIB, Gasto Público e inflación, las cuales tienen una bondad de ajuste alta lo que significa que cada una de las variables independientes explican a la variable dependiente.Finalmente A través de la matriz de dispersión de variables independientes, en el cual se aprecia la existencia de una tendencia marcada entre los puntos. Es decir, los puntos no se encuentran dispersos dentro de los cuadrantes, esto quiere decir que si existe multicolinealidad. Además se procedió a realizar una correlación entre las variables independientes, dentro de lo cual los coeficientes de correlación nos indican de forma clara la correlación existente respectos a las variables independientes. Por lo cual el supuesto de multicolinealidad se cumple.

     Para determinar la autocorrelación, se realizaron las pruebas de Duirbin – Watson, en las que se identificó que no se puede rechazar la hipótesis nula, adicionalmente se realizó la prueba del multiplicador de Lagrange, en el cual se comprobó que no se rechaza la Ho, por lo tanto puede concluirse que los residuos del modelo, no siguen autocorrelación de orden 2.

Bibliografía

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Martinez, A. (2018, 23 febrero). La economía de un país: Gasto público. Policonomics. https://policonomics.com/es/lp-la-economia-de-un-pais-gasto-publico/

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ESERPMADRID. (2018, 10 septiembre). ¿Qué es la inflación? ESERP Business School. https://es.eserp.com/articulos/la-inflacion-economia/