#Limpiar el environment
rm(list=ls())library(readxl)
library(urca)## Warning: package 'urca' was built under R version 4.1.3act1 <- read_excel("C:/Users/laloa/Downloads/petroleo.xlsx")
summary(act1)## Fecha precio aprecio
## Min. : 1.00 Min. :-0.61479 Min. :-0.368492
## 1st Qu.:15.25 1st Qu.:-0.08506 1st Qu.:-0.083408
## Median :29.50 Median :-0.04739 Median :-0.014328
## Mean :29.50 Mean :-0.01396 Mean :-0.008296
## 3rd Qu.:43.75 3rd Qu.: 0.05076 3rd Qu.: 0.061404
## Max. :58.00 Max. : 0.77663 Max. : 0.294477DES<-ts(act1$precio,start =1 ) #con $ le indicamos que variables queremos
ACER<-ts(act1$aprecio,start =1 )summary(ur.df(DES,type=c("trend"),selectlags =c("AIC")))##
## ###############################################
## # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
## ###############################################
##
## Test regression trend
##
##
## Call:
## lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt + z.diff.lag)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.57776 -0.08321 -0.00639 0.06027 0.61268
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.0378754 0.0458937 -0.825 0.4130
## z.lag.1 -1.1127846 0.1757665 -6.331 5.76e-08 ***
## tt 0.0007767 0.0013579 0.572 0.5698
## z.diff.lag 0.2817971 0.1336595 2.108 0.0398 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.1633 on 52 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.4778, Adjusted R-squared: 0.4477
## F-statistic: 15.86 on 3 and 52 DF, p-value: 1.896e-07
##
##
## Value of test-statistic is: -6.331 13.365 20.0475
##
## Critical values for test statistics:
## 1pct 5pct 10pct
## tau3 -4.04 -3.45 -3.15
## phi2 6.50 4.88 4.16
## phi3 8.73 6.49 5.47Con un 95% de Confianza 6.331 > 3.45 13.365 > 4.88 20.0475 > 6.49 la variable DES. es estacionaria, en primeras diferencias (porque se rechaza en las 3 hipotesis), por lo que es integrada en orden 1, es decir, la variable, Petroleo es estacionaria, y posiblemente sea un variable con cointegracíon, pero al ser mayor, que los valores dados por los niveles de confianza, se descarta, que sea un variable de caminata aleatoria, en sus 3 niveles posibles
summary(ur.df(ACER,type=c("trend"),selectlags =c("AIC")))##
## ###############################################
## # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #
## ###############################################
##
## Test regression trend
##
##
## Call:
## lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt + z.diff.lag)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.35739 -0.06538 0.00385 0.05630 0.30412
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.0363250 0.0290240 -1.252 0.216
## z.lag.1 -0.9306234 0.1588156 -5.860 3.2e-07 ***
## tt 0.0007024 0.0008611 0.816 0.418
## z.diff.lag 0.1197947 0.1271143 0.942 0.350
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.104 on 52 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.4639, Adjusted R-squared: 0.433
## F-statistic: 15 on 3 and 52 DF, p-value: 3.698e-07
##
##
## Value of test-statistic is: -5.8598 11.7127 17.4852
##
## Critical values for test statistics:
## 1pct 5pct 10pct
## tau3 -4.04 -3.45 -3.15
## phi2 6.50 4.88 4.16
## phi3 8.73 6.49 5.47Con un 95% de Confianza 5.8598 > 3.45 11.7127 > 4.88 17.4852 > 6.49
la variable DES. es estacionaria, en primeras diferencias (porque se rechaza en las 3 hipotesis), por lo que es integrada en orden 1, es decir, la variable, Acero es estacionaria, y posiblemente sea un variable con cointegracíon, pero al ser mayor, que los valores dados por los niveles de confianza, se descarta, que sea un variable de caminata aleatoria, en sus 3 niveles posibles