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Paul A. Carrillo Maldonado
Analítika, Revista de análisis estadístico, (2015), Vol. 9
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FPE
(
p
) =
T
+
Kp
+ 1
T
−
Kp
−
1
K
det Σ
u
(
p
)
(7)
AIC
(
p
) = ln Σ
u
(
p
) +
2
pK
2
T
(8)
HQIC
(
p
) = ln Σ
u
(
p
) +
2 ln ln
T
T
pK
2
(9)
SBIC
(
p
) = ln Σ
u
(
p
) +
ln
T
T
pK
2
(10)
En funci´on de lo mencionado, la tabla 1 muestra que se debe utilizar
tres rezagos para estimar los coeficientes del modelo SVAR. El modelo con
5 rezagos no es conveniente porque tiene autocorrelaci´on en los rezagos y
no normalidad en los errores. En el c´alculo de los criterios existe una in-
terrupci´on en FPE indicando que no puede continuar con el proceso. Este
resultado puede deberse a que la muestra de datos es peque˜na, una carac-
ter´ıstica de los pa´ıses latinoamericanos que se caracterizan por no tener un
historial adecuado de estad´ısticas econ´omicas.
Rezagos
FPE AIC HQIC SBIC
1
4.50E-26 -58.4477
-57.476 -55.5163
2
3.00E-26 -59.5428 -57.5994 -53.6798
3 4.9e-28*
-66.4413 -63.5262 -57.6468
4
.
-540.303 -536.417 -528.578
5
.
-577.427* -572.569* -562.77*
6
.
-575.408 -569.578 -557.819
Tabla 1: Orden de Rezagos para el Modelo. Fuente: Banco Central Del Ecuador y
Servicio de Rentas Internas. Elaborado: El Autor.
Despu´es de la identificaci´on del rezago, se debe obtener una estimaci´on
eficiente de los par´ametros. Para [27], los par´ametros del proceso VAR no
pueden ser estimados por M´ınimos Cuadrados Ordinarios (MCO), por lo
que generalmente se utiliza la t´ecnica de M´axima Verosimilitud (MV). En
especial, cuando los par´ametros est´an sujetos a restricciones (SVAR) es con-
veniente utilizar MV [25]. Esta t´ecnica asume que los errores tienen una
funci´on de distribuci´on normal. Con la forma reducida de la ecuaci´on 3, la
funci´on de verosimilitud es la siguiente:
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