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APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 14/3/03

APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 14/3/03. MODELIZACIÓN DE DISTRIBUCIONES. 3. MODELIZACIÓN DE DISTRIBUCIONES USANDO Eviews v4.0. 3.1 FUNCIONES DE DISTRIBUCIÓN EMPÍRICAS NO PARAMÉTRICAS:.

colin-leonard
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APLICACIONES ECONOMÉTRICAS LIC. EN ECONOMIA PRÁCTICA 14/3/03

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Presentation Transcript

  1. APLICACIONES ECONOMÉTRICASLIC. EN ECONOMIAPRÁCTICA 14/3/03 EVIEWS

  2. MODELIZACIÓN DE DISTRIBUCIONES EVIEWS

  3. 3.MODELIZACIÓN DE DISTRIBUCIONES USANDOEviews v4.0 EVIEWS

  4. 3.1 FUNCIONES DE DISTRIBUCIÓN EMPÍRICAS NO PARAMÉTRICAS: • HISTOGRAMA: Eviews muestra el histograma junto con estadísticos descriptivos (no tiene la opción de guardar la serie de los datos obtenidos). • Comando HIST(opciones) nombre_serie • Objeto nombre_serie.HIST(opciones) • Opciones: • P Imprime el Histograma junto con los estadísticos EVIEWS

  5. FUNCIONES KERNEL: Eviews v4.0 muestra el gráfico de la función de densidad no paramétrica generada según 7 tipos diferentes de núcleos o Kernels y tiene la opción de guardar la serie de los datos obtenidos. • Series nombre_serie.KDENSITY(Opciones) • Opciones: • K= Tipo de Núcleo: [E] (Epanechnikov),R (Triangular), U (Uniforme), N (Normal-Gaussiano), B (Cuadrático), T (Cúbico), C (Coseno). • B= Tamaño de la ventana, por defecto es la de Silveman [S] • B Intervalo de Tamaño de ventana. Calcula tres FD con tres tamaños de ventana: 0.5 h, h, 1.5h . • O= Nombre de la matriz dónde se guardará el output • p Imprime el Gráfico EVIEWS

  6. 3.1 Normal estándar: zN(0,1) normstd.prg 'Crea el espacio de trabajo, reserva la memoria: CREATE DISTRIBZ U 1 1000 'Genera la variable aleatoria N(0,1): SERIES Z=@NRND GRAPH NORMAL.LINE Z 'Hace el histograma: HIST Z FREEZE(HISTOGRAMA_Z) Z.HIST 'Para calcular y mostrar su Función de Densidad Empírica 'mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov FREEZE(F_DENSIDAD_KERNEL_Z) Z.KDENSITY(O=Z_KDENSITY_SERIES) EVIEWS

  7. 'Para guardar las series resultantes SMPL 1 100 MTOS(Z_KDENSITY_SERIES) SERIES GRADE=SER01 SERIES ZKDF=SER02 DELETE SER01 SER02 'Bucle para acumular la función de densidad y obtener 'la Función de Distribución mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov SERIES ZCDF SCALAR AC=0 FOR !I=1 TO 100 SCALAR AC=ZKDF(!I)+AC ZCDF.FILL(O=!I) AC NEXT EVIEWS

  8. 'Grafico de la Función de Distribución mediante núcleo 'o Kernel de Epanechnikov SMPL 1 100 GRAPH NORMAL_ADF.LINE ZCDF ‘Para ver todos los gráficos juntos GRAPH GNORMAL.MERGE NORMAL F_DENSIDAD_KERNEL_Z NORMAL_ADF ‘Para guardar SAVE C:/DATA/DISTRIBZ EVIEWS

  9. Normal estándar: zN(0,1) EVIEWS

  10. Normal estándar: zN(0,1) EVIEWS

  11. 3.2 Chi-cuadrado: x X2(3) xi2.prg 'Crea el espacio de trabajo, reserva la memoria: CREATE DISTRIBX U 1 1000 'Genera la variable aleatoria x2(3) con 3 grados de libertad SERIES X=@RCHISQ(3) GRAPH XI2.LINE X 'Hace el histograma: HIST X FREEZE(HISTOGRAMA_X) X.HIST 'Para calcular y mostrar su Función de Densidad Empírica 'mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov FREEZE(F_DENSIDAD_KERNEL_X) X.KDENSITY(O=X_KDENSITY_SERIES) EVIEWS

  12. 'Para guardar las series resultantes SMPL 1 100 MTOS(X_KDENSITY_SERIES) SERIES GRADE=SER01 SERIES XKDF=SER02 DELETE SER01 SER02 'Bucle para acumular la función de densidad y obtener 'la Función de Distribución mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov SERIES XCDF SCALAR AC=0 FOR !I=1 TO 100 SCALAR AC=XKDF(!I)+AC XCDF.FILL(O=!I) AC NEXT EVIEWS

  13. 'Grafico de la Función de Distribución mediante núcleo 'o Kernel de Epanechnikov SMPL 1 100 GRAPH XI2_CDF.LINE XCDF ‘Para ver todos los gráficos juntos GRAPH GXI2.MERGE XI2 F_DENSIDAD_KERNEL_X XI2_CDF ‘Para guardar SAVE C:/DATA/DISTRIBX EVIEWS

  14. Chi-cuadrado: x X2(3) EVIEWS

  15. Chi-cuadrado: x X2(3) EVIEWS

  16. 3.3 F-snedecor: f F(3 ,2) fsned.prg 'Crea el espacio de trabajo, reserva la memoria: CREATE DISTRIBF U 1 1000 'Genera la variable aleatoria F(3,2), con 3 y 2 grados de libertad: SERIES F=@RFDIST(3,2) GRAPH FSNED.LINE F 'Hace el histograma: HIST F FREEZE(HISTOGRAMA_F) F.HIST 'Para calcular y mostrar su Función de Densidad Empírica 'mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov FREEZE(F_DENSIDAD_KERNEL_F) F.KDENSITY(O=F_KDENSITY_SERIES) EVIEWS

  17. 'Para guardar las series resultantes SMPL 1 100 MTOS(F_KDENSITY_SERIES) SERIES GRADE=SER01 SERIES FKDF=SER02 DELETE SER01 SER02 'Bucle para acumular la función de densidad y obtener 'la Función de Distribución mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov SERIES FCDF SCALAR AC=0 FOR !I=1 TO 100 SCALAR AC=FKDF(!I)+AC FCDF.FILL(O=!I) AC NEXT EVIEWS

  18. 'Grafico de la Función de Distribución mediante núcleo 'o Kernel de Epanechnikov SMPL 1 100 GRAPH F_CDF.LINE FCDF ‘Para ver todos los gráficos juntos GRAPH GFSNED.MERGE FSNED F_DENSIDAD_KERNEL_F F_CDF ‘Para guardar SAVE C:/DATA/DISTRIBF EVIEWS

  19. F-snedecor: f F(3 ,2) EVIEWS

  20. F-snedecor: f F(3 ,2) EVIEWS

  21. 3.4 t-student: t t(3) tstud.prg 'Crea el espacio de trabajo, reserva la memoria: CREATE DISTRIBT U 1 1000 'Genera la variable aleatoria t (3), con 3 grados de libertad: SERIES TS=@RTDIST(3) GRAPH TSTUD.LINE TS 'Hace el histograma: HIST TS FREEZE(HISTOGRAMA_TS) TS.HIST 'Para calcular y mostrar su Función de Densidad Empírica 'mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov FREEZE(F_DENSIDAD_KERNEL_TS) TS.KDENSITY(O=TS_KDENSITY_SERIES) EVIEWS

  22. 'Para guardar las series resultantes SMPL 1 100 MTOS(TS_KDENSITY_SERIES) SERIES GRADE=SER01 SERIES TSKDF=SER02 DELETE SER01 SER02 'Bucle para acumular la función de densidad y obtener 'la Función de Distribución mediante núcleo o Kernel de Epanechnikov SERIES TSCDF SCALAR AC=0 FOR !I=1 TO 100 SCALAR AC=TSKDF(!I)+AC TSCDF.FILL(O=!I) AC NEXT EVIEWS

  23. 'Grafico de la Función de Distribución mediante núcleo 'o Kernel de Epanechnikov SMPL 1 100 GRAPH TS_CDF.LINE TSCDF ‘Para ver todos los gráficos juntos GRAPH GTSTUD.MERGE TSTUD F_DENSIDAD_KERNEL_TS TS_CDF ‘Para guardar SAVE C:/DATA/DISTRIBT EVIEWS

  24. t-student: t t(3) EVIEWS

  25. t-student: t t(3) K e r n e 12 .4 8 .3 4 .2 0 .1 -4 -8 .0 250 500 750 1000 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 TS T S l D e n s i t y ( E p a n e c h n i k o v , h = 0 . 5 5 1 2 ) 6 5 4 3 2 1 0 25 50 75 100 TSCDF EVIEWS

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