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1
Comportamiento de algunas variables económicas
El presente estudio se utilizo como herramienta de analisis el programa eViews, las series temporales tienen un período de tiempo (mensual) desde el año 1990 hasta 2009. Se analisan las componentes que suelenestar presentes en las series, como son: la tendencia (representa la dirección general de la variable en el periodo de observación, es decir el cambio a largo plazo de la media de la serie), estacionalidad (corresponde a ‡ uctuaciones periódicas de la variable, en periodos relativamente cortos de tiempo), comportamiento ciclico. Como punto de comienzo para cada estudio se muestra el comportamientooriginal de dichas series, las que en particular se estudian a continuación son: el tipo de cambio, las reservas internacionales, el dinero base, el agregado monetario M2 y la in‡ ación.
2 2.1
Descripción Dinero Base
El dinero base representa Los datos asociados a esta variable muestran el comportamiento dado en la …gura 1. Una estimación para la serie, considerando el …ltroHodrick-Prescott con un = 14400 (en vista de que la data es mensual) muestra la siguiente tendencia (linea roja), en esta misma gra…ca (línea verde) se presenta el comportamiento de los ciclos de dicha serie. 1
DB
100,000,000
80,000,000
60,000,000
40,000,000
20,000,000
0 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Figure 1: Dinero Base
Hodrick-Prescott Filter (lambda=14400)
100,000,000 80,000,000CICLO
10,000,000 8,000,000
60,000,000
12,000,000 40,000,000 8,000,000 20,000,000 4,000,000 0 0 -4,000,000 -8,000,000 90 92 94 96 DB 98 00 Trend 02 04 Cycle 06 08
6,000,000 4,000,000 2,000,000 0 -2,000,000 -4,000,000 -6,000,000 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Tendencia DB
Ciclos
Puede decirse que alrrededor del año 2007 el dinero base ha estado por encima de la tendenciapresentando algunas prosperidades y crisis en la economía. Los ciclos economicos alli presentes han tenico grandes ‡ uctuaciones respecto a los años anteriones donde las mismas mantenian un comportamiento. Mientras que la estacionalidad de la serie (ajustada por el método de media movil para un modelo aditivo, ya que las oscilaciones son menores con respecto a la media) se representa en el gra…co 2.1.2
DBSA
100,000,000
80,000,000
60,000,000
40,000,000
20,000,000
0
-20,000,000 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Estacionalidad DB Al hacer un estudio a través de una función de autocorrelación para detectar cuan estacional es la serie tenemos los siguientes resultados: Sample: 1990M01 2009M12 Included observations: 240 Autocorrelation Stat Prob .j******* 229.19 0.000 .j*******448.32 0.000 .j******* 658.47 0.000 .j******* 859.57 0.000 .j******j 1051.4 0.000 .j******j 1235.1 0.000 .j******j 1409.6 0.000 .j******j 1576.5 0.000 .j******j 1735.6 0.000 Partial Correlation AC PAC Q-
.j******* .j* j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0.971 0.948 0.926 0.904 0.881 0.860 0.837 0.816 0.795
0.971 0.079 0.031 -0.013 -0.028 0.026 -0.055 0.035-0.014
3
.j******j 1887.2 0.000 .j***** j 2031.2 0.000 .j***** j 2167.4 0.000 .j***** j 2293.9 0.000 .j***** j 2411.2 0.000 .j***** j 2520.9 0.000 .j***** j 2624.0 0.000 .j**** j 2720.3 0.000 .j**** j 2809.8 0.000 .j**** j 2893.9 0.000 .j**** j 2972.7 0.000 .j**** j 3045.8 0.000 .j**** j 3113.5 0.000 .j*** j 3175.7 0.000 .j*** j 3231.8 0.000 .j*** j 3282.5 0.000 .j*** j 3327.9 0.000 .j*** j3369.1 0.000 .j*** j 3406.6 0.000 .j** j 3440.8 0.000 .j** j 3471.7 0.000
.j. j .j. j .j. j *j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j *j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j .j. j
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
0.775 0.754 0.731 0.703 0.675 0.652 0.631 0.608 0.585 0.566 0.546 0.525 0.504 0.482 0.457 0.433 0.409 0.389 0.370 0.352 0.334…
