Post on 21-Feb-2018
7/24/2019 Dllo Pronosticos
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Dllo pronsticos
Pba-HipotesisECONOMETRIA
Apndices: A B C D EEno!"es
M odelo cl#sico de re$resin lineal nor%al &MCR'N(
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pr"eba-)ip
Pr"eba de )ipostes para la pendiente * la coordena al ori$en+ ,i el estadstico de pr"ba es %a*or
!"e el .alor crtico de la taba/ entonces se rec)asa la )ipostesi n"la+ De lo contrario se acepta la)ipotesis n"la+
0acer un mtodo para cada estadstico y cada y compararlo con
cada valar crtico
+
0Indice
A
Operadores s"%atoria * prod"ctoria
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Probabilidad * .ariables aleatorias:
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12NCIONE, DE DEN,IDAD DI,CRETA 3 CONTIN2A,Funcin de densidad continua:
La funcin que caracteriza las variables continuas es aquella funcin f positiva e integrable en los reales, tal
que acumulada desde hasta un punto x, nos proporciona el valor de la funcin de distribucin en x,
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F(x! "ecibe el nombre de funcin de densidad de la variable aleatoria continua:
https:##$$$!%outube!com#$atch&v'gmdm)*l+
https:##$$$!%outube!com#$atch&v'"Lfe-cL./"0
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Eno!"es * conceptos
1roceso estoc2stico es un concepto matem2tico que sirve para caracterizar una sucesin de variables aleatorias
que evolucionan en funcin de otra variable, generalmente el tiempo!
0xisten cinco (seis enfoques de los pronsticos econmicos basados en series de tiempo:
3 m4todos de suavizamiento exponencial) modelos de regresin uniecuacionales
5 modelos de regresin de ecuaciones simult2neas,
6 modelos autorregresivos integrados de promedios mviles (ARIMA)
7 modelos de vectores autorregresivos (/8"!
9 "00 ;0
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Modelo de medias mviles MA(q)8quel que explica el valor de una determinada variable en un per>odo ten funcin de un t4rmino independiente
% una sucesin de t4rminos de error, de innovaciones correspondientes a per>odos precedentes,
convenientemente ponderados: a+....+a+a+a+=Y q-tq2-t21-t1tt ,que de nuevo puede abreviarse
utilizando el polinomio de retardos (como en el caso de los modelos 8": +a(L)=Y tqt
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4. Modelo clsico de regresin lineal normal(MCRLN)'a lla%ada teora cl#sica de la inerencia estadstica consta de dos ra%as/ a saber: esti%acin
* pr"ebas de )iptesis+4+6 Distrib"cin de probabilidad de las pert"rbaciones i,
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pro%edios si%ple
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