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

Indice

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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