IntroducciÃ³n a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos

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Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010En STATA podemos incorporar estas otras variables, y estimar un modelo ARIMAX, con el mismocomando antes utilizado, pero después del nombre de nuestra serie de interés se agregan lasvariables explicativas que consideremos relevantes.Por ejemplo, en el modelo anterior que buscamos estudiar el comportamiento de lasconstrucciones de viviendas nuevas podemos incorporar la tasa de interés como un regresos ovariable explicativa.92
Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010arima starts irate, arima(1,1,1) sarima(1,1,1,12)estimates store arimaxestimates table arima2 arima7 arimax, stat(aic, bic) b(%7.3g) p(%4.3f)--------------------------------------------Variable | arima2 arima7 arimax-------------+------------------------------starts |irate |DS12. | -2.12| 0.080|_cons | .0147 .0129 .0101| 0.790 0.742 0.790-------------+------------------------------ARMA |ar |L1. | -.257 -.0366 .0008| 0.000 0.765 0.995L12. | -.327| 0.001L24. | .103| 0.022|ma |L1. | -.058 -.291 -.329| 0.106 0.011 0.003L12. | -.554| 0.000L24. | -.517| 0.000-------------+------------------------------sigma |_cons | 10.3 10.8 10.8| 0.000 0.000 0.000-------------+------------------------------ARMA12 |ar |L1. | .162 .158| 0.001 0.001|ma |L1. | -.942 -.943| 0.000 0.000-------------+------------------------------Statistics |aic | 4188 4188 4187bic | 4222 4213 4217--------------------------------------------legend: b/pObservamos que la variable de tasa de interés resulta ser estadísticamente significativa pero sólo aun 10% de significancia, adicionalmente, el criterio de información bayesiano es mayor en elmodelo que incorpora esta variable explicativa, por lo cual nos deberíamos quedar con el modeloanterior.93
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