Introducción a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos
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400 600 8001000 1200 1400Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 20101850 1900 1950 2000yeardischargexb prediction, one-stepLos valores predichos para la serie parecen ajustarse de manera razonable, pero existe variablidadque no está siendo capturada. La desviación estándar del error estimada es de 141.04.Si miramos el gráfico notamos que en las primeras observaciones la media de la serie pareciese sermás alta que después. En efecto, a comienzos de 1899 se construyó la primera represa, y comoresultado el nivel de agua en el Nilo disminuyó. Este factor debe ser considerado en los datos paraefectos de estimar mejor el modelo, y obtener parámetros correctos para hacer predicciones.Entonces vamos a generar una variable explicativa binaria (dummy) que tome valor uno desde1899 en adelante, y cero para los años previos.98
Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010g d1899=0replace d1899=1 if year>=1899arima discharge d1899, arima(1,0,1)------------------------------------------------------------------------------| OPGdischarge | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------discharge |d1899 | -248.969 32.95188 -7.56 0.000 -313.5535 -184.3845_cons | 1098.466 27.31565 40.21 0.000 1044.928 1152.003-------------+----------------------------------------------------------------ARMA |ar |L1. | .0357627 .7375229 0.05 0.961 -1.409756 1.481281|ma |L1. | .1275965 .689086 0.19 0.853 -1.222987 1.47818-------------+----------------------------------------------------------------/sigma | 124.6959 8.539466 14.60 0.000 107.9588 141.4329------------------------------------------------------------------------------Lo que hace este modelo es estimar una constante distinta para el periodo previo a 1899. Peroobservamos que los componentes AR y MA ahora no son significativos.Debemos ajustar la estimación del modelo, para eso estimamos modelos AR(1) y MA(1)incorporando esta variable explicativa, y escogemos el modelo con menor criterio de información.En este caso ambos modelos tienen igual criterio de información, pero al estimar el modelo AR(1),el coeficiente autoregresivo resulta significativo al 14%, en el modelo MA(1) el coeficiente essignificativo al 9%, por lo cual nos quedaremos con el modelo MA(1). Veamos como se comparanlas predicciones con el modelo anterior.99
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400 600 8001000 1200 1400Introducción a <strong>Series</strong> <strong>de</strong> <strong>Tiempo</strong> <strong>Univariadas</strong>December 31, 20101850 1900 1950 2000yeardischargexb prediction, one-stepLos valores predichos para la serie parecen ajustarse <strong>de</strong> manera razonable, pero existe variablidadque no está siendo capturada. La <strong>de</strong>sviación estándar <strong>de</strong>l error estimada es <strong>de</strong> 141.04.Si miramos el gráfico notamos que en las primeras observaciones la media <strong>de</strong> la serie pareciese sermás alta que <strong>de</strong>spués. En efecto, a comienzos <strong>de</strong> 1899 se construyó la primera represa, y comoresultado el nivel <strong>de</strong> agua en el Nilo disminuyó. Este factor <strong>de</strong>be ser consi<strong>de</strong>rado en los datos paraefectos <strong>de</strong> estimar mejor el mo<strong>de</strong>lo, y obtener parámetros correctos para hacer predicciones.Entonces vamos a generar una variable explicativa binaria (dummy) que tome valor uno <strong>de</strong>s<strong>de</strong>1899 en a<strong>de</strong>lante, y cero para los años previos.98
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