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TAREA DE ECNOMETRIA II PROCESOS ARMA, AR, MA
CON LA VARIABLE DEL PIB
REALIZAR 5 PROCESOS CON AR
PROCESO AR (1)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 17:52Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.02E+09 8.07E+09 0.993472 0.3255AR(1) 1.029761 0.032202 31.97835 0.0000
R-squared 0.955385 Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.954456 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.69E+09 Akaike info criterion 45.37797Sum squared resid 1.38E+20 Schwarz criterion 45.45445Log likelihood -1132.449 Hannan-Quinn criter. 45.40709F-statistic 1027.880 Durbin-Watson stat 1.591657Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.03Estimated AR process is nonstationary
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo 0.9934 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 31.9783 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9553 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.53% con un margen de error del 5%
F-statisti: 1027.88 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación dado el valor 1.5916 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO AR (2)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 17:59Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.17E+09 3.25E+10 0.251513 0.8025AR(1) 1.198691 0.181491 6.604690 0.0000AR(2) -0.190046 0.201254 -0.944312 0.3499
R-squared 0.955588 Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.953657 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.71E+09 Akaike info criterion 45.41681Sum squared resid 1.35E+20 Schwarz criterion 45.53263Log likelihood -1109.712 Hannan-Quinn criter. 45.46075F-statistic 494.8810 Durbin-Watson stat 1.880617Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.01 .19Estimated AR process is nonstationary
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo 0.2515 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.6046 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.9443 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9555 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.55% con un margen de error del 5%
F-statisti: 494.8810 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene autocorrelación positiva ya que el resultado es de 1.8806 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO AR (3)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 17:59Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.33E+09 3.83E+11 0.021788 0.9827AR(1) 1.188934 0.186515 6.374468 0.0000AR(2) -0.106931 0.259645 -0.411836 0.6825AR(3) -0.082888 0.210178 -0.394368 0.6952
R-squared 0.954879 Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.951802 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.74E+09 Akaike info criterion 45.47720Sum squared resid 1.34E+20 Schwarz criterion 45.63313Log likelihood -1087.453 Hannan-Quinn criter. 45.53613F-statistic 310.3817 Durbin-Watson stat 1.926966Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.00 .40 -.21
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo 0.02178 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.3744 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.4118 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)3: Mi variable tiene un valor negativo de -0.3943 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9548 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.48% con un margen de error del 5%
F-statisti: 310.38 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene una autocorrelación positiva ya que el resultado es de 1.9269 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO AR (4)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:00Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.50E+09 6.52E+09 1.304879 0.1990AR(1) 1.062739 0.154529 6.877258 0.0000AR(2) -0.052823 0.215176 -0.245486 0.8073AR(3) 0.676879 0.220743 3.066369 0.0038AR(4) -0.735883 0.175551 -4.191842 0.0001
R-squared 0.969851 Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.966979 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.44E+09 Akaike info criterion 45.11969Sum squared resid 8.76E+19 Schwarz criterion 45.31651Log likelihood -1055.313 Hannan-Quinn criter. 45.19375F-statistic 337.7655 Durbin-Watson stat 1.681323Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .96-.13i .96+.13i -.43-.77i -.43+.77i
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 1.304879 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.8772 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.2454 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.0663 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)4: Mi variable tiene un valor negativo de -4.1918 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9698 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 96.98% con un margen de error del 4%
F-statisti: 337.76 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.6813 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO AR (5)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:01Sample (adjusted): 1970 2015Included observations: 46 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.68E+09 1.02E+10 0.854577 0.3979AR(1) 1.174794 0.169444 6.933218 0.0000AR(2) -0.143618 0.230111 -0.624122 0.5361AR(3) 0.672137 0.221666 3.032210 0.0042AR(4) -0.981605 0.250092 -3.924971 0.0003AR(5) 0.243164 0.211052 1.152155 0.2561
R-squared 0.970396 Mean dependent var 8.68E+09Adjusted R-squared 0.966696 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.45E+09 Akaike info criterion 45.14833Sum squared resid 8.41E+19 Schwarz criterion 45.38685Log likelihood -1032.412 Hannan-Quinn criter. 45.23769F-statistic 262.2353 Durbin-Watson stat 1.956962Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .93+.11i .93-.11i .32 -.50+.78i-.50-.78i
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.854577 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.933218 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.624122 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.032210 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)4: Mi variable tiene un valor negativo de -3.924971 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)5: Mi variable tiene un valor positivo de 1.152155 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9703 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 97.03% con un margen de error del 3%
F-statisti: 262.23 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.9569 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
REALIZAR 5 PROCESOS CON MA
PROCESO MA (1)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:02Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 16 iterationsMA Backcast: 1964
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.87E+09 1.17E+09 6.699231 0.0000MA(1) 0.954920 0.029481 32.39083 0.0000
R-squared 0.713261 Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.707409 S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 4.29E+09 Akaike info criterion 47.23537Sum squared resid 9.02E+20 Schwarz criterion 47.31113Log likelihood -1202.502 Hannan-Quinn criter. 47.26432F-statistic 121.8870 Durbin-Watson stat 0.230169Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted MA Roots -.95
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 6.699231 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 32.39083 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.7132 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 71.32% con un margen de error del 29%
F-statisti: 121.88 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo si tiene auto correlación positiva ya que el resultado es de 0.2301 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO MA(2)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:03Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 11 iterationsMA Backcast: 1963 1964
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.87E+09 1.41E+09 5.581611 0.0000MA(1) 1.557859 0.135560 11.49205 0.0000MA(2) 0.675143 0.147756 4.569322 0.0000
R-squared 0.852283 Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.846128 S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 3.11E+09 Akaike info criterion 46.61131Sum squared resid 4.65E+20 Schwarz criterion 46.72495Log likelihood -1185.588 Hannan-Quinn criter. 46.65473F-statistic 138.4726 Durbin-Watson stat 1.090128Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted MA Roots -.78-.26i -.78+.26i
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 5.581611 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 11.49205 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 4.569322 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.8522 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 85.22% con un margen de error del 15%
F-statisti: 138.4726 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo si tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.090128 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO MA(3)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:03Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 63 iterationsMA Backcast: 1962 1964
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.29E+09 1.65E+09 5.030839 0.0000MA(1) 1.729241 0.132395 13.06123 0.0000MA(2) 1.396529 0.230695 6.053579 0.0000MA(3) 0.616626 0.135132 4.563134 0.0000
R-squared 0.908613 Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.902780 S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 2.47E+09 Akaike info criterion 46.17033Sum squared resid 2.87E+20 Schwarz criterion 46.32185Log likelihood -1173.343 Hannan-Quinn criter. 46.22823F-statistic 155.7650 Durbin-Watson stat 1.569085Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted MA Roots -.39-.71i -.39+.71i -.94
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 5.030839 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 13.06123 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 6.053579 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.032210 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9086 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 90.86% con un margen de error del 10%
F-statisti: 155.76 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.5690 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO MA(4)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:04Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 54 iterationsMA Backcast: 1961 1964
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.76E+09 1.65E+09 5.324137 0.0000MA(1) 1.440662 0.123269 11.68714 0.0000MA(2) 1.277605 0.141646 9.019710 0.0000MA(3) 1.340544 0.124548 10.76327 0.0000MA(4) 0.686922 0.133313 5.152694 0.0000
R-squared 0.938993 Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.933689 S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 2.04E+09 Akaike info criterion 45.80542Sum squared resid 1.92E+20 Schwarz criterion 45.99482Log likelihood -1163.038 Hannan-Quinn criter. 45.87780F-statistic 177.0043 Durbin-Watson stat 1.346346Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted MA Roots .12+.95i .12-.95i -.84-.24i -.84+.24i
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 5.324137 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 11.68714 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 9.019710 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 10.76327 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor posivo de 5.152694 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9389 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 93.89% con un margen de error del 7%
F-statisti: 177.00 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo se encuentra en el área de indecisión el resultado es de 1.3463 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO MA(5)Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:05Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 41 iterationsMA Backcast: 1960 1964
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.82E+09 1.93E+09 4.571920 0.0000MA(1) 1.586711 0.135431 11.71604 0.0000MA(2) 1.637155 0.209952 7.797755 0.0000MA(3) 1.717506 0.162322 10.58085 0.0000MA(4) 1.193696 0.185467 6.436163 0.0000MA(5) 0.463890 0.127749 3.631256 0.0007
R-squared 0.953238 Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.948042 S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 1.81E+09 Akaike info criterion 45.57873Sum squared resid 1.47E+20 Schwarz criterion 45.80601Log likelihood -1156.258 Hannan-Quinn criter. 45.66558F-statistic 183.4627 Durbin-Watson stat 1.751654Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted MA Roots .20-.94i .20+.94i -.52+.51i -.52-.51i -.94
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 4.571920 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 11.71604 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 7.797755 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 10.58085 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor positivo de 6.436163 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)5: Mi variable tiene un valor positivo de 3.631256 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9532 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.32% con un margen de error del 5%
F-statisti: 183.46 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7516 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESOS ARMA
ARMA (1,1)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:06Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 7 iterationsMA Backcast: 1965
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.02E+09 3.07E+10 0.261596 0.7948AR(1) 1.010134 0.041580 24.29373 0.0000MA(1) 0.249609 0.165150 1.511409 0.1374
R-squared 0.956581 Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.954734 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.69E+09 Akaike info criterion 45.39080Sum squared resid 1.34E+20 Schwarz criterion 45.50552Log likelihood -1131.770 Hannan-Quinn criter. 45.43448F-statistic 517.7410 Durbin-Watson stat 1.946127Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.01Estimated AR process is nonstationary
Inverted MA Roots -.25
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.261596 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 24.29373 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 1.511409 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9565 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.65% con un margen de error del 5%
F-statisti: 517.74 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.9461 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (1,2)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:18Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 18 iterationsMA Backcast: 1964 1965
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.02E+09 1.77E+10 0.454113 0.6519AR(1) 1.019723 0.048144 21.18081 0.0000MA(1) 0.402659 0.201305 2.000237 0.0514MA(2) -0.224884 0.202404 -1.111067 0.2723
R-squared 0.958702 Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.956008 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.67E+09 Akaike info criterion 45.38073Sum squared resid 1.28E+20 Schwarz criterion 45.53369Log likelihood -1130.518 Hannan-Quinn criter. 45.43898F-statistic 355.9476 Durbin-Watson stat 2.082252Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.02Estimated AR process is nonstationary
Inverted MA Roots .31 -.72
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.454113 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 21.18081 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 2.000237 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor negativo de -1.111067 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9587 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.87% con un margen de error del 5%
F-statisti: 355.94 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 2.082 dados los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (1,3)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:18Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 39 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1.05E+10 1.37E+10 0.761021 0.4506AR(1) 0.962021 0.057772 16.65188 0.0000MA(1) 0.489102 0.099738 4.903886 0.0000MA(2) 0.267984 0.125051 2.142995 0.0376MA(3) 0.784873 0.104413 7.517036 0.0000
R-squared 0.968941 Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.966180 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.46E+09 Akaike info criterion 45.13580Sum squared resid 9.59E+19 Schwarz criterion 45.32701Log likelihood -1123.395 Hannan-Quinn criter. 45.20861F-statistic 350.9611 Durbin-Watson stat 2.115914Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .96Inverted MA Roots .26-.85i .26+.85i -1.00
Estimated MA process is noninvertible
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.761021 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 16.65188 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 4.903886 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 2.142995 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 7.517036 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9689 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 96.89% con un margen de error del 4%
F-statisti: 350.96 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 2.1159 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (1,4)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:19Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 28 iterationsMA Backcast: 1962 1965
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.45E+10 1.93E+11 0.231244 0.8182AR(1) 0.987349 0.064598 15.28449 0.0000MA(1) 0.197916 0.210882 0.938516 0.3531MA(2) 0.156401 0.168553 0.927904 0.3585MA(3) 0.586917 0.177810 3.300807 0.0019MA(4) -0.252457 0.212277 -1.189277 0.2407
R-squared 0.970147 Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.966754 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.45E+09 Akaike info criterion 45.13620Sum squared resid 9.22E+19 Schwarz criterion 45.36565Log likelihood -1122.405 Hannan-Quinn criter. 45.22358F-statistic 285.9747 Durbin-Watson stat 1.790688Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .99Inverted MA Roots .35 .20+.84i .20-.84i -.96
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.231244 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 15.28449 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 0.938516 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.927904 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.300807 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor negativo de -1.189277 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9701 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 97.01% con un margen de error del 3%
F-statisti: 285.97 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7906 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (2,1)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:24Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 11 iterationsMA Backcast: 1966
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.17E+09 1.88E+10 0.435611 0.6652AR(1) 0.417174 0.145843 2.860428 0.0064AR(2) 0.607483 0.155296 3.911776 0.0003MA(1) 0.937735 0.054505 17.20449 0.0000
R-squared 0.960369 Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.957727 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.63E+09 Akaike info criterion 45.34372Sum squared resid 1.20E+20 Schwarz criterion 45.49816Log likelihood -1106.921 Hannan-Quinn criter. 45.40231F-statistic 363.4954 Durbin-Watson stat 1.887854Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.02 -.60Estimated AR process is nonstationary
Inverted MA Roots -.94
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.435611 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 2.860428 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 3.911776 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 17.20449 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9603 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 96.03% con un margen de error del 4%
F-statisti: 363.49 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.8878 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (2,2)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:25Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 156 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.17E+09 5.66E+10 0.144296 0.8859AR(1) 0.367450 0.282142 1.302359 0.1996AR(2) 0.624361 0.260265 2.398941 0.0207MA(1) 1.200875 0.403080 2.979252 0.0047MA(2) -0.134605 0.420762 -0.319908 0.7506
R-squared 0.973693 Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.971301 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.35E+09 Akaike info criterion 44.97478Sum squared resid 7.97E+19 Schwarz criterion 45.16782Log likelihood -1096.882 Hannan-Quinn criter. 45.04802F-statistic 407.1362 Durbin-Watson stat 1.464376Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .99 -.63Inverted MA Roots .10 -1.30
Estimated MA process is noninvertible
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.144296 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 1.302359 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 2.398941 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 2.979252 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.319908 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9736 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 97.36% con un margen de error del 3%
F-statisti: 407.13 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.4643 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA(2,3)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:25Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 168 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.17E+09 4.12E+10 0.198221 0.8438AR(1) 0.852622 0.254620 3.348613 0.0017AR(2) 0.137847 0.278693 0.494620 0.6234MA(1) 0.812562 0.237139 3.426528 0.0014MA(2) 0.083655 0.188541 0.443695 0.6595MA(3) 0.941967 0.210350 4.478084 0.0001
R-squared 0.980321 Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.978033 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.18E+09 Akaike info criterion 44.72529Sum squared resid 5.96E+19 Schwarz criterion 44.95694Log likelihood -1089.770 Hannan-Quinn criter. 44.81318F-statistic 428.4218 Durbin-Watson stat 1.792050Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .99 -.14Inverted MA Roots .25+.81i .25-.81i -1.30
Estimated MA process is noninvertible
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.198221 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.348613 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.494620 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.426528 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.443695 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 4.478084 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9803 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 98.03% con un margen de error del 2%
F-statisti: 428.42 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7920 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (2,3)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:27Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 168 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.17E+09 4.12E+10 0.198221 0.8438AR(1) 0.852622 0.254620 3.348613 0.0017AR(2) 0.137847 0.278693 0.494620 0.6234MA(1) 0.812562 0.237139 3.426528 0.0014MA(2) 0.083655 0.188541 0.443695 0.6595MA(3) 0.941967 0.210350 4.478084 0.0001
R-squared 0.980321 Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.978033 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.18E+09 Akaike info criterion 44.72529Sum squared resid 5.96E+19 Schwarz criterion 44.95694Log likelihood -1089.770 Hannan-Quinn criter. 44.81318F-statistic 428.4218 Durbin-Watson stat 1.792050Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .99 -.14Inverted MA Roots .25+.81i .25-.81i -1.30
Estimated MA process is noninvertible
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.198221 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.348613 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.494620 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.426528 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.443695 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 4.478084 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9803 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 98.03% con un margen de error del 2%
F-statisti: 428.42 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7920 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (2,4)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:27Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 190 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.17E+09 4.56E+10 0.179251 0.8586AR(1) 1.131984 1.122918 1.008073 0.3192AR(2) -0.141970 1.088865 -0.130384 0.8969MA(1) 0.503576 1.149423 0.438112 0.6636MA(2) -0.117282 0.886848 -0.132246 0.8954MA(3) 0.937569 0.261871 3.580268 0.0009MA(4) -0.372219 1.149441 -0.323826 0.7477
R-squared 0.980525 Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.977742 S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.19E+09 Akaike info criterion 44.75573Sum squared resid 5.90E+19 Schwarz criterion 45.02599Log likelihood -1089.515 Hannan-Quinn criter. 44.85826F-statistic 352.4261 Durbin-Watson stat 1.738534Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .99 .14Inverted MA Roots .37 .22-.85i .22+.85i -1.31
Estimated MA process is noninvertible
t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.179251 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645
t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 1.008073 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.130384 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.438112 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.580268 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645
t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor negativo de -0.323826 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645
R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9805 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 98.05% con un margen de error del 2%
F-statisti: 352.42 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto
Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7385 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson
PROCESO ARMA (3,1)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:28Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 15 iterationsMA Backcast: 1967
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.33E+09 1.89E+10 0.441932 0.6608AR(1) 0.402576 0.188429 2.136491 0.0384AR(2) 0.599451 0.167579 3.577118 0.0009AR(3) 0.026859 0.214008 0.125506 0.9007MA(1) 0.937336 0.055572 16.86704 0.0000
R-squared 0.959564 Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.955803 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.67E+09 Akaike info criterion 45.40922Sum squared resid 1.20E+20 Schwarz criterion 45.60414Log likelihood -1084.821 Hannan-Quinn criter. 45.48288F-statistic 255.1036 Durbin-Watson stat 1.851842Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.02 -.05 -.57Estimated AR process is nonstationary
Inverted MA Roots -.94
PROCESO ARMA (3,2)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:29Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 25 iterationsMA Backcast: 1966 1967
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.89E+10 1.54E+11 0.187340 0.8523AR(1) 1.290093 0.164649 7.835421 0.0000AR(2) 0.305715 0.275277 1.110570 0.2731AR(3) -0.600008 0.180167 -3.330295 0.0018MA(1) -0.016752 0.053647 -0.312273 0.7564MA(2) -0.914061 0.051678 -17.68751 0.0000
R-squared 0.963984 Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.959697 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.60E+09 Akaike info criterion 45.33513Sum squared resid 1.07E+20 Schwarz criterion 45.56903Log likelihood -1082.043 Hannan-Quinn criter. 45.42352F-statistic 224.8326 Durbin-Watson stat 1.963454Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .97-.04i .97+.04i -.64Inverted MA Roots .96 -.95
PROCESO ARMA (3,3)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:30Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 23 iterationsMA Backcast: 1965 1967
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.83E+10 4.79E+10 0.590243 0.5583AR(1) 0.851570 0.190610 4.467592 0.0001AR(2) -0.282447 0.263434 -1.072171 0.2899AR(3) 0.394185 0.215080 1.832739 0.0741MA(1) 0.376919 0.140795 2.677082 0.0106MA(2) 0.568276 0.106692 5.326314 0.0000MA(3) 0.736984 0.124358 5.926294 0.0000
R-squared 0.970218 Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.965859 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.47E+09 Akaike info criterion 45.18676Sum squared resid 8.84E+19 Schwarz criterion 45.45964Log likelihood -1077.482 Hannan-Quinn criter. 45.28988F-statistic 222.6083 Durbin-Watson stat 1.904986Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .98 -.06+.63i -.06-.63iInverted MA Roots .21-.93i .21+.93i -.81
PROCESO ARMA (3,4)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:30Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 170 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.33E+09 1.61E+11 0.051645 0.9591AR(1) 0.011848 1.362733 0.008694 0.9931AR(2) 0.631805 0.863333 0.731821 0.4685AR(3) 0.351559 0.527821 0.666058 0.5092MA(1) 1.412443 1.452442 0.972461 0.3367MA(2) 0.651745 1.176449 0.553994 0.5827MA(3) 1.045363 0.348086 3.003178 0.0046MA(4) 0.486871 1.430597 0.340327 0.7354
R-squared 0.978767 Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.975052 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.26E+09 Akaike info criterion 44.89005Sum squared resid 6.30E+19 Schwarz criterion 45.20191Log likelihood -1069.361 Hannan-Quinn criter. 45.00790F-statistic 263.4136 Durbin-Watson stat 1.487219Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots 1.00 -.49-.33i -.49+.33iInverted MA Roots .20+.83i .20-.83i -.51 -1.31
Estimated MA process is noninvertible
PROCESO ARMA (4,1)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:31Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 10 iterationsMA Backcast: 1968
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.50E+09 8.53E+09 0.996231 0.3250AR(1) 0.883550 0.246975 3.577485 0.0009AR(2) 0.159809 0.273526 0.584255 0.5622AR(3) 0.669181 0.202256 3.308584 0.0020AR(4) -0.760758 0.185309 -4.105348 0.0002MA(1) 0.270426 0.258645 1.045547 0.3019
R-squared 0.970832 Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.967275 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.44E+09 Akaike info criterion 45.12915Sum squared resid 8.47E+19 Schwarz criterion 45.36534Log likelihood -1054.535 Hannan-Quinn criter. 45.21803F-statistic 272.9287 Durbin-Watson stat 1.906786Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .95+.12i .95-.12i -.50+.76i -.50-.76iInverted MA Roots -.27
PROCESO ARMA (4,2)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:32Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 7 iterationsMA Backcast: 1967 1968
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.50E+09 1.08E+10 0.787420 0.4357AR(1) 0.852079 0.282112 3.020358 0.0044AR(2) 0.099655 0.300808 0.331291 0.7422AR(3) 0.775063 0.280898 2.759230 0.0087AR(4) -0.773335 0.190412 -4.061386 0.0002MA(1) 0.323467 0.290580 1.113178 0.2723MA(2) 0.148400 0.291422 0.509228 0.6134
R-squared 0.971047 Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.966705 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.45E+09 Akaike info criterion 45.16429Sum squared resid 8.41E+19 Schwarz criterion 45.43984Log likelihood -1054.361 Hannan-Quinn criter. 45.26798F-statistic 223.5948 Durbin-Watson stat 1.960774Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .93-.10i .93+.10i -.50-.80i -.50+.80iInverted MA Roots -.16+.35i -.16-.35i
PROCESO ARMA (4,3)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:32Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 155 iterationsMA Backcast: 1966 1968
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.99E+10 7.66E+11 0.091195 0.9278AR(1) 0.690586 0.341536 2.022000 0.0501AR(2) 0.116422 0.349099 0.333493 0.7405AR(3) 0.877356 0.338651 2.590734 0.0134AR(4) -0.692106 0.505524 -1.369087 0.1788MA(1) 0.442225 0.361647 1.222810 0.2287MA(2) 0.240950 0.474937 0.507330 0.6148MA(3) -0.023210 0.491914 -0.047184 0.9626
R-squared 0.971699 Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.966620 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.45E+09 Akaike info criterion 45.18407Sum squared resid 8.22E+19 Schwarz criterion 45.49899Log likelihood -1053.826 Hannan-Quinn criter. 45.30257F-statistic 191.2939 Durbin-Watson stat 1.956935Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .99 .74 -.52-.82i -.52+.82iInverted MA Roots .08 -.26-.46i -.26+.46i
PROCESO ARMA (4,4)
Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:33Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 14 iterationsMA Backcast: 1965 1968
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 8.50E+09 1.25E+10 0.681903 0.4994AR(1) 0.657895 0.673822 0.976362 0.3351AR(2) 0.358041 0.703824 0.508709 0.6139AR(3) 0.819028 0.352319 2.324676 0.0255AR(4) -0.884424 0.377671 -2.341784 0.0245MA(1) 0.478992 0.620268 0.772234 0.4448MA(2) 0.091477 0.362268 0.252512 0.8020MA(3) -0.090687 0.386776 -0.234468 0.8159MA(4) 0.159137 0.456863 0.348325 0.7295
R-squared 0.971156 Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.965083 S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.48E+09 Akaike info criterion 45.24565Sum squared resid 8.38E+19 Schwarz criterion 45.59994Log likelihood -1054.273 Hannan-Quinn criter. 45.37897F-statistic 159.9264 Durbin-Watson stat 1.954672Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .93+.10i .93-.10i -.60+.80i -.60-.80iEstimated AR process is nonstationary
Inverted MA Roots .34-.39i .34+.39i -.57+.51i -.57-.51i
AK SCH HQ R2 F-STADISTIC
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