2. Introducción al curso
Facultad de Negocios, UPC
Carrera de Administración y Finanzas
Logro
Cambio Estructural
Temario
• Cambio Estructural
• Test de Chow
• Variables Dummy para corregir cambio estructural
3. ¿Qué es el Cambio Estructural?
• Cuando se utiliza un modelo de regresion que involucra series de
tiempo, tal vez se pueda tener un cambio estructural.
• Cambio estructural significa que los valores de los parametros del
modelo no permanecen constantes a los largo de todo el periodo.
• En otras palabras testean el supuesto de permanencia estructural
4. ¿Qué es el Cambio Estructural?
• En la vida real, los cambios estructurales se pueden deber a:
Fuerzas externas (por ejemplo, el embargo petrolero impuesto por la OPEP en
1973 y 1979, o la Guerra del Golfo de 1990-1991)
Debido a cambio en las politicas (como la transformacion de un sistema de tipo de
cambio fijo por un sistema flexible)
Por acciones tomadas por el gobierno (ejemplo los cambios impositivos, o
cambios de salarios minimos)
6. Detección: Test de Chow
F =
• La idea detrás de la prueba de Chow es que si de hecho no existe cambio
estructural (es decir que dos submuestras dan la misma regresion) entonces
SRCr y SRCnr no deberian ser estaditicamente diferentes.
• Esta sigue una distribucion F , dada con k y (n1 + n2 – 2k) grados de libertad en
el numerador y denominador
• Valor critico de 1% y 5%
• Un quiebre estructural se puede corregir utilizando una dummy
7. Detección: Limitantes Test de Chow
• Debemos especificar el punto de cambio estructural
• Pierde potencia si el punto de cambio estructural se ubica en los extremos de
la serie
• Puede confundirse con heterocedasticidad
8. Detección: Test CUSUM
• La posible inestabilidad de las funciones podría verificarse examinando el comportamiento de los
residuos que generan las estimaciones recursivas.
• Por estimaciones recursivas se entienden aquellas en que la ecuación se estima repetidamente
utilizando subconjuntos de data
• Si hay k coeficientes por estimar en el vector b, entonces las primeras k observaciones se utilizan
para calcular la primera estimación del vector. La siguiente observación se incorpora al conjunto
de datos y todas las (k + 1) se utilizan para obtener la segunda estimación del vector. Ese proceso
continua hasta que se hayan empleado los n puntos muestrales, es que se produce (n-k)
estimaciones del vector b.
• El error de pronóstico a un paso se conoce como "residuos recursivos".
• La hipótesis nula es de estabilidad de los coeficientes de regresión. Por otra parte, si la hipótesis
alternativa de inestabilidad es correcta, los parámetros del modelo son constantes sólo hasta el
momento t*
• De esa manera, un gráfico de esos residuos-o la suma acumulada de estos- denominada CUSUM-
en el tiempo permite verificar desviaciones sistemáticas de éstos desde su línea de cero que es el
valor esperado.
10. Detección: CUSUMQ
• Cusum cuadrado es una medida alternativa, aunque no equivalente a utilizar CUSUM,
consiste en emplear los cuadrados de los residuos recursivos.
• La suma acumulada en el tiempo de estos residuos al cuadrado, conocida como
CUSUM al cuadrado, permite comprobar desviaciones no aleatorias desde su línea de
valor medio.
• La serie de CUSUM al cuadrado (CUSUMSQ), debidamente estandarizada, tiene un
valor esperado que va de cero en t=1 hasta uno al final de la muestra, t=T.
11. Detección: CUSUM y CUSUMQ
• La interpretación de los resultados de los tests CUSUM y CUSUMSQ, requiere:
• Documentación acerca de las políticas en el periodo de tiempo
• Documentación acerca de los acontecimientos económicos en el período en
estudio
Con ello se analiza los puntos que se salen de las bandas.
13. Dummy de constante y de pendiente
Comandos eviews:
Series dummy=@recode(return<2,1,0)
@year>2008 crea una variable dummy, igual a 1 para el
period mayor a 2008, y 0 en otro caso
14. Resumen / Repaso
• Cambio Estructural
• Test de Chow
• Variables Dummy para corregir cambio estructural
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Carrera de Administración y Finanzas
