PROGRAMACIÓN EN EVIEWS.

PROGRAMACIÓN EN EVIEWS.

En la actualidad,  el ritmo al que avanza  la investigación en el área econométrica, es tan veloz y sustancial, que difícilmente ningún software econométrico, puede ir a la par. Por lo general, estos paquetes sólo incluyen aquellas rutinas, que ya son de amplia aceptación; sin embargo, la mayoría de los mismos, incluyen lenguajes de programación, que permiten a los investigadores, programar aquellas rutinas, que no vienen incluidas en el software, y se originan en desarrollos teóricos, relativamente recientes.

No obstante, muchos de estos softwares, aún se encuentran rezagados en cuanto a su capacidad, para proveer elementos del lenguaje, que permitan desarrollar interfaces de usuario, con las cuales construir ventanas y menús, que permitan la creación de rutinas amigables, que faciliten el trabajo empírico. En este sentido, la versión 7.0 del Software Eviews, dio un paso adelante, al proveer elementos que permiten construir estas interfaces, de una manera más sencilla, de lo que se conseguiría a través de  lenguajes, como Visual Basic o paquetes como MATLAB, que dicho sea de paso, no se circunscriben específicamente al área econométrica.

Mediante los elementos del lenguaje, introducidos por el Eviews 7.0 y versiones posteriores, es posible construir paquetes econométricos a la medida, es decir, conjuntos de rutinas que resuelven problemas muy específicos, y pueden ser incluidos dentro de los menús estándar, que trae el software originalmente; sin embargo, vale aclarar, que estos nuevos elementos y extensiones, sólo operan bajo el ambiente Eviews.
El avance en este sector del conocimiento, derivado de la necesidad de resolver los problemas que surgen, de la dinámica económica, no puede estar supeditado o condicionado, a la oferta limitada de rutinas que proponen los softwares econométricos estándar, es imperativo que tanto investigadores como grupos de trabajo nacionales, desarrollen destrezas en el campo de la programación, circunscrita al área econométrica, en ese sentido, con la creación de este espacio, buscamos estimular e incentivar, la conformación de una comunidad de usuarios y desarrolladores de código abierto, en el área econométrica.

En esta etapa inicial, iremos poniendo a disposición del lector, rutinas que abordan problemas interesantes del espectro econométrico, y van más allá de las posibilidades del Eviews, en su formato original. Con la descarga el usuario podrá correr el programa, y además tendrá acceso al código, lo que le permitirá modificarlo y adaptarlo a sus necesidades –claro está, requiere conocer los rudimentos del lenguaje-, el lector avezado también tendrá la posibilidad de subir códigos, por el desarrollados y que desee compartir con la comunidad. Esta última no será anónima, todo aquel que suba código a la página, será debidamente exhibido e identificado, como el autor del mismo. La primera rutina que introduciremos, abordará el problema de los test de raíces unitarias bajo cambio estructural –ver entrada en la página-, más en detalle, el algoritmo implementa el test desarrollado por Perron (1997) [1]  , uno de los más completos, cuando se trata de verificar la existencia de tendencia estocástica, en series económicas con “break” en la función de tendencia.

A nivel operativo se requiere el Eviews, versión 7.0 o posteriores, con licencia; luego se debe descargar de la página web Eviews.com, el programa Add-in, el cual es un complemento que no viene incorporado en el software original, y permite instalar e incorporar a los menús respectivos del software Eviews, las rutinas desarrolladas. Durante la descarga de la rutina desde nuestra página, el programa le preguntara si desea instalarlo en su máquina, muy sencillo. En el caso que nos ocupa, la rutina se aplica sólo sobre series de tiempo, y por ende, una vez instalado el programa, el test aparecerá en la ventana respectiva de la serie de tiempo de interés. Dentro del archivo de descarga, viene incluido un archivo en formato pdf, conteniendo especificaciones de interés sobre las funcionalidades del test.

En la sección de la página, relativa a la programación en Eviews, el lector encontrará una entrada, que exhibe un ejemplo de la aplicación del test.

[1] “Further Evidence on Breaking Trend Functions in Macroeconomic Variables”, Journal of Econometrics, 80, pp. 355-385.

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EJEMPLO: APLICACIÓN DEL TEST ESTADÍSTICO.

TASA INFLACIÓN MENSUAL.

El archivo contiene la tasa de inflación mensual en Venezuela –en base al IPC- para el período Marzo 2003–Diciembre 2010 (año base:1997); comprendiendo un histórico de 94 meses. Esencialmente, se aplica una operativa similar a la de cualquier test de raíces unitarias, inicialmente el investigador debe elegir la posible forma del break sobre a función de tendencia de la serie, el test considera tres posibles formas de shock: (i) en el intercepto, (ii) en el intercepto y la tendencia (simultaneamente) y (iii) sólo en la tendencia (con tendencias segmentadas unidas en la fecha de break); para esta elección sirve de ayuda el observar la gráfica de la serie.

La gráfica de la Inflación mensual, parece sugerir la posibilidad de un cambio en el nivel de la serie, esto es, un shock en el intercepto. Hipótesis que evaluaremos a través del test de Perron.

En la ventana de la serie Inflación, seleccionamos PROC, y en la nueva ventana que se despliega, abrimos  la pestaña Add-in,  allí seleccionamos el ícono del test de raíz unitaria de Perron.

Se desplegará el menú del Test de Perron bajo Cambio Estructural. Como tipo de Break seleccionamos: intercepto, y como rezago máximo colocamos 12, dado que la frecuencia de la data es mensual. Recuerde que si cuenta con pocas observaciones, deberá elegir un rezago máximo menor, o el programa arrojará un error.

Finalmente, obtendremos una ventana con los resultados del test. Se evaluó la hipótesis, de que la inflación, se comporta como una serie no estacionaria, con break en el intercepto de la función de tendencia.

Los resultados muestran: (i) que la fecha de break estimada fue Julio de 2009 y (ii) se rechaza la hipótesis nula a cualquier nivel de riesgo –estadístico menor que el respectivo percentil-, por tanto, la inflación es un proceso estacionario –débilmente- con break en el intercepto.

Es importante que el lector, lea el artículo de Perron (1997)  en que se basa el test, así como el archivo de ayuda –en PDF- que se incluye con la descarga del test, sólo así podrá tener una adecuada comprensión, de las condiciones de aplicación del test.

  Perron, P. (1997), “Further Evidence on Breaking Trend Functions in Macroeconomic Variables”, Journal of Econometrics, 80, pp. 355-385.

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RAÍZ UNITARIA Y CAMBIO ESTRUCTURAL.

NECESIDAD DE LOS TEST DE RAÍCES UNITARIAS BAJO CAMBIO ESTRUCTURAL.

Los desarrollos de P.C.B. Phillips (1986, 1987)[A] condujeron a una profunda revisión, en relación a la manera como se llevaba a cabo,  el trabajo econométrico empírico hasta esa fecha, ya que el autor demostró que al llevar a cabo regresiones entre variables no estacionarias, los test estadísticos que permiten evaluar restricciones lineales sobre los parámetros de la regresión, dejaban de poseer las distribuciones estadísticas estándar conocidas. Ello dejo en claro, la necesidad de disponer de  herramientas que, a nivel empírico ayudasen a determinar, más allá de toda duda, si  una variable económica es estacionaria o no. Por otro lado, y de manera independiente, desde el año 1981, los autores Dickey y Fuller trabajaban en el desarrollo de técnicas estadísticas, abocadas al tratamiento de los procesos no estacionarios en el área económica, logrando afinar una herramienta que dio en llamarse el Test Dickey-Fuller, el cual permitió dirimir a nivel empírico si una variable económica era dominada por la tendencia estocástica o la determinística.

Posteriormente, Perron (1988, 1989) [B] demostró que la inferencia a través de test tipo Dickey-Fuller podría ser inválida, si las series de tiempo económicas están sujetas a cambios estructurales. Hoy día, la metodología desarrollada por Perron (1997) [C], para series de tiempo con raíces unitarias bajo cambio estructural, y función de tendencia definida por dos tendencias segmentadas, comienza a convertirse en la herramienta de base, cuando se trata de dirimir entre series estacionarias y no estacionarias.

En lo fundamental, el Test Dickey-Fuller, trata de determinar si una serie de tiempo económica es débilmente estacionaria, más específicamente, comprobar si la dinámica de estas series, es dominada por la presencia de tendencia estocástica; decidir acerca de la estacionariedad o no de una serie económica, es importante entre otras cosas, debido a que establece como han de formularse inicialmente los modelos econométricos, si en niveles o en diferencias.

Dado el siguiente proceso generador de datos para la serie yt:

                      yt = C + βt + δyt-1 + ut;      ut  Ruido blanco      [2.1]

Donde C es el Intercepto,  t la tendencia y ut término de error. Un test de hipótesis de raíces unitarias estándar tipo Dickey-Fuller, plantea realizar el siguiente contraste de hipótesis sobre la regresión auxiliar (2.1).

H0: δ = 1   vs     H1: δ < 1

Donde bajo H0, yt describe una serie no estacionaria (camino aleatorio con deriva) y bajo H1, la  serie yt describiría una serie estacionaria alrededor de una tendencia determinística.

En la actualidad estos test son parte fundamental del trabajo econométrico, como asiento del análisis económico empírico. Sin embargo, en la formulación de los test de raíces unitarias tipo Dickey – Fuller, se asume que el proceso generador de datos de la serie económica (ecuación 2.1), no está sujeto a cambio estructural bajo el horizonte histórico en estudio. Este supuesto es ciertamente limitante, ya que el sistema económico suele estar sujeto a cambios estructurales tanto exógenos (por ejemplo, un shock en los términos de intercambio), como inducidos, cuando se introducen programas de ajustes que buscan precisamente cambiar la estructura del sistema económico. En ese sentido, Perron (1988, 1989) probó que los test de raíces unitarias estándar están sesgados hacia el  no rechazo de la hipótesis nula de no estacionariedad cuando las series presentan cambio estructural. Por ende, el uso de test tipo Dickey-Fuller estándar  conllevará a la construcción de modelos (tanto de series de tiempo como causales), con variables sobrediferenciadas, con la consecuente introducción de patrones espurios que distorsionan las verdaderas relaciones entre variables.

El autor P. Perron (1989), introdujo un test de hipótesis de raíz unitaria bajo cambio estructural, con fecha de “break” exógena, que buscaba superar el sesgo de los test Dickey-Fuller estándar hacia la no estacionariedad de los fenómenos económicos; con el mismo, se dio inicio a una intensa actividad de investigación en el área, encabezada por Christiano (1992)[D], Banerjee (1992)[E] y Zivot-Andrews (1992)[F]. Como producto de todo este trabajo, surgieron algunos test de raíces unitarias bajo cambio estructural, en la mayoría de los cuales, para su adecuada implementación se hace importante determinar si:

La fecha de “break” se fija a priori en forma exógena o es estimada a partir de la muestra en forma endógena.

El cambio estructural ocurre sólo en el nivel o en la pendiente de la función de tendencia de la serie.
La fecha de “break” define un “outlier” aditivo o innovacional .

Un test de raíz unitaria bajo cambio estructural típico, con cambio estructural sólo en el nivel de la serie, establece el siguiente proceso generador de datos para la variable endógena yt:

      


Donde se contrasta la siguiente restricción sobre (2.2):

H0: α =1    vs    H1: α < 1

Bajo H0 la serie yt  describe un proceso no estacionario, con cambio permanente en el nivel de la serie, mientras que bajo H1  yt  representa una serie estacionaria alrededor de la función de salto DUt.

Cabe resaltar que en la actualidad, se considera que los desarrollos fundamentales en el área se deben a Zivot-Andrews (1992) y P. Perron (1997), la diferencia esencial entre ambos enfoques estriba en que los primeros admiten la posibilidad de cambio estructural sólo en la hipótesis alternativa, mientras que Perron lo permite tanto en la hipótesis nula como la alternativa; ambos estiman la fecha de “break” en forma endógena
Adicionalmente, algunos autores como Christiano (1992) han criticado el uso de test en los que la fecha de “break” se establece exógenamente, su principal objeción es que se incurre en cierto grado de “Data Mining”  -se trata del uso de indicadores o manipulación en la elección de los datos, que terminan sesgando el resultado de las investigaciones- Christiano critica el qué, en muchos trabajos, el convencimiento acerca de una posible fecha de cambio estructural, se suele conseguir a partir de la visualización del gráfico de la serie e información a priori acerca de lo relevante en términos económicos, que puede estar ligado a la posible fecha de “break”. No obstante, por nuestra parte consideramos extremo el penalizar en forma absoluta, la posibilidad de la fijación exógena de la fecha de “break”; a manera de ejemplo, considérese una nación en la cual se ha introducido un programa de ajuste estructural en un período dado, y se está interesado en desarrollar un modelo econométrico con fines de evaluación empírica; es lícito que se estuviese interesado en determinar:

Si la fecha en que se introdujo el programa de ajuste, devino en cambios reales en la estructura del sistema económico.

En cómo lograr que el proceso generador de datos de las variables de interés, refleje estos ajustes de régimen adecuadamente, pues de ello dependerá que se realice un correcto estudio de estacionariedad y de desarrollo del modelo econométrico en cuestión.

En este caso, la fijación de las fecha de “break” exógenamente no entraña, “Data mining” alguno, pues ella surge, a partir de la aplicación de los programas. Si bien no cabría  adscribirse por completo a la crítica introducida por Christiano, también es de cuidado que un investigador defienda una posible fecha de ajuste estructural, mientras otro pueda no considerarla relevante, sobre todo por las consecuencias que ello pudiera tener, en la aplicación de los test de raíces unitarias, de allí que haya ganado terreno la idea de determinar la fecha de “break” en forma endógena.

ARTÍCULOS

A. Phillips, P.C.B. (1986), “Understanding Spurious Regressions in Econometrics”, Journal of Econometrics, 33, pp. 311-340.
 ------ (1987), “Time Series Regression with a Unit Root”, Econométrica, 55, pp. 277-301.
B. Perron, P. (1988), “Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series: Further Evidence from a New Approach”, Journal of Economic Dynamics and Control, 12, pp. 297-332.
------ (1989), “The Great Crash, the Oil Price Shock and the Unit Root Hypothesis”, Econométrica, 57, pp. 1361-1401.
C. Perron, P. (1997), “Further Evidence on Breaking Trend Functions in Macroeconomic Variables”, Journal of Econometrics, 80, pp. 355-385.
D. Christiano, I.J., (1992), “Searching for Breaks in GNP”, Journal of Business and Economic Statistic, 10, pp. 237-250.
E. Banerjee, A., R.L. Lumsdaine, J. H. Stock, (1992), “Recursive and Sequential Test of the Unit root and Trend Break Hypothesis: Theory and International Evidence”, Journal of Business and Economic Statistic, 10, pp. 271-287.
F. Zivot, E. and D.W.K. Andrews, (1992), “Further Evidence on the Great Crash, the Oil Price Shock and the Unit Root Hypothesis”, Journal of Business and economic Statistics, 10, pp. 251-270.

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