Guía de Instrucciones de Gretl - Wake Forest University

Capítulo 1. Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse después de una instrucción de estimación. Da la distribución de frecuencias de
los residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad, basado en el procedimiento
propuesto por Doornik y Hansen (1984).
Menú gráfico: Ventana de Modelo, /Contrastes/normalidad de los residuos
tobit
Argumentos: vardep varindeps
Opciones: --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit. Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente es
una variable “truncada”. Por ejemplo, se observan valores positivos y cero de las compras de
bienes duraderos por parte de las familias, pero no valores negativos. Sin embargo las decisiones
sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposición subyacente
a la compra que puede ser negativa en algunos casos. Para detalles ver el libro de Greene Econometric
Analysis, Capítulo 20.
Menú gráfico: /Modelo/Tobit
tsls
Argumentos: vardep varindeps ; instrumentos
Opciones: --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones típicas robustas)
Ejemplo: tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 ; 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI): vardep es la variable
dependiente, varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variables
endógenas del lado derecho) en la ecuación estructural para la cual se necesitan las estimaciones
MC2E; y instrumentos es la lista combinada de variables exógenas y predeterminadas en
todas las ecuaciones. Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps, el
modelo no está identificado.
En el ejemplo de arriba, las ys son las variables endógenas y las xs son las exógenas y predeterminadas.
Menú gráfico: /Modelo/Mínimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos: orden listavar ; detlist
Opción: --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc.)
Ejemplo: var 4 x1 x2 x3 ; const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR). El primer argumento
especifica el orden de retardos, despues va la estructura de la primera ecuación. No hay
que incluir retardos entre los elementos de listavar — se añadirán automáticamente. El punto y
coma separa las variables estocásticas, para las que se incluirán un número orden de retardos,
de los terminos determinísticos de detlist, tales como la constante, la tendencia temporal y las
variables ficticias estacionales.
De hecho, gretl es capaz de reconocer las variables determinísticas más comunes (constante,
tendencia temporal, variables ficticias que no tengan más valores que el 0 y el 1), así que estas
no es necesario situarlas después del punto y coma. Variables determinísticas más complejas
(p.ej. una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse después
del punto y coma.
Se ejecuta una regresión por separado para cada variable de listavar. La salida de cada ecuación
presenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable; un con-