Un modelo de corrección de errores para el tipo de cambio real en ...

Un modelo de corrección de errores para el TCR de Uruguay: 1983:I-2005:IV
Tabla III: Raíces unitarias en los residuos de LP
Null Hypothesis: DESRESID has a unit root
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=11)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.280780 0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Null Hypothesis: DESRESID has a unit root
Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel)
Adj. t-Stat Prob.*
Phillips-Perron test statistic -4.286757 0.0000
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Estos residuos, no obstante, no debieran ser un ruido blanco, ya que se pretende que
sean explicativos de la tasa de variación del TCReq. Según el teorema de
Representación de Granger, la relación de largo plazo actúa como un eje gravitacional
de los movimientos del TCR de corto plazo. La fuerte autocorrelación positiva que
muestran los mismos resulta evidente en la propia salida de la ecuación de LP (D-W=
0.68), o a través del análisis del correlograma, lo que permite descartar la hipótesis de
ruido blanco.
Tabla IV: Correlograma de los residuos de LP
Sample: 1983Q1 2005Q4
Included observations: 92
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
. |***** | . |***** | 1 0.656 0.656 40.885 0.000
. |**** | . |*. | 2 0.479 0.086 62.954 0.000
. |*** | . |*. | 3 0.439 0.168 81.650 0.000
. |** | .*| . | 4 0.273 -0.158 88.956 0.000
. |*. | . | . | 5 0.195 0.027 92.721 0.000
. |*. | .*| . | 6 0.119 -0.080 94.138 0.000
. |*. | . |*. | 7 0.092 0.079 94.991 0.000
. | . | . | . | 8 0.057 -0.044 95.322 0.000
En este punto, se hace explícito que se encuentran presentes las condiciones para
una representación à la Granger. La conveniencia de trabajar de este modo,
separando las relaciones de largo y corto plazo, radica en que de estimarse un modelo
dinámico uniecuacional en muestras reducidas, la riqueza de su especificación puede
arrojar ruidos blancos, aún cuando las series en niveles no esten cointegradas.
Análisis de exogeneidad:
Desde un punto de vista intuitivo, la exogeneidad implica que se puede tomar como
dada la variable de interés. Naturalmente, según el uso que se le quiera dar a la
variable existirán diversos tipos de exogeneidad. Engle, Hendry y Richards (1983)
llaman exogeneidad débil a la condición necesaria para realizar inferencia;
Preliminar -19-