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Procedimiento para la aplicación de pruebas de raíz unitaria

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Procedimiento para la aplicación de pruebas de raíz unitaria
BANCO CENTRAL DE COSTA RICA
DIVISIÓN ECONÓMICA
DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIÓN ECONÓMICA
PROCEDIMIENTO PARA LA APLICACIÓN DE PRUEBAS
DE RAÍZ UNITARIA
Desirée Castrillo Rojas
Adolfo Rodríguez Vargas
Nota Técnica
DEC-DIE-018-2009-NT, Abril, 2009
Documento de trabajo del Banco Central de Costa Rica, elaborado por el Departamento
de Investigación Económica.
Las ideas expresadas en este documento son responsabilidad de los autores y no
necesariamente representan la opinión del Banco Central de Costa Rica.
DEC-DIE-018-NT-2009
Contenido
1
Introducción .......................................................................................................................................... 1
2
Metodología .......................................................................................................................................... 2
3
Resultados ............................................................................................................................................. 5
4
Comentarios finales ............................................................................................................................ 10
5 Bibliografía .............................................................................................................................................. 12
6 Anexos ..................................................................................................................................................... 13
DEC-DIE-018-NT-2009
1 Introducción
El estudio de Nelson y Plosser (1982), en el que se argumenta que choques actuales tienen un efecto
permanente en el nivel de largo plazo de la mayoría de series macroeconómicas y financieras,
contribuyó en gran medida a fomentar el debate sobre las implicaciones de la existencia de raíces
unitarias en series económicas. Su presencia puede llevar a problemas de inferencia, en el tanto una
regresión para dos variables económicas completamente independientes puede resultar en una
asociación significativa entre ellas, debido al hecho de que ambas poseen una tendencia. En
econometría a estos casos se les llama regresiones espurias. Para evitar este problema es necesario
conocer de antemano el grado de integración de las series. Como consecuencia, una vertiente
importante de estudio se ha ocupado de desarrollar y evaluar métodos de prueba para determinar la
presencia de raíces unitarias.
Las primeras pruebas de raíz unitaria desarrolladas, como las de Dickey y Fuller (1979, 1981) y PhillipsPerron (1988), se basan en una hipótesis nula que no considera cambios estructurales en la serie de
tiempo en estudio. Perron (1989) inaugura la literatura de pruebas de raíz unitaria con cambio
estructural al desarrollar una versión modificada de la prueba Dickey-Fuller, que incluye un quiebre
estructural exógeno, es decir, conocido a priori. Trabajos posteriores modificaron ese procedimiento
para estimar endógenamente el punto de quiebre
. Actualmente, las pruebas de raíz unitaria que
permiten la estimación endógena del punto de quiebre son frecuentemente utilizadas, por ejemplo la
prueba de t mínimo desarrollada por Zivot y Andrews (1992), la prueba de Perron (1997) o las pruebas
de Lee y Strazicich (2003, 2004)1.
Así pues, la variedad disponible de pruebas de raíz unitaria implica que el investigador ha de seleccionar
las que considera más apropiadas para las series con las que se trabaja. En la práctica, la decisión de
cuáles pruebas de raíz unitaria utilizar debería depender en buena medida del criterio técnico basado en
conocimiento previo sobre las series de tiempo en estudio, por ejemplo, conocimiento sobre la
existencia de eventos que sugieran la presencia de cambios estructurales. No existe una forma general
de decidir cuándo una prueba es más adecuada que otra, sino que debe tomarse en cuenta los alcances
y limitaciones de la prueba, y las características de la serie en cuestión.
Tomando en cuenta estas consideraciones, a nivel del Departamento de Investigación Económica (DIE)
del Banco Central de Costa Rica se desea que la aplicación de las diferentes pruebas de raíz unitaria se
lleve a cabo de la forma más sistemática posible, con el fin de uniformar los métodos de prueba y los
criterios de decisión utilizados por sus investigadores. Es deseable, en resumen, que las conclusiones de
las pruebas realizadas sean lo más consistentes posible.
Con ese fin, el objetivo de este informe técnico es realizar una evaluación del desempeño de varias
pruebas de raíz unitaria, mediante simulaciones de Monte Carlo, con el fin de proponer un protocolo de
prueba y conclusión para uso interno en el DIE. El resto del informe se organiza de la siguiente manera:
1
El Anexo 1 resume las hipótesis nulas y alternativas de algunas de las pruebas de raíz unitaria más utilizadas.
1
DEC-DIE-018-NT-2009
en la segunda sección se explican los aspectos metodológicos de las simulaciones realizadas, en la
tercera sección se exponen los resultados de las mismas y se formula un protocolo de aplicación de las
pruebas, y en la última sección se realizan comentarios conclusivos.
2 Metodología
La idea básica del ejercicio fue evaluar el desempeño de varias pruebas de raíz unitaria mediante
simulaciones de Monte Carlo, a partir de las cuales se aproximó la potencia y la probabilidad de
ocurrencia del error tipo I para cada prueba. El primero de estos conceptos se refiere a la probabilidad
de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa, mientras que el segundo consiste en la probabilidad de
rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Por consiguiente, en general se desea que la potencia
de la prueba sea alta y que la probabilidad de ocurrencia del error tipo I sea baja. Adicionalmente, se
evaluó la exactitud con que las pruebas que incluyen cambio estructural estiman la fecha de ocurrencia
de los quiebres.
Las pruebas incluidas en las simulaciones fueron: Dickey-Fuller Aumentada (ADF), Phillips-Perron (PP),
Zivot-Andrews (ZA) y Lee y Strazicich con dos cambios estructurales (LS2). Para cada prueba el
procedimiento general que se siguió fue el siguiente:
a- Se construyeron series de datos artificiales con características definidas a priori: estacionarias o
con raíz unitaria, con cambio estructural o sin él.
b- Se aplicó la prueba de raíz unitaria en estudio.
c- Se repitió este proceso un número considerable de veces y, a partir de los resultados de las
pruebas para todas las iteraciones, se calculó la frecuencia relativa de rechazo de la hipótesis
nula, y en los casos que aplicase, la frecuencia relativa de acierto en la estimación de la fecha de
cambio estructural.
En particular, se aplicó el procedimiento anterior para cada uno de los casos ilustrados en la Figura 1. Se
generaron series estacionarias y series con raíz unitaria. Cada uno de estos tipos de serie podía incluir
cambio estructural o no incluirlo. En el primer caso, se decidió incluir 2 cambios estructurales en cada
serie, a fin de realizar la evaluación en el caso más general posible dentro del espectro de posibilidades
que consideran las pruebas (en este caso, los 2 quiebres estructurales de la prueba LS2).
Una dimensión adicional que se introdujo en las series es el tipo de quiebre estructural. Las pruebas de
raíz unitaria con cambio estructural (ZA, PP, LS2) usualmente consideran dos modelos alternativos de
quiebre: uno en el que el nivel (intercepto) cambia y otro en el que el intercepto y la tendencia varían
simultáneamente. Para este ejercicio se considerarán ambos casos y se asumirán 2 cambios en nivel y 2
en nivel y tendencia.
Adicionalmente, como es común en este tipo de evaluaciones de pruebas, se incluyeron cambios
estructurales de magnitudes distintas, con el fin de verificar la sensibilidad de las conclusiones al tamaño
de los quiebres. En este caso, se utilizaron 3 magnitudes distintas de quiebre estructural.
2
DEC-DIE-018-NT-2009
En resumen, como puede apreciarse en la Figura 1, para cada prueba de raíz unitaria se realizaron
simulaciones para 14 posibles tipos de series artificiales.
Figura 1
Series de datos artificiales usadas en las simulaciones
Magnitud: 0.08
2 cambios en intercepto
Magnitud: 0.2
Magnitud: 1.0
con 2 cambios estructurales
Magnitud: 0.08, 0.0001
estacionaria
2 cambios en intercepto
y tendencia
Magnitud: 0.2, 0.0005
Magnitud: 1.0, 0.001
sin cambio estructural
Series artificiales
sin cambio estructural
Magnitud: 0.08
con raíz unitaria
2 cambios en intercepto
Magnitud: 0.2
Magnitud: 1.0
con 2 cambios estructurales
Magnitud: 0.08, 0.0001
2 cambios en intercepto
y tendencia
Magnitud: 0.2, 0.0005
Magnitud: 1.0, 0.001
Cada serie de 100 observaciones se generó partiendo de la especificación general con intercepto y
tendencia, dada por:
donde
, con
Recuérdese que en las pruebas a evaluar la hipótesis nula es presencia de raíz unitaria, mientras que la
alternativa es estacionariedad. Así pues, se generaron series asumiendo que la hipótesis nula era
verdadera (β = 1) y asumiendo que la hipótesis alternativa era verdadera (β = 0.8).
Adicionalmente, los cambios estructurales se introdujeron en los períodos de quiebre
y
, con lo cual se definió el siguiente formato para las series de datos con cambios estructurales:
3
DEC-DIE-018-NT-2009
Modelo con dos quiebres en intercepto:
con
para
Modelo con dos quiebres en
intercepto y en tendencia:
con
para
y con
para
En ambos modelos, las variables artificiales
y
introducen los cambios en intercepto y tendencia,
respectivamente. La magnitud de dichos cambios, por su parte, viene dada por
y
. En las
simulaciones se usaron tres pares de valores para ( , ): (0.08, 0.0001), (0.2, 0.0005) y (1, 0.001). Para
todos los casos se utilizaron valores de
y
y se asumió que
En los gráficos de la Figura 2 se ilustran algunos ejemplos de las series generadas.
y que
2
Las simulaciones para las pruebas ADF y PP se realizaron por medio del programa econométrico Eviews,
versión 6.0, y se aplicaron 10 000 iteraciones en cada caso evaluado. Las simulaciones para las pruebas
ZA y LS2 se realizaron por medio del programa WinRATS, versión 6.3, y se aplicaron 1 000 iteraciones. El
código de los programas utilizados para realizar las simulaciones puede solicitarse a los autores.
Figura 2
Gráficos de algunas series aleatorias generadas
Serie estacionaria con 2 cambios
estructurales en nivel y tendencia
Serie estacionaria sin cambio estructural
4
6
4
2
2
0
0
-2
-2
-4
-4
25
50
75
100
25
Serie con raíz unitaria con 2 cambios
estructurales en nivel y tendencia
50
75
100
Serie con raíz unitaria sin cambio estructural
20
5
16
0
12
-5
8
-10
4
-15
0
-20
-4
-25
25
50
75
100
25
50
75
100
2
Estos valores se utilizaron para ser consistentes con Lee y Strazicich (2004), quienes los aplican en las
simulaciones implementadas para evaluar su prueba LS1.
4
DEC-DIE-018-NT-2009
3 Resultados
3.1 Resultados de las simulaciones
Los cuadros 1 a 6 muestran los resultados de las simulaciones realizadas para las pruebas de raíz
unitaria. En el panel superior de cada cuadro se muestra la frecuencia de rechazo de la hipótesis nula
cuando esta es verdadera, lo que se toma como indicador de la probabilidad de error tipo I. Se desearía
que estos valores sean bajos. El panel inferior muestra la frecuencia de rechazo de la hipótesis nula
cuando la alternativa es verdadera, lo cual aproxima la potencia de la prueba. En ambos paneles se
muestran resultados para una hipótesis sin cambio estructural y con cambio estructural de diferentes
magnitudes.
En los cuadros 1 y 2 se presentan los resultados de las simulaciones para las pruebas ADF y PP, en el
caso de los modelos con dos cambios en nivel y con dos cambios en nivel y tendencia, respectivamente.
Puede apreciarse que, bajo la hipótesis nula, la frecuencia de rechazo en ambas pruebas es cercana al
nivel de significancia utilizado (5%), independientemente de la presencia y tamaño de los cambios
estructurales.
La potencia de la prueba PP es consistentemente mayor a la de ADF y en ambos casos se mantiene por
encima del 60% y presenta una disminución conforme aumenta el tamaño de los cambios estructurales3.
Cuadro 1
Resultados de las simulaciones para las pruebas ADF y PP
Series con dos cambios en nivel
Número de iteraciones:
Hipótesis nula es verdadera
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
10.000
Raíz unit. sin cambio estructural
Raíz unit. con cambios en nivel (d1)
0.08
0.20
1.00
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambios en nivel (d1)
0.08
0.20
1.00
% RECHAZO CON
ADF (0,05)
PP (0,05)
0,055
0,059
0,058
0,055
0,056
0,054
0,055
0,059
0,653
0,664
0,650
0,650
0,625
0,676
0,671
0,640
3
Cabe destacar que aun cuando se considera un término de tendencia y se incorpora cambio estructural, estos
resultados concuerdan con los de Dickey y Fuller (1981, cuadro VIII).
5
DEC-DIE-018-NT-2009
Cuadro 2
Resultados de las simulaciones para las pruebas ADF y PP
Series con dos cambios en nivel y en tendencia
Número de iteraciones:
Hipótesis nula es verdadera
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
10.000
Raíz unit. sin cambio estructural
Raíz unit. con cambio en nivel y tendencia
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005
1.00, 0.001
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambio en nivel y tendencia
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005
1.00, 0.001
% RECHAZO CON
ADF (0,05)
PP (0,05)
0,055
0,062
0,058
0,054
0,054
0,055
0,054
0,055
0,658
0,679
0,645
0,650
0,617
0,668
0,668
0,635
Los cuadros 3 y 4 muestran los resultados de las simulaciones realizadas para la prueba ZA para los
modelos con dos cambios en nivel y dos cambios en nivel y tendencia, respectivamente. Debe
recordarse que esta prueba considera solo un cambio estructural bajo la hipótesis nula, mientras que las
series generadas incluyen dos. Así pues, ahora se incluye el porcentaje de casos en los que la estimación
endógena de la fecha de cambio se aleja en no más de 5 períodos del quiebre inferior (
o
superior (
Para la prueba ZA el porcentaje de rechazo bajo la hipótesis nula es mayor que para ADF y PP, pero
considerablemente menor que para la prueba LS2. La potencia de la prueba es menor en comparación
con ADF, PP y LS, y además disminuye conforme aumenta el tamaño de los quiebres.
La potencia de la prueba LS2, como se aprecia en los cuadros 5 y 6, es relativamente alta en
comparación con la de ZA. Sin embargo, el porcentaje de rechazo bajo la hipótesis nula es mayor en
este caso. Esto contrasta con los resultados de Lee y Strazicich (2003), en los que la prueba LS2 en
general mostró menor potencia y menor probabilidad de error tipo I. Bajo ambas hipótesis, las fechas
de quiebre estimadas endógenamente en LS2 aproximaron relativamente bien las verdaderas fechas del
cambio estructural4.
En general, a partir de las simulaciones se puede concluir que, aun cuando no consideran cambio
estructural, las pruebas PP y ADF presentan la potencia más alta (seguida por LS2), y la menor
probabilidad de error tipo I (seguida por ZA).
Con respecto a las fechas de quiebre, es la LS2 la que las ubica con más exactitud. Dado que esta prueba
considera dos cambios estructurales, el mismo número incluido en las series generadas, no debería
asumirse dicha exactitud para el caso de un solo cambio estructural.
4
Para rangos de tolerancia de 5 y 10 períodos, los porcentajes de acierto fueron de al menos 33.5% y 66% en cada
caso.
6
DEC-DIE-018-NT-2009
Cuadro 3
Resultados de las simulaciones para la prueba ZA
Series con dos cambios en nivel
Número de iteraciones:
1.000
% RECHAZO CON
ZA (0,05)
Hipótesis nula es verdadera
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
Raíz unit. sin cambio estructural
Raíz unit. con cambios en nivel (d1)
0.08
0.20
1.00
0,093
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambios en nivel (d1)
0.08
0.20
1.00
0,267
0,104
0,104
0,089
0,238
0,208
0,197
% ACIERTO
FECHA INF +-5
FECHA SUP+-5
0,153
0,164
0,176
0,113
0,107
0,131
0,139
0,124
0,128
0,100
0,107
0,137
Cuadro 4
Resultados de las simulaciones para la prueba ZA
Series con dos cambios en nivel y en tendencia
Número de iteraciones:
1.000
% RECHAZO CON
ZA (0,05)
Hipótesis nula es verdadera
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
Raíz unit. sin cambio estructural
Raíz unit. con cambio en nivel y tendencia (d1,d2)
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005.
1.00, 0.001
0,071
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambio en nivel y tendencia (d1,d2)
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005.
1.00, 0.001
0,236
0,092
0,102
0,100
0,256
0,236
0,226
% ACIERTO
FECHA INF +-5
FECHA SUP+-5
0,195
0,159
0,162
0,106
0,134
0,137
0,126
0,136
0,107
0,095
0,104
0,131
7
DEC-DIE-018-NT-2009
Cuadro 5
Resultados de las simulaciones para la prueba LS2
Series con dos cambios en nivel
Número de iteraciones:
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
1.000
Raíz unit. sin cambio estructural
Raíz unit. con cambios en nivel (d1)
0.08
0.20
1.00
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambios en nivel (d1)
0.08
0.20
1.00
% RECHAZO
CON LS2 (0,05)
0,390
FECHA INF +-5
% ACIERTO
FECHA SUP +-5
FECHA INF +-10
0,446
0,431
0,419
0,345
0,335
0,347
0,369
0,353
0,403
0,634
0,622
0,618
0,635
0,66
0,661
0,341
0,347
0,334
0,335
0,346
0,355
0,62
0,615
0,601
0,621
0,594
0,628
FECHA SUP +-10
0,586
0,577
0,551
0,566
Cuadro 6
Resultados de las simulaciones para la prueba LS2
Series con dos cambios en nivel y en tendencia
Número de iteraciones:
1.000
% RECHAZO
CON LS2 (0,05)
Hipótesis nula es verdadera
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
Raíz unit. sin cambio estructural
Raíz unit. con cambio en nivel y tendencia (d1,d2)
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005.
1.00, 0.001
0,416
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambio en nivel y tendencia (d1,d2)
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005.
1.00, 0.001
0,566
0,425
0,433
0,409
0,565
0,555
0,579
FECHA INF +-5
% ACIERTO
FECHA SUP +-5
FECHA INF +-10
FECHA SUP +-10
0,317
0,307
0,343
0,368
0,362
0,396
0,610
0,587
0,584
0,619
0,628
0,647
0,340
0,321
0,335
0,359
0,377
0,36
0,617
0,594
0,601
0,642
0,612
0,626
3.2 Formulación de un procedimiento para la aplicación de pruebas de
raíz unitaria
De acuerdo con las estimaciones de potencia y probabilidad de ocurrencia del error tipo I obtenidas a
partir de las simulaciones, en el Departamento de Investigación Económica inicialmente se propuso el
procedimiento de aplicación de pruebas de raíz unitaria que se detalla en el Anexo 2. El desempeño del
procedimiento anterior fue evaluado mediante una simulación en la que se generaron 100 000 series
estacionarias e idéntica cantidad con raíz unitaria, todas ellas con 2 cambios estructurales en nivel y en
8
DEC-DIE-018-NT-2009
tendencia. Los resultados de esta simulación revelaron que la última etapa del procedimiento original
era innecesaria y que el procedimiento podría abreviarse al representado en la Figura 3.
Figura 3
Procedimiento para la aplicación de pruebas de raíces unitarias
Raíz unitaria
Raíz unitaria
ZA/LS2
Estacionaria
PP/ADF
Estacionaria
Así pues, el procedimiento cuyo uso se recomienda consta de dos etapas:
a- Se aplica PP o ADF. Si se rechaza la hipótesis nula de raíz unitaria, el procedimiento acabaría y
se asumiría que la serie es estacionaria. Esto se fundamenta en que si la hipótesis alternativa es
verdadera, mediante estas pruebas se tiene una mayor probabilidad de rechazar la nula de raíz
unitaria.
b- Si mediante PP o ADF no se rechaza la hipótesis nula, se aplicaría ya sea ZA o LS2 y el proceso
concluiría con el resultado de esta segunda etapa.
La escogencia entre ZA o LS2 en la segunda etapa debería depender del conocimiento previo que el
usuario posea sobre la serie. Si existe criterio técnico para suponer la presencia de un cambio
estructural, podría usarse ZA. Si se sospecha que existe más de un cambio, podría usarse LS2, en vista
de que en general estima con más exactitud las fechas de los cambios. Además, recordemos que las
pruebas LS en teoría no sufren del problema de rechazos espurios del que adolece ZA (ver Lee y
Strazicich, 2001, 2003), por lo que esta podría ser una razón para preferir LS2 a ZA.
Como se explica en el Anexo 2, los resultados de las simulaciones para el procedimiento original en
realidad también constituyen una evaluación del procedimiento abreviado de la Figura 3. Así pues, para
series estacionarias, entre el 70 y el 73% de las veces el procedimiento propuesto permitió rechazar la
hipótesis nula de raíz unitaria. Cuando las series en prueba efectivamente tenían raíz unitaria, el
porcentaje de rechazo fue de solo 7%.
El Cuadro 7 presenta el porcentaje de rechazos de la hipótesis nula de raíz unitaria, resultante de aplicar
únicamente PP o de aplicar el procedimiento propuesto en esta sección. Por ejemplo, para series
estacionarias que no presentan cambio estructural, la hipótesis nula se rechazaría en un 68% de las
veces si se aplicara solamente la prueba PP, pero en alrededor de 73% si se empleara el procedimiento
9
DEC-DIE-018-NT-2009
completo. Por el contrario, si las series presentaran raíz unitaria, el porcentaje de rechazo aumentaría
ligeramente al utilizar todas las pruebas.
Si se conoce que existe cambio estructural, para series estacionarias la hipótesis nula se rechazaría en
alrededor de 66% de las veces en caso de usar solamente la PP, pero ese porcentaje aumentaría a 72%
al utilizar el procedimiento completo. En series con raíz unitaria, el porcentaje de rechazos se
incrementaría en 1.4 puntos porcentuales al aplicar el procedimiento en su totalidad.
En resumen, al utilizar el procedimiento completo, en comparación con aplicar únicamente la prueba
PP5, se da un incremento de al menos 5 puntos en el porcentaje de rechazos cuando la hipótesis nula es
falsa. Sin embargo, si la hipótesis nula es verdadera, la probabilidad de cometer el error tipo I se
incrementa ligeramente. Dado este último riesgo, la decisión de utilizar o no el procedimiento en su
totalidad dependería del criterio técnico del usuario.
Cuadro 7
Porcentajes de rechazo de la hipótesis nula utilizando solo PP o procedimiento abreviado
Series con dos cambios en nivel y en tendencia
Número de iteraciones:
100.000
% RECHAZO (0,05)
Solo PP
Procedimiento
Hipótesis nula es verdadera
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
1/
Raíz unit. sin cambio estructural
1/
Raíz unit. con cambio en nivel y tendencia
6,2
6,9
5,5
6,9
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambio en nivel y tendencia 1/
67,9
73,0
65,7
71,5
Promedios para las tres magnitudes de cambio
4 Comentarios finales
En este estudio se evaluó la potencia y probabilidad del error tipo I para las pruebas Dickey-Fuller
Aumentada, Phillips-Perron, Zivot-Andrews y Lee-Strazicich con dos cambios estructurales mediante la
realización de una cantidad considerable de simulaciones. En general, se puede concluir que las dos
primeras presentan la potencia más alta, y la menor probabilidad de error tipo I. Además, las
estimaciones de potencia para la ADF son similares a las de Dickey y Fuller (1981), aun cuando existe
cambio estructural. Con respecto a las fechas de cambio, como era esperable, es la LS2 la que ubica con
más exactitud las dos fechas en las que se introdujo un cambio.
5
O alternativamente, la ADF, que mostró una potencia similar.
10
DEC-DIE-018-NT-2009
Con base en esos resultados, el procedimiento de aplicación de pruebas de raíz unitaria desarrollado
inicia con el uso de PP o ADF, y continúa con la realización de ZA o LS2. Debe destacarse que este
procedimiento es similar a la práctica habitual en el DIE, de utilizar inicialmente las pruebas más
tradicionales (ADF, PP), complementadas de ser necesario con pruebas que incluyen cambio estructural.
Se encontró que el uso del procedimiento propuesto incrementó de forma considerable el porcentaje de
rechazos de la hipótesis nula cuando era falsa, pero también incrementó ligeramente ese porcentaje
cuando la hipótesis nula era verdadera.
No debe olvidarse que las simulaciones se realizaron para el caso más general de dos cambios
estructurales. Además, se decidió no incluir la prueba LS1 y debido a limitaciones en el poder de
cómputo, el número de repeticiones para las pruebas que incluyen cambio estructural fue menor.
11
DEC-DIE-018-NT-2009
5 Bibliografía
Dickey, D.A y Fuller, W.A. (1981). Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit
Root. Econometrica, 49( 4), pp. 1057-1072.
Elder, J. y P.E. Kennedy (2001). F Versus T Tests for Unit Roots. Economics Bulletin, 3(3), pp. 1-6
Lee, J. y M. Strazicich (2001). Break point estimation and spurious rejections with endogenous unit root
tests. Oxford Bulletin of Economics and Estatistics, 63(5), pp. 535-558.
Lee, J. y M. Strazicich (2003). Minimum LM Unit Root Test with Two Structural Breaks. Review of
Economics and Statistics, 85(4), pp 1082-1089.
Lee, J. y M. Strazicich (2004). Minimum LM Unit Root Test with One Structural Break. Appalachian State
University Working Paper, disponible en: http://econ.appstate.edu/RePEc/pdf/wp0417.pdf
Nelson, C. y C. Plosser (1982). Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series: Some
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Perron, P. (1989). The Great Crash, the Oil Price Shock, and the Unit Root Hypothesis. Econometrica,
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Phillips, P.C.B y P. Perron (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika 75(2), pp.
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Rodríguez, A. (2009). Pruebas de raíz unitaria con cambio estructural de Lee y Strazicich (Nota Técnica
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Zivot, E. y D. W. K. Andrews (1992). Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and the
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[email protected]
[email protected]
12
DEC-DIE-018-NT-2009
6 Anexos
Anexo 1. Resumen de hipótesis nula y alternativa para varias pruebas de
raíz unitaria
DickeyFuller
Aumentada
Raíz unitaria sin
cambio
estructural
HIPÓTESIS
NULA

ZivotAndrews

Perron
(1997)
Estacionariedad
con cambio
estructural

LeeStrazicich
(1 cambio)
LeeStrazicich
(2 cambios)





Raíz unitaria
con cambio
estructural
Estacionariedad
sin cambio
estructural
HIPÓTESIS
ALTERNATIVA

PhillipsPerron



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Anexo 2. Procedimiento original para la aplicación de pruebas de raíces
unitarias
El procedimiento propuesto originalmente, ilustrado en la Figura 4, se desarrolla de la siguiente manera:
a) Se iniciaría con la aplicación de las pruebas de PP o ADF, dado que son las que muestran una
mayor potencia. Si se rechaza la hipótesis nula de raíz unitaria, el procedimiento acabaría y
se asumiría que la serie es estacionaria. Esto se fundamenta en que si la hipótesis
alternativa es verdadera, mediante estas pruebas se tiene una mayor probabilidad de
rechazar la nula de raíz unitaria.
b) En el caso contrario, se aplicaría la prueba de ZA. Si no es posible rechazar la hipótesis nula,
el procedimiento acabaría y se asumiría que la serie tiene raíz unitaria. La justificación sería
que al ser ZA la prueba con la segunda menor probabilidad de error tipo I, se esperaría que
rechace la hipótesis nula de raíz unitaria en menos casos que LS2.
c) Si mediante ZA se rechaza la hipótesis nula, se realizaría la prueba LS2. Si el resultado es el
rechazo de la hipótesis nula, el procedimiento acabaría y se asumiría estacionariedad.
Recuérdese que LS2 es la prueba que le sigue en potencia a ADF y PP.
d) Finalmente, si mediante LS2 no es posible rechazar la hipótesis nula, la conclusión debería
basarse en otro criterio técnico.
Figura 4
Procedimiento original para la aplicación de pruebas de raíz unitaria
Raíz unitaria *
Raíz unitaria
ZA
Raíz unitaria
Estacionaria
1
LS2
PP/ADF
Estacionaria *
Estacionaria *
* Conclusión del proceso
1
Conclusión debe basarse en criterio del técnico
El desempeño del procedimiento anterior fue evaluado mediante una simulación en la que se generaron
100 000 series estacionarias e idéntica cantidad con raíz unitaria, todas ellas con 2 cambios estructurales
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DEC-DIE-018-NT-2009
en nivel y en tendencia. Los resultados de esta simulación se muestran en el Cuadro 8. En la columna
“PP –ZA –LS2” se muestran los resultados de aplicar las pruebas en ese orden, lo que corresponde al
procedimiento descrito en este anexo. Puede apreciarse que entre el 70 y el 73% de las veces se
rechazó la hipótesis de raíz unitaria para las series estacionarias. Como dato adicional, en todos los
casos en que se utilizó la prueba LS2 se rechazó la hipótesis nula, por lo que su aplicación no cambió la
conclusión de la fase previa (en la que se utilizó ZA).
Este resultado sugirió repetir la evaluación invirtiendo el orden de aplicación de ZA y LS2. En la columna
“PP –LS2 –ZA” puede apreciarse que este cambio no afectó significativamente el porcentaje de rechazos
para series estacionarias. Además, de nuevo se encontró que la aplicación de ZA no afectó la conclusión
de la etapa anterior (en la que se usó LS2).
Para las series con raíz unitaria, el porcentaje de rechazos fue cercano al 7% independientemente del
orden en que se aplicaran las pruebas de ZA y LS2.
Por estas razones, se decidió abreviar el procedimiento al descrito en la sección 3.2 de este documento,
por cuanto los resultados de las simulaciones del Cuadro 8 en realidad corresponden a un proceso en el
que no es necesario aplicar la última etapa del procedimiento original.
Cuadro 8
Resultados de las simulaciones para el procedimiento original
Series con dos cambios en nivel y en tendencia
Número de iteraciones:
100.000
% RECHAZO (0,05)
Hipótesis nula es verdadera
β=1
Hipótesis alternativa es verdadera
β = 0.8
PP - ZA - LS2
PP - LS2 - ZA
Raíz unit. sin cambio estructural
Raíz unit. con cambio en nivel y tendencia (d1,d2)
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005
1.00, 0.001
6,9
7,0
7,0
6,8
6,9
7,0
7,0
6,8
Estac. sin cambio estructural
Estac. con cambio en nivel y tendencia (d1,d2)
0.08, 0.0001
0.20, 0.0005
1.00, 0.001
73,3
72,9
73,1
72,8
69,2
73,0
72,8
68,8
15
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