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DEMANDA DE AUTOMÓVILES NUEVOS EN VENEZUELA

Elvis Padilla
Jonny Sequera

 

 

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IV.2. Pruebas de Raíces Unitarias

Para poder llevar a cabo el análisis de cointegración, es necesario conocer el orden de integración de las variables a utilizar en la estimación del modelo. Para detectar si una serie es estacionaria o no se aplica la prueba de estacionariedad basada en la Función de Autocorrelación (ACF) y las pruebas de raíces unitarias, mejor conocida como los test de Dickey-Fuller (DF) y Dickey-Fuller Aumentado (ADF) (ver e.g Maddala, 1996; Greene, 1999; Gujarati, 2001). (1)

En primer lugar se aplicaron las pruebas nombradas a las variables reales, donde destaca el hecho de que todas las variables resultaron ser no estacionarias, es decir, tienen al menos una raiz unitaria, a excepción de las variables Ahorro Nacional Neto Real (ANNR) e Índice de Precios de las Viviendas (IPVI) quienes resultaron ser variables del tipo estacionarias, es decir, de orden cero. Estos resultados se puede observar en las tablas IV.2.1 y IV.2.2, donde se encuentran los valores arrojados por las pruebas DF y ADF, así como los correologramas.

Es pertinente precisar, que los valores que interesan de la dicha tabla so los de las líneas indicadas como “Con Tendencia”, ya que al momento de graficar las respectivas series temporales, estas muestran una clara tendencia a lo largo de los años. Los gráficos de las variables se encuentran en los anexos, así como los gráficos de los correologramas.

Sin embargo, para asegurar este resultado es necesario realizar las pruebas a las variables en niveles, es decir, se calcular los logaritmos naturales a las series de tiempo y se aplican las respectivas pruebas. Estos resultados se muestran en las tablas IV.2.3 y IV.2.4, de donde se puede confirmar que las variables en niveles siguen manteniendo una tendencia en el tiempo, es decir, son no estacionarias, por lo que se puede asegurar que estas variables poseen al menos una raiz unitaria. De la misma manera, los gráficos están disponibles en los anexos.

Ahora, hay que diferenciar las series y realizar el mismo procedimiento y el número de veces que haya que diferenciarlas para que se vuelvan estacionarias, determinará su orden de integración. En las tablas IV.2.5 y IV.2.6, se encuentran los resultados, los cuales muestran que el resto de las variables son integradas de orden uno I(1), debido a que las series en sus primeras diferencias, se convirtieron estacionarias, por lo que se concluye que tienen una raiz unitaria.(2)

 

 

 

En conclusión, los resultados para las diferentes series de tiempo se puede resumir como: se encontraron dos variables I(0), es decir, que no tienen raiz unitaria y por ende son estacionarias, siendo estas el ahorro nacional neto real (ANNR) y el índice de precios de las viviendas (IPVI). Por otro lado, se encontraron doce variables del tipo I(1), es decir, que tienen una raiz unitaria, las cuales son la demanda de automóviles (DA), el stock de automóviles en circulación (SA), el producto interno bruto real (PIBR), la tasa de inflación (INF), el tipo de cambio efectivo real (TCER), la tasa de interés activa real (TIAR), la tasa de desempleo (DES), la liquidez monetaria real (M2R), el índice de precios de los automóviles (IPA), el índice de precios relativo de los automóviles (IPRA), el índice de precios relativo de las viviendas (IPRVI) y el producto interno bruto real per cápita (PIBRPC).


1. En el capítulo VI se desarrolla una explicación más detallada de la metodología utilizada para el análisis empírico.
2. La variable DLIPA pasa el test de ADF al 10% de error y no al 5% como el resto y las variables DLIPRA y DLIPRVI no pasan la referida prueba, aunque si la DF que es mas débil que la ADF, lo que puede deberse al pequeño tamaño de muestra, por lo que se asume el resultado de la DF.
 

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