GUIA DE INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA UTILIZANDO GRETL

GUIA DE INTRODUCCIÓN A LA ECONOMETRÍA UTILIZANDO GRETL

Mª Isabel Cal Bouzada
Mª Victoria Verdugo Matés
(CV)
ical@uvigo.es
ISBN-13: 978-84-16036-47-9
Nº Registro: 201446129

Sinopsis

Gretl, acrónimo de Gnu Regression Econometric y Time Series, es un paquete de software libre desarrollado en la Universidad de Wake Forest por Allin Cottrell. Es relativamente fácil de usar, con una gran flexibilidad y con grandes posibilidades en el manejo de datos, incluyendo operaciones de álgebra matricial. Además de permitir la estimación y el contraste de multitud de modelos econométicos, permite establecer rutinas de programación que facilitarán en gran medida el trabajo del usuario avanzado.
Una de las "ventajas" de Gretl es su presentación bajo el entorno Windows, basada en menús desplegables y ventanas, lo que facilita al usuario una rápida familiarización con el mismo y la utilización de todos los programas de dicho entorno de forma totalmente compatible.
A pesar de que las ventanas o cuadros de diálogo pueden resultar insuficientes1 para realizar determinadas tareas, es el modo aconsejable para iniciarse en el manejo del programa, pues no requiere conocimiento previo alguno, salvo estar familiarizado con programas que funcionen bajo el entorno Windows. No es necesario conocer las instrucciones ni su formato de escritura, es suficiente con que el usuario haga la selección oportuna en cada una de las ventanas o cuadros de diálogo que se van abriendo desde que se selecciona la tarea o procedimiento en los distintos menús y submenús disponibles en la Ventana Principal del programa.

1 Aunque no todos los comandos o instrucciones tienen asociados ventanas o cuadros de diálogo, Gretl abarca una amplia gama de procedimientos econométricos.

Índice

Capítulo 1. INTRODUCCIÓN A GRETL
1.1. Presentación de Gretl
1.2. Inicio de una sesión de trabajo
1.2.1. Ventana Principal o Ventana del Programa
1.3. ¿Cómo ejecutar Gretl?
1.4. Configuración de Gretl
Capítulo 2. MANEJO Y ANÁLISIS DE DATOS
2.1. Presentación
2.2. Introducción de datos
2.2.1. Introducción de datos directamente en el programa
2.2.1.1. ¿Cómo introducir datos?
2.2.2. Introducción de datos a través de la Consola Gretl y/o de los guiones o ficheros de comandos
2.2.3. ¿Cómo crear un fichero de datos?
2.2.3.1. Utilizar el menú Archivo
2.2.3.2. Utilizar el comando store
2.2.4. Recuperación de datos desde un fichero
2.2.4.1. Ficheros de datos de Gretl
2.2.4.1.1. Utilizar el menú Archivo
2.2.4.1.2. Utilizar el comando open
2.2.4.2. Ficheros de datos de Excel
2.2.4.2.1. Utilizar el menú Archivo
2.2.4.2.2. Utilizando el comando open
2.3. ¿Cómo ver las variables?
2.3.1. Utilizar el comando print
2.4. ¿Cómo generar nuevas variables?
2.4.1. Utilizar el comando genr
2.4.2. Comandos para generar varias variables a la vez
2.5. ¿Cómo saber que variables están disponibles en la sesión de trabajo?
2.5.1. Utilizar el menú Ver
2.5.2. Utilizar el comando varlist
2.6. ¿Cómo cambiar el nombre de las variables?
2.6.1. Utilizar el menú Variable
2.6.2. Utilizar el comando rename
2.7. ¿Cómo borrar variables?
2.7.1. Utilizar el comando delete
2.8. ¿Cómo ordenar variables?
2.9. ¿Cómo generar vectores y matrices?
2.9.1. Utilizar el menú Añadir
2.9.2. Utilizar el comando matrix
2.9.2.1. ¿Cómo identificar los elementos de una matriz?
2.9.2.2. ¿Cómo identificar las filas de una matriz?
2.9.2.3. ¿Cómo identificar las columnas de una matriz?
2.10. Relación entre los comandos genr, matrix y scalar
2.11. ¿Cómo calcular los estadísticos descriptivos de las variables?
2.11.1. Utilizar el menú Ver
2.11.2. Utilizar el comando summary
2.12. ¿Cómo hacer representaciones gráficas?
2.12.1. Utilizar el menú Ver
2.12.2. Utilizar el comando gnuplot
2.12.3. Utilizar el comando scatters
2.12.4. Utilizar el comando textplot
2.13. ¿Cómo modificar el rango muestral?
2.13.1. Utilizar el menú Muestra
2.13.2. Utilizar el comando smpl
Capítulo 3. MCO: MODELO DE REGRESIÓN LINEAL CLÁSICO
3.1. Presentación e Hipótesis Básicas del Modelo de Regresión Lineal Múltiple
3.2. ¿Cómo estimar por MCO en Gretl?
3.2.1. Utilizar el menú Modelo
3.2.2. Utilizando el comando ols
3.3. Análisis de la información proporcionada para una estimación MCO de un modelo formulado con ordenada en el origen
3.4. Análisis de los residuos
3.5. Análisis de las sumas de cuadrados: tabla ANOVA
3.6. Análisis gráfico: menú Gráficos de la Ventana Modelo
3.7. Estimación MCO de un modelo formulado sin ordenada en el origen
3.8. Interpretación de los coeficientes
3.9. Formas funcionales alternativas
3.10. Predicción
3.10.1. Utilizar el menú Análisis
3.10.2. Utilizando el comando fcast
3.11. Ejercicio de aplicación
3.11.1. Estimación MCO del modelo con ordenada en el origen
3.11.1.1. Resultados de la estimación utilizando álgebra matricial
3.11.2. Interpretación de coeficientes
3.11.3. Análisis gráfico
3.11.4. Estimación MCO del modelo sin ordenada en el origen
3.11.4.1. Resultados de la estimación utilizando álgebra matricial
3.11.5. Formas funcionales alternativas
3.11.6. Predicción
3.11.6.1. Predicción a través del comando fcast
3.11.6.2. Predicción utilizando álgebra matricial
Capítulo 4. CONTRASTES DE HIPÓTESIS Y REGIONES DE CONFIANZA
4.1. Hipótesis del Modelo de Regresión Lineal Normal Clásico (MRLNC)
4.2. Contrastes de hipótesis
4.3. ¿Cómo realizar contrastes de hipótesis en Gretl?
4.3.1. Utilizar el menú Contrastes
4.3.2. Utilizando el comando restrict
4.4. ¿Cómo buscar el p-valor y el valor crítico en una distribución?
4.4.1. Valor crítico
4.4.2. P-valor
4.5. Regiones de Confianza
4.5.1. ¿Cómo calcular intervalos y regiones de confianza en Gretl?
4.5.2. ¿Cómo utilizar el intervalo de confianza en el contraste de hipótesis?
4.6. Ejercicio de aplicación
4.6.1. Estimación MCO del modelo
4.6.2. Contrastes de nulidad individual
4.6.2.1. Contrastes de nulidad individual utilizando del estadístico t
4.6.2.2. Contrastes de nulidad individual a través del comando restrict
4.6.3. Contraste de nulidad conjunta para todos los parámetros del modelo
4.6.4. Contraste de nulidad conjunta para los parámetros que acompañan a las variables explicativas del modelo
4.6.5. Contraste de nulidad conjunta para un subconjunto paramétrico
4.6.6. Contraste de nulidad para una combinación lineal
4.6.7. Intervalos de confianza
4.6.8. Regiones de confianza
4.6.9. Contrastes de hipótesis utilizando la matriz de restricciones lineales (R)
4.6.10. Contrastes de hipótesis mediante sumas residuales
4.6.11. Contrastes de nulidad utilizando del comando omit
4.6.12. Contrastes de nulidad utilizando el comando add
4.6.13. Contrastes de nulidad utilizando el comando coeffsum
4.6.14. Contrastes de no nulidad