วีดีโอ

Gracias por tu mensaje. Para entender mejor tu problema. Podrías especificar que es software estas empleando para la estimación de tu modelo? Podrías proveer un ejemplo replicable para poder ayudarte?

@@ryanaliticaenespanolconelp342 gracias a ti por responder. Es eviews 12 (tiene la misma estructura que explicas en el video, el cual me permitio ademas entenderlo) Al sofware necesito introducir las dos matrices (la matriz patron A y otra B) espicificando las restricciones . En prime lugar, no se como introducir una restriccion negativa (que no sea igual a las otras), pero aun cuando introduzco esa restriccion como positiva, el sofware me responde: "La función objetivo VAR estructural no puede evaluarse en los valores iniciales de los parámetros". Podras darme una razon y la forma de corregirlo?? Saludos

@@jorgeperez6260 Gracias por proveer mas detalle. SI bien no soy usuario de Eviews, la estructura de las matrices deberían ser similares (tal como tú lo anotas). Usé eview en una vida pasada. Te recomiendo R. No obstante, en general, cuando trabajas con modelos VAR estructurales y deseas imponer restricciones, debes ser cuidadoso con la forma en que las expresas. Para introducir una restricción negativa en la matriz A o B, debes asegurarte de que la restricción se defina de manera adecuada en el contexto del modelo. Una forma común de hacerlo es definiendo explícitamente la restricción en términos del parámetro correspondiente. Por ejemplo, si deseas que un parámetro sea negativo, hasta donde recuerdo, puedes expresar la restricción como Aij<0 en el editor de restricciones de EViews. Por otro lado, el mensaje de error que mensionas típicamente ocurre cuando los valores iniciales que EViews (y cualquier otro software) usa para los parámetros del modelo no son compatibles con las restricciones que has impuesto. Es decir, cuando introduces una restricción (ya sea positiva o negativa), el software intenta ajustar los parámetros iniciales, pero si estos no permiten que la función objetivo sea evaluada, surge este error. Para resolver el problema puedes intentar imponer la restricción de la manera expresada arriba. Otra opción es modificar los valores iniciales. Creo que esto se puede hacer en el editor de restricciones o en la ventana de estimación del VAR estructural. Al modificar los valores iniciales, intenta que sean compatibles con las restricciones impuestas para evitar el error. Finalmente una opción es simplificar las Restricciones. Puedes empezar con restricciones menos restrictivas y luego, una vez que el modelo se ajuste adecuadamente, ir refinando las restricciones. Espero esto sea útil. Saludos

@@ryanaliticaenespanolconelp342 muy amable por tomarte el tiempo de indicarme posibles soluciones, se valora mucho. Pude solucionar ambos problemas. Las restriccion negativa bastaba, con definirla en funcion de otra. Y resppecto al error, efectivamente, el eviews trabaja por defecto en valores iniciales de .1, lo cual se puede modificar para salvar el error. Te reitero el agraeciemiento. me sirvio de mucho. Saludos!!

Hola, usa el argumento "pairwise.display" de la función ggbetweenstats(). Si usas pairwise.display= "none", no se dibujarán las líneas.

Hola, usa el argumento "pairwise.display" de la función ggbetweenstats(). Si usas pairwise.display= "none", no se dibujarán las líneas.

Gracias a ambos funcionó correctamente. Lo mayo era que la descripción de los argumentos no tenía el "none" como una opción. Pura vida. Saludos desde Costa Rica.

Trabajaré en un video al respecto. ¡Gracias por la sugerencia!

Gracias por la pregunta. Tener frenos ABS es una característica del carro que solo puede tomar dos valores: o tiene o no tiene. Nota que ninguno de esos dos valores trae naturalmente un número asignado. Es decir, se puede asignarle el número 1 a tener frenos ABS y cero a no tenerlo. No obstante, también podría ser al contrario. 1 si el carro no tiene ABS y 0 si lo tiene. También podríamos asignarle el cien a tener frenos y menos 100 a no tenerlo. En otras palabra, la asignación del número es totalmente arbitrario y no tiene ningún significado mas allá que la codificación que le estamos dando. Es más, dicha codificación (asignación de un número) es solo para efectos de facilitar el manejo de los datos en algún software (aunque por ejemplo en R no es necesario). Esta variable no tiene un número naturalmente asignado y por eso se considera una variable cualitativa. Espero esto ayude a resolver la duda. Saludos.

No. Si vas a emplear inferencia basado en una distribución (distribución t) si requieres ese supuesto. No obstante, puedes emplear intervalos construidos por bootstraping y en ese caso el supuesto no es necesario.

Hola, si, usa la variable en el eje horizontal como un factor y ordénalo.

Gracias por la pregunta. Espero que los vídeos sean útiles para ti. Ya está en línea el vídeo de simulaciones de regresiones espurias: th-cam.com/video/TouAzXqeMyY/w-d-xo.html

Ya está disponible.