Si las dos variables están cointegradas, existe una relación de largo plazo entre ellas sin necesidad de aplicar diferenciales: Y=betaX+u. En este caso, en el modelo de corrección de errores (el cual por construcción esta hecho con diferenciales), se debe agregar la ecuación cointegradora en el modelo, tal como se ve en 24:00.
@@patricianayelisuclupeorder3908 Sí, según el enfoque de Engle y Granger, en el var en diferencias agrega el rezago del residuo de la ecuación de cointegración estimada por mínimos cuadrados ordinarios.
Saludos profesor. Me sugiere por favor con que material (video, libro, etc.) continuar estudiando sobre estacionalidad.
Te recomiendo el libro de Enders, Walter. (2010). Applied Econometric Time Series. Third Edition. John Wiley & Sons.
@@econometria2637 gracias, muy amable.
graciassss
disculpe si la cointegración entre ambas varibles se comprueba entonces no habría necesidad de aplicar diferenciales a las variables no estacionarias?
Si las dos variables están cointegradas, existe una relación de largo plazo entre ellas sin necesidad de aplicar diferenciales: Y=betaX+u. En este caso, en el modelo de corrección de errores (el cual por construcción esta hecho con diferenciales), se debe agregar la ecuación cointegradora en el modelo, tal como se ve en 24:00.
@@econometria2637 o sea el residual? en la ecuación se agregaria el residual y los las varaibles con diferenciales? eso quiere decir?
@@patricianayelisuclupeorder3908 Sí, según el enfoque de Engle y Granger, en el var en diferencias agrega el rezago del residuo de la ecuación de cointegración estimada por mínimos cuadrados ordinarios.