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© FEGLININ ISSN 2594-2298

| Año 8, No 29, abril – junio 2024 |
Volumen 1

primeras diferencias. Para el ajuste se utilizó un valor de Rho estimado que fue calculado con
el estadístico d:
Los resultados del ajuste mejoraron ligeramente el valor de d=1.3166 (Figura 5).

Dependent Variable: PIBT
Method: Least Squares
Date: 12/18/23 Time: 21:01
Sample (adjusted): 1994 2020
Included observations: 27 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

N_PRESAT 1.339922 0.697919 1.919883 0.0679
1.733214
6.104764
TIPO_CT -0.348584 0.283912 -2.901770 0.0000
INFLACT
0.0083
0.120128
SMGT -0.321000 0.240633 -1.333981 0.1959
C 40.74619 9.689272 4.205289 0.0004
R-squared 0.831212 Mean dependent var 47.32642
Adjusted R-squared 0.800523 S.D. dependent var 7.317306
S.E. of regression 3.268118 Akaike info criterion 5.371882
Sum squared resid 234.9732 Schwarz criterion 5.611852
Log likelihood -67.52041 Hannan-Quinn criter. 5.443237
1.316615
27.08519 Durbin-Watson stat
F-statistic
Prob(F-statistic) 0.000000

Figura 5. Resultados del método de MCO ajustado por mínimas diferencias del modelo lineal múltiple para el PIB.
A partir de lo obtenido con el ajuste, se realizó la prueba de Breusch-Godfrey (Figura 6) para
identificar la presencia de autocorrelación; se observó que la probabilidad de los estadísticos
2
F y X son mayores al nivel de significancia (0.05) por lo que se concluyó que no hay
autocorrelación.
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags
F-statistic 2.070288 Prob. F(2,20) 0.1523
Obs*R-squared 4.631022 Prob. Chi-Square(2) 0.0987

Figura 6. Resultados de la prueba de autocorrelación de Breusch-Godfrey para las variables regresoras del PIB.
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Modelo Method: Least Squares
Date: 12/18/23 Time: 21:27
Sample: 1994 2020
Included observations: 27 el estadístico d, al haber aplicado el MCO por
Una vez hechos los ajustes para mejorar
primeras diferencias el modelo obtenido es:
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

N_PRESAT 0.375397 0.709277 0.529267 0.6024
PIBT = 1.339922*N_PRESAT + 1.733214*TIPO_CT - 0.348584*INFLACT
0.291637
TIPO_CT
-0.102921
0.7279
-0.352906
INFLACT -0.001853 0.114698 -0.016158 0.9873
0.9099
SMGT
ee = (0.697919) -0.027832 0.242878 -0.114591 (0.120128)
(0.283912)
C
-0.022139
-0.227084
10.25734
0.9826
RESID(-1) 0.513255 0.269133 1.907068 0.0710
RESID(-2)
t = (1.919883) -0.360971 0.285326 -1.265120 (-2.901770)
(6.104764)
0.2204
R-squared 0.171519 Mean dependent var -8.32E-15
Adjusted R-squared -0.077025 S.D. dependent var 3.006232
3.119862 Akaike info criterion
S.E. of regression
- 0.321000*SMGT + 40.746194 5.331868
194.6707 Schwarz criterion
Sum squared resid
5.667826
Log likelihood -64.98022 Hannan-Quinn criter. 5.431766
ee = (0.240633) 0.690096 Durbin-Watson stat 1.958234
(9.689272)
F-statistic
Prob(F-statistic) 0.660139
2
t = (-1.333981) (4.205289) R = 0.831212 d= 1.316615

De su análisis se destaca lo siguiente:

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