TAREA DE ECNOMETRIA II PROCESOS ARMA, AR, MA

CON LA VARIABLE DEL PIB

REALIZAR 5 PROCESOS CON AR

PROCESO AR (1)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 17:52Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.02E+09 8.07E+09 0.993472 0.3255AR(1) 1.029761 0.032202 31.97835 0.0000

R-squared 0.955385     Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.954456     S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.69E+09     Akaike info criterion 45.37797Sum squared resid 1.38E+20     Schwarz criterion 45.45445Log likelihood -1132.449     Hannan-Quinn criter. 45.40709F-statistic 1027.880     Durbin-Watson stat 1.591657Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.03Estimated AR process is nonstationary

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo 0.9934 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 31.9783 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9553 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.53% con un margen de error del 5%

F-statisti: 1027.88 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación dado el valor 1.5916 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO AR (2)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 17:59Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.17E+09 3.25E+10 0.251513 0.8025AR(1) 1.198691 0.181491 6.604690 0.0000AR(2) -0.190046 0.201254 -0.944312 0.3499

R-squared 0.955588     Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.953657     S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.71E+09     Akaike info criterion 45.41681Sum squared resid 1.35E+20     Schwarz criterion 45.53263Log likelihood -1109.712     Hannan-Quinn criter. 45.46075F-statistic 494.8810     Durbin-Watson stat 1.880617Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.01           .19Estimated AR process is nonstationary

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo 0.2515 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.6046 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.9443 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9555 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.55% con un margen de error del 5%

F-statisti: 494.8810 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene autocorrelación positiva ya que el resultado es de 1.8806 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO AR (3)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 17:59Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.33E+09 3.83E+11 0.021788 0.9827AR(1) 1.188934 0.186515 6.374468 0.0000AR(2) -0.106931 0.259645 -0.411836 0.6825AR(3) -0.082888 0.210178 -0.394368 0.6952

R-squared 0.954879     Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.951802     S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.74E+09     Akaike info criterion 45.47720Sum squared resid 1.34E+20     Schwarz criterion 45.63313Log likelihood -1087.453     Hannan-Quinn criter. 45.53613F-statistic 310.3817     Durbin-Watson stat 1.926966Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.00           .40        -.21

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo 0.02178 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.3744 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.4118 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)3: Mi variable tiene un valor negativo de -0.3943 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9548 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.48% con un margen de error del 5%

F-statisti: 310.38 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene una autocorrelación positiva ya que el resultado es de 1.9269 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO AR (4)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:00Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.50E+09 6.52E+09 1.304879 0.1990AR(1) 1.062739 0.154529 6.877258 0.0000AR(2) -0.052823 0.215176 -0.245486 0.8073AR(3) 0.676879 0.220743 3.066369 0.0038AR(4) -0.735883 0.175551 -4.191842 0.0001

R-squared 0.969851     Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.966979     S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.44E+09     Akaike info criterion 45.11969Sum squared resid 8.76E+19     Schwarz criterion 45.31651Log likelihood -1055.313     Hannan-Quinn criter. 45.19375F-statistic 337.7655     Durbin-Watson stat 1.681323Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots  .96-.13i      .96+.13i   -.43-.77i -.43+.77i

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 1.304879 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.8772 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.2454 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.0663 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)4: Mi variable tiene un valor negativo de -4.1918 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9698 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 96.98% con un margen de error del 4%

F-statisti: 337.76 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.6813 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO AR (5)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:01Sample (adjusted): 1970 2015Included observations: 46 after adjustmentsConvergence achieved after 3 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.68E+09 1.02E+10 0.854577 0.3979AR(1) 1.174794 0.169444 6.933218 0.0000AR(2) -0.143618 0.230111 -0.624122 0.5361AR(3) 0.672137 0.221666 3.032210 0.0042AR(4) -0.981605 0.250092 -3.924971 0.0003AR(5) 0.243164 0.211052 1.152155 0.2561

R-squared 0.970396    Mean dependent var 8.68E+09Adjusted R-squared 0.966696    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.45E+09    Akaike info criterion 45.14833Sum squared resid 8.41E+19    Schwarz criterion 45.38685Log likelihood -1032.412    Hannan-Quinn criter. 45.23769F-statistic 262.2353    Durbin-Watson stat 1.956962Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots  .93+.11i      .93-.11i         .32 -.50+.78i-.50-.78i

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.854577 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 6.933218 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.624122 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.032210 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)4: Mi variable tiene un valor negativo de -3.924971 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)5: Mi variable tiene un valor positivo de 1.152155 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9703 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 97.03% con un margen de error del 3%

F-statisti: 262.23 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.9569 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

REALIZAR 5 PROCESOS CON MA

PROCESO MA (1)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:02Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 16 iterationsMA Backcast: 1964

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 7.87E+09 1.17E+09 6.699231 0.0000MA(1) 0.954920 0.029481 32.39083 0.0000

R-squared 0.713261    Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.707409    S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 4.29E+09    Akaike info criterion 47.23537Sum squared resid 9.02E+20    Schwarz criterion 47.31113Log likelihood -1202.502    Hannan-Quinn criter. 47.26432F-statistic 121.8870    Durbin-Watson stat 0.230169Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted MA Roots      -.95

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 6.699231 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que supera el parámetro 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 32.39083 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.7132 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 71.32% con un margen de error del 29%

F-statisti: 121.88 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo si tiene auto correlación positiva ya que el resultado es de 0.2301 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO MA(2)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:03Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 11 iterationsMA Backcast: 1963 1964

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 7.87E+09 1.41E+09 5.581611 0.0000MA(1) 1.557859 0.135560 11.49205 0.0000MA(2) 0.675143 0.147756 4.569322 0.0000

R-squared 0.852283    Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.846128    S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 3.11E+09    Akaike info criterion 46.61131Sum squared resid 4.65E+20    Schwarz criterion 46.72495Log likelihood -1185.588    Hannan-Quinn criter. 46.65473F-statistic 138.4726    Durbin-Watson stat 1.090128Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted MA Roots -.78-.26i     -.78+.26i

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 5.581611 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 11.49205 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 4.569322 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.8522 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 85.22% con un margen de error del 15%

F-statisti: 138.4726 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo si tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.090128 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO MA(3)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:03Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 63 iterationsMA Backcast: 1962 1964

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.29E+09 1.65E+09 5.030839 0.0000MA(1) 1.729241 0.132395 13.06123 0.0000MA(2) 1.396529 0.230695 6.053579 0.0000MA(3) 0.616626 0.135132 4.563134 0.0000

R-squared 0.908613    Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.902780    S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 2.47E+09    Akaike info criterion 46.17033Sum squared resid 2.87E+20    Schwarz criterion 46.32185Log likelihood -1173.343    Hannan-Quinn criter. 46.22823F-statistic 155.7650    Durbin-Watson stat 1.569085Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted MA Roots -.39-.71i     -.39+.71i        -.94

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 5.030839 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 13.06123 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 6.053579 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.032210 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9086 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 90.86% con un margen de error del 10%

F-statisti: 155.76 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.5690 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO MA(4)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:04Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 54 iterationsMA Backcast: 1961 1964

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.76E+09 1.65E+09 5.324137 0.0000MA(1) 1.440662 0.123269 11.68714 0.0000MA(2) 1.277605 0.141646 9.019710 0.0000MA(3) 1.340544 0.124548 10.76327 0.0000MA(4) 0.686922 0.133313 5.152694 0.0000

R-squared 0.938993    Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.933689    S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 2.04E+09    Akaike info criterion 45.80542Sum squared resid 1.92E+20    Schwarz criterion 45.99482Log likelihood -1163.038    Hannan-Quinn criter. 45.87780F-statistic 177.0043    Durbin-Watson stat 1.346346Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted MA Roots  .12+.95i      .12-.95i   -.84-.24i -.84+.24i

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 5.324137 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 11.68714 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 9.019710 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 10.76327 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor posivo de 5.152694 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9389 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 93.89% con un margen de error del 7%

F-statisti: 177.00 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo se encuentra en el área de indecisión el resultado es de 1.3463 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO MA(5)Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:05Sample: 1965 2015Included observations: 51Convergence achieved after 41 iterationsMA Backcast: 1960 1964

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.82E+09 1.93E+09 4.571920 0.0000MA(1) 1.586711 0.135431 11.71604 0.0000MA(2) 1.637155 0.209952 7.797755 0.0000MA(3) 1.717506 0.162322 10.58085 0.0000MA(4) 1.193696 0.185467 6.436163 0.0000MA(5) 0.463890 0.127749 3.631256 0.0007

R-squared 0.953238    Mean dependent var 7.87E+09Adjusted R-squared 0.948042    S.D. dependent var 7.93E+09S.E. of regression 1.81E+09    Akaike info criterion 45.57873Sum squared resid 1.47E+20    Schwarz criterion 45.80601Log likelihood -1156.258    Hannan-Quinn criter. 45.66558F-statistic 183.4627    Durbin-Watson stat 1.751654Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted MA Roots  .20-.94i      .20+.94i   -.52+.51i -.52-.51i     -.94

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 4.571920 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 11.71604 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 7.797755 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 10.58085 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor positivo de 6.436163 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)5: Mi variable tiene un valor positivo de 3.631256 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9532 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.32% con un margen de error del 5%

F-statisti: 183.46 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7516 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESOS ARMA

ARMA (1,1)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:06Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 7 iterationsMA Backcast: 1965

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.02E+09 3.07E+10 0.261596 0.7948AR(1) 1.010134 0.041580 24.29373 0.0000MA(1) 0.249609 0.165150 1.511409 0.1374

R-squared 0.956581    Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.954734    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.69E+09    Akaike info criterion 45.39080Sum squared resid 1.34E+20    Schwarz criterion 45.50552Log likelihood -1131.770    Hannan-Quinn criter. 45.43448F-statistic 517.7410    Durbin-Watson stat 1.946127Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.01Estimated AR process is nonstationary

Inverted MA Roots      -.25

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.261596 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 24.29373 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 1.511409 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9565 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.65% con un margen de error del 5%

F-statisti: 517.74 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.9461 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (1,2)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:18Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 18 iterationsMA Backcast: 1964 1965

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.02E+09 1.77E+10 0.454113 0.6519AR(1) 1.019723 0.048144 21.18081 0.0000MA(1) 0.402659 0.201305 2.000237 0.0514MA(2) -0.224884 0.202404 -1.111067 0.2723

R-squared 0.958702    Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.956008    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.67E+09    Akaike info criterion 45.38073Sum squared resid 1.28E+20    Schwarz criterion 45.53369Log likelihood -1130.518    Hannan-Quinn criter. 45.43898F-statistic 355.9476    Durbin-Watson stat 2.082252Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.02Estimated AR process is nonstationary

Inverted MA Roots       .31          -.72

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.454113 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 21.18081 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 2.000237 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor negativo de -1.111067 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9587 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 95.87% con un margen de error del 5%

F-statisti: 355.94 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 2.082 dados los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (1,3)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:18Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 39 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 1.05E+10 1.37E+10 0.761021 0.4506AR(1) 0.962021 0.057772 16.65188 0.0000MA(1) 0.489102 0.099738 4.903886 0.0000MA(2) 0.267984 0.125051 2.142995 0.0376MA(3) 0.784873 0.104413 7.517036 0.0000

R-squared 0.968941    Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.966180    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.46E+09    Akaike info criterion 45.13580Sum squared resid 9.59E+19    Schwarz criterion 45.32701Log likelihood -1123.395    Hannan-Quinn criter. 45.20861F-statistic 350.9611    Durbin-Watson stat 2.115914Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .96Inverted MA Roots  .26-.85i      .26+.85i        -1.00

Estimated MA process is noninvertible

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.761021 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 16.65188 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 4.903886 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 2.142995 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 7.517036 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9689 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 96.89% con un margen de error del 4%

F-statisti: 350.96 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 2.1159 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (1,4)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:19Sample (adjusted): 1966 2015Included observations: 50 after adjustmentsConvergence achieved after 28 iterationsMA Backcast: 1962 1965

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 4.45E+10 1.93E+11 0.231244 0.8182AR(1) 0.987349 0.064598 15.28449 0.0000MA(1) 0.197916 0.210882 0.938516 0.3531MA(2) 0.156401 0.168553 0.927904 0.3585MA(3) 0.586917 0.177810 3.300807 0.0019MA(4) -0.252457 0.212277 -1.189277 0.2407

R-squared 0.970147    Mean dependent var 8.02E+09Adjusted R-squared 0.966754    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.45E+09    Akaike info criterion 45.13620Sum squared resid 9.22E+19    Schwarz criterion 45.36565Log likelihood -1122.405    Hannan-Quinn criter. 45.22358F-statistic 285.9747    Durbin-Watson stat 1.790688Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .99Inverted MA Roots       .35      .20+.84i    .20-.84i      -.96

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.231244 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 15.28449 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 0.938516 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.927904 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.300807 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor negativo de -1.189277 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9701 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 97.01% con un margen de error del 3%

F-statisti: 285.97 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7906 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (2,1)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:24Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 11 iterationsMA Backcast: 1966

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.17E+09 1.88E+10 0.435611 0.6652AR(1) 0.417174 0.145843 2.860428 0.0064AR(2) 0.607483 0.155296 3.911776 0.0003MA(1) 0.937735 0.054505 17.20449 0.0000

R-squared 0.960369    Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.957727    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.63E+09    Akaike info criterion 45.34372Sum squared resid 1.20E+20    Schwarz criterion 45.49816Log likelihood -1106.921    Hannan-Quinn criter. 45.40231F-statistic 363.4954    Durbin-Watson stat 1.887854Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.02          -.60Estimated AR process is nonstationary

Inverted MA Roots      -.94

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.435611 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 2.860428 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 3.911776 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 17.20449 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9603 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 96.03% con un margen de error del 4%

F-statisti: 363.49 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.8878 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (2,2)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:25Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 156 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.17E+09 5.66E+10 0.144296 0.8859AR(1) 0.367450 0.282142 1.302359 0.1996AR(2) 0.624361 0.260265 2.398941 0.0207MA(1) 1.200875 0.403080 2.979252 0.0047MA(2) -0.134605 0.420762 -0.319908 0.7506

R-squared 0.973693    Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.971301    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.35E+09    Akaike info criterion 44.97478Sum squared resid 7.97E+19    Schwarz criterion 45.16782Log likelihood -1096.882    Hannan-Quinn criter. 45.04802F-statistic 407.1362    Durbin-Watson stat 1.464376Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .99          -.63Inverted MA Roots       .10          -1.30

Estimated MA process is noninvertible

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.144296 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 1.302359 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 2.398941 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 2.979252 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.319908 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9736 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 97.36% con un margen de error del 3%

F-statisti: 407.13 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.4643 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA(2,3)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:25Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 168 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.17E+09 4.12E+10 0.198221 0.8438AR(1) 0.852622 0.254620 3.348613 0.0017AR(2) 0.137847 0.278693 0.494620 0.6234MA(1) 0.812562 0.237139 3.426528 0.0014MA(2) 0.083655 0.188541 0.443695 0.6595MA(3) 0.941967 0.210350 4.478084 0.0001

R-squared 0.980321    Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.978033    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.18E+09    Akaike info criterion 44.72529Sum squared resid 5.96E+19    Schwarz criterion 44.95694Log likelihood -1089.770    Hannan-Quinn criter. 44.81318F-statistic 428.4218    Durbin-Watson stat 1.792050Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .99          -.14Inverted MA Roots  .25+.81i      .25-.81i        -1.30

Estimated MA process is noninvertible

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.198221 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.348613 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.494620 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.426528 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.443695 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 4.478084 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9803 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 98.03% con un margen de error del 2%

F-statisti: 428.42 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7920 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (2,3)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:27Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 168 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.17E+09 4.12E+10 0.198221 0.8438AR(1) 0.852622 0.254620 3.348613 0.0017AR(2) 0.137847 0.278693 0.494620 0.6234MA(1) 0.812562 0.237139 3.426528 0.0014MA(2) 0.083655 0.188541 0.443695 0.6595MA(3) 0.941967 0.210350 4.478084 0.0001

R-squared 0.980321    Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.978033    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.18E+09    Akaike info criterion 44.72529Sum squared resid 5.96E+19    Schwarz criterion 44.95694Log likelihood -1089.770    Hannan-Quinn criter. 44.81318F-statistic 428.4218    Durbin-Watson stat 1.792050Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .99          -.14Inverted MA Roots  .25+.81i      .25-.81i        -1.30

Estimated MA process is noninvertible

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.198221 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.348613 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.494620 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)1: Mi variable tiene un valor positivo de 3.426528 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.443695 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 4.478084 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9803 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 98.03% con un margen de error del 2%

F-statisti: 428.42 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7920 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (2,4)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:27Sample (adjusted): 1967 2015Included observations: 49 after adjustmentsConvergence achieved after 190 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.17E+09 4.56E+10 0.179251 0.8586AR(1) 1.131984 1.122918 1.008073 0.3192AR(2) -0.141970 1.088865 -0.130384 0.8969MA(1) 0.503576 1.149423 0.438112 0.6636MA(2) -0.117282 0.886848 -0.132246 0.8954MA(3) 0.937569 0.261871 3.580268 0.0009MA(4) -0.372219 1.149441 -0.323826 0.7477

R-squared 0.980525    Mean dependent var 8.17E+09Adjusted R-squared 0.977742    S.D. dependent var 7.94E+09S.E. of regression 1.19E+09    Akaike info criterion 44.75573Sum squared resid 5.90E+19    Schwarz criterion 45.02599Log likelihood -1089.515    Hannan-Quinn criter. 44.85826F-statistic 352.4261    Durbin-Watson stat 1.738534Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .99           .14Inverted MA Roots       .37      .22-.85i    .22+.85i      -1.31

Estimated MA process is noninvertible

t-statisc (c): mi variable tiene un valor positivo de 0.179251 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro 1.645

t-statisc (AR)1: Mi variable tiene un valor positivo de 1.008073 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (AR)2: Mi variable tiene un valor negativo de -0.130384 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)2: Mi variable tiene un valor positivo de 0.438112 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)3: Mi variable tiene un valor positivo de 3.580268 si es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que si supera el parámetro de 1.645

t-statisc (MA)4: Mi variable tiene un valor negativo de -0.323826 no es significativo a un nivel de confianza del 90% ya que no supera el parámetro de 1.645

R-squared: el resultado del modelo se ajusta en un 0.9805 a la variación total esto significa que se ajusta bien a mi proceso explicando un 98.05% con un margen de error del 2%

F-statisti: 352.42 el resultado de mi modelo si es significativo ya que tiene un valor alto

Durbin-Watson stat: mi modelo no tiene auto correlación ya que el resultado es de 1.7385 dado los parámetros de la tabla de Durbin-Watson

PROCESO ARMA (3,1)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:28Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 15 iterationsMA Backcast: 1967

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.33E+09 1.89E+10 0.441932 0.6608AR(1) 0.402576 0.188429 2.136491 0.0384AR(2) 0.599451 0.167579 3.577118 0.0009AR(3) 0.026859 0.214008 0.125506 0.9007MA(1) 0.937336 0.055572 16.86704 0.0000

R-squared 0.959564    Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.955803    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.67E+09    Akaike info criterion 45.40922Sum squared resid 1.20E+20    Schwarz criterion 45.60414Log likelihood -1084.821    Hannan-Quinn criter. 45.48288F-statistic 255.1036    Durbin-Watson stat 1.851842Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.02          -.05        -.57Estimated AR process is nonstationary

Inverted MA Roots      -.94

PROCESO ARMA (3,2)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:29Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 25 iterationsMA Backcast: 1966 1967

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 2.89E+10 1.54E+11 0.187340 0.8523AR(1) 1.290093 0.164649 7.835421 0.0000AR(2) 0.305715 0.275277 1.110570 0.2731AR(3) -0.600008 0.180167 -3.330295 0.0018MA(1) -0.016752 0.053647 -0.312273 0.7564MA(2) -0.914061 0.051678 -17.68751 0.0000

R-squared 0.963984    Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.959697    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.60E+09    Akaike info criterion 45.33513Sum squared resid 1.07E+20    Schwarz criterion 45.56903Log likelihood -1082.043    Hannan-Quinn criter. 45.42352F-statistic 224.8326    Durbin-Watson stat 1.963454Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots  .97-.04i      .97+.04i        -.64Inverted MA Roots       .96          -.95

PROCESO ARMA (3,3)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:30Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 23 iterationsMA Backcast: 1965 1967

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 2.83E+10 4.79E+10 0.590243 0.5583AR(1) 0.851570 0.190610 4.467592 0.0001AR(2) -0.282447 0.263434 -1.072171 0.2899AR(3) 0.394185 0.215080 1.832739 0.0741MA(1) 0.376919 0.140795 2.677082 0.0106MA(2) 0.568276 0.106692 5.326314 0.0000MA(3) 0.736984 0.124358 5.926294 0.0000

R-squared 0.970218    Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.965859    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.47E+09    Akaike info criterion 45.18676Sum squared resid 8.84E+19    Schwarz criterion 45.45964Log likelihood -1077.482    Hannan-Quinn criter. 45.28988F-statistic 222.6083    Durbin-Watson stat 1.904986Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .98     -.06+.63i   -.06-.63iInverted MA Roots  .21-.93i      .21+.93i        -.81

PROCESO ARMA (3,4)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:30Sample (adjusted): 1968 2015Included observations: 48 after adjustmentsConvergence achieved after 170 iterationsMA Backcast: OFF (Roots of MA process too large)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.33E+09 1.61E+11 0.051645 0.9591AR(1) 0.011848 1.362733 0.008694 0.9931AR(2) 0.631805 0.863333 0.731821 0.4685AR(3) 0.351559 0.527821 0.666058 0.5092MA(1) 1.412443 1.452442 0.972461 0.3367MA(2) 0.651745 1.176449 0.553994 0.5827MA(3) 1.045363 0.348086 3.003178 0.0046MA(4) 0.486871 1.430597 0.340327 0.7354

R-squared 0.978767    Mean dependent var 8.33E+09Adjusted R-squared 0.975052    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.26E+09    Akaike info criterion 44.89005Sum squared resid 6.30E+19    Schwarz criterion 45.20191Log likelihood -1069.361    Hannan-Quinn criter. 45.00790F-statistic 263.4136    Durbin-Watson stat 1.487219Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       1.00     -.49-.33i   -.49+.33iInverted MA Roots  .20+.83i      .20-.83i        -.51      -1.31

Estimated MA process is noninvertible

PROCESO ARMA (4,1)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:31Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 10 iterationsMA Backcast: 1968

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.50E+09 8.53E+09 0.996231 0.3250AR(1) 0.883550 0.246975 3.577485 0.0009AR(2) 0.159809 0.273526 0.584255 0.5622AR(3) 0.669181 0.202256 3.308584 0.0020AR(4) -0.760758 0.185309 -4.105348 0.0002MA(1) 0.270426 0.258645 1.045547 0.3019

R-squared 0.970832    Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.967275    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.44E+09    Akaike info criterion 45.12915Sum squared resid 8.47E+19    Schwarz criterion 45.36534Log likelihood -1054.535    Hannan-Quinn criter. 45.21803F-statistic 272.9287    Durbin-Watson stat 1.906786Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots  .95+.12i      .95-.12i   -.50+.76i -.50-.76iInverted MA Roots      -.27

PROCESO ARMA (4,2)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:32Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 7 iterationsMA Backcast: 1967 1968

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.50E+09 1.08E+10 0.787420 0.4357AR(1) 0.852079 0.282112 3.020358 0.0044AR(2) 0.099655 0.300808 0.331291 0.7422AR(3) 0.775063 0.280898 2.759230 0.0087AR(4) -0.773335 0.190412 -4.061386 0.0002MA(1) 0.323467 0.290580 1.113178 0.2723MA(2) 0.148400 0.291422 0.509228 0.6134

R-squared 0.971047    Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.966705    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.45E+09    Akaike info criterion 45.16429Sum squared resid 8.41E+19    Schwarz criterion 45.43984Log likelihood -1054.361    Hannan-Quinn criter. 45.26798F-statistic 223.5948    Durbin-Watson stat 1.960774Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots  .93-.10i      .93+.10i   -.50-.80i -.50+.80iInverted MA Roots -.16+.35i     -.16-.35i

PROCESO ARMA (4,3)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:32Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 155 iterationsMA Backcast: 1966 1968

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 6.99E+10 7.66E+11 0.091195 0.9278AR(1) 0.690586 0.341536 2.022000 0.0501AR(2) 0.116422 0.349099 0.333493 0.7405AR(3) 0.877356 0.338651 2.590734 0.0134AR(4) -0.692106 0.505524 -1.369087 0.1788MA(1) 0.442225 0.361647 1.222810 0.2287MA(2) 0.240950 0.474937 0.507330 0.6148MA(3) -0.023210 0.491914 -0.047184 0.9626

R-squared 0.971699    Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.966620    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.45E+09    Akaike info criterion 45.18407Sum squared resid 8.22E+19    Schwarz criterion 45.49899Log likelihood -1053.826    Hannan-Quinn criter. 45.30257F-statistic 191.2939    Durbin-Watson stat 1.956935Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots       .99           .74   -.52-.82i -.52+.82iInverted MA Roots       .08     -.26-.46i   -.26+.46i

PROCESO ARMA (4,4)

Dependent Variable: PIBMethod: Least SquaresDate: 03/04/17 Time: 18:33Sample (adjusted): 1969 2015Included observations: 47 after adjustmentsConvergence achieved after 14 iterationsMA Backcast: 1965 1968

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  

C 8.50E+09 1.25E+10 0.681903 0.4994AR(1) 0.657895 0.673822 0.976362 0.3351AR(2) 0.358041 0.703824 0.508709 0.6139AR(3) 0.819028 0.352319 2.324676 0.0255AR(4) -0.884424 0.377671 -2.341784 0.0245MA(1) 0.478992 0.620268 0.772234 0.4448MA(2) 0.091477 0.362268 0.252512 0.8020MA(3) -0.090687 0.386776 -0.234468 0.8159MA(4) 0.159137 0.456863 0.348325 0.7295

R-squared 0.971156    Mean dependent var 8.50E+09Adjusted R-squared 0.965083    S.D. dependent var 7.95E+09S.E. of regression 1.48E+09    Akaike info criterion 45.24565Sum squared resid 8.38E+19    Schwarz criterion 45.59994Log likelihood -1054.273    Hannan-Quinn criter. 45.37897F-statistic 159.9264    Durbin-Watson stat 1.954672Prob(F-statistic) 0.000000

Inverted AR Roots  .93+.10i      .93-.10i   -.60+.80i -.60-.80iEstimated AR process is nonstationary

Inverted MA Roots  .34-.39i      .34+.39i   -.57+.51i -.57-.51i

AK SCH HQ R2 F-STADISTIC