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Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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Variables: IGV interno e IGV por importaciones del período de enero 2005 hasta diciembre 2022 exportadas de la base de datos del Banco Central de Reserva.
En la siguiente imagen se describen los valores de: Coeficiente Desviación estándar o típica T - Student COMPARACIÓN Y COMPROBACIÓN DE LOS REZAGOS: En la tabla, se observan dos columnas donde tenemos las variables endógenas y por filas se encuentran las variables explicativas. En esta primera tabla, tenemos los dos rezagos de la variable explicativa “importaciones” aplicado a las variables endógenas donde se va a detallar la comparación en cuadro comparativo por cada rezago:
Tabla 1 Valores del 1er período rezagado IMPORTACIONES en las variables endógenas RETARDO NOMBRE IGV IMPORTACIONES
Coeficiente 0.659 0. Desviación estándar 0.069 0. T - Student 9.554 3. Coeficiente mayor (IMPORTACIONES) Desviación estándar menor (IMPORTACIONES), lo que significa que tiene menor dispersión de datos; pero en general, presentan una buena desviación típica. T – Student mayores al 3%, indicando las probabilidades menores al 5%, lo cual es significativo. Tabla 2 Valores del 2do período rezagado IMPORTACIONES en las variables endógenas. RETARDO NOMBRE IGV IMPORTACIONES
Coeficiente 0.272 0. Desviación estándar 0.074 0. T - Student 3.658 0. Coeficiente mayor (IMPORTACIONES) Desviación estándar menor (IMPORTACIONES), lo que significa que tiene menor dispersión de datos; pero en general, presentan una buena desviación típica. T – Student mayor al 3% (SÓLO EN IMPORTACIONES), indicando una probabilidad menor al 5%, lo cual es significativo.
Retardo más significativo: El primer rezago IMPORTACIONES de la variable IGV por Importaciones II. CRITERIOS DE LONGITUD DEL RETRAZO (LAG LENGTH CRITERIA) Aplicamos “LAG ORDER SELECTION CRITERIA” al modelo y aplicamos la cantidad máxima de rezagos que es 20, también nos indica el error final de predicción (FPE) y los criterios de rezagos (AIC, SC y HQ). En el rezago 0, se muestra que los valores de los criterios a evaluar están muy alejados al 0; se debe tener consideraciones específicas por lo que se analiza a través de patrones estacionales, los cuales pueden responder a los choques y cambios en las variables. Según el criterio econométrico se elige el rezago 9. III. DIFERENCIALES DE LOS LOGARITMOS (NUEVO MODELO VAR) Diferencial del logaritmo del IGV Importaciones:
En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -4.03 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es 2.09 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO - DLOG (IGV IMP (-2)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -0.54 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es 1.12 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO – DLOG (IGV IMP (-3)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es 2.87 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos.
En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -1.21 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es -2.08 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. Diferencial del logaritmo del IGV Interno: REZAGO – DLOG (IGV IMP (-1)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -3.36 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es -6.19 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO - DLOG (IGV IMP (-2)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -0.04 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos.
En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es -5.00 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO – DLOG (IGV IMP (-3)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -2.13 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es -3.55 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO – DLOG (IGV IMP (-4)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es 1.68 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es -3.87 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO – DLOG (IGV IMP (-5)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -1.99 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es -3.39 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO – DLOG (IGV IMP (-6)) En cuanto al dlog igv importaciones se puede observar que su T-Student es -0.98 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. En cuanto al dlog igv interno se puede observar que su T-Student es -1.94 siendo menor a 3, lo cual hace que sus probabilidades sean mayores al 5% y los rezagos se vuelvan no significativos. REZAGO - DLOG (IGV IMP (-7))
CUADRO 1: Ningún rezago sobrepasa la línea punteada, indicando que no existe problemas de autocorrelación. CUADRO 2: Ningún rezago sobrepasa la línea punteada, indicando que no existe problemas de autocorrelación. CUADRO 3: Ningún rezago sobrepasa la línea punteada, indicando que no existe problemas de autocorrelación. CUADRO 4: El rezago 12 sobrepasa la línea punteada, que es la restricción del correlograma, indicando problemas de autocorrelación. Test de Autocorrelación: En ambas variables se acepta la hipótesis nula y se rechaza la hipótesis nula, ya que los rezagos presentan problemas de autocorrelación. Test de Heterocedasticidad:
En la siguiente imagen, se observa que la probabilidad de es 0.0012, lo cual es menor al 5%. Entonces se acepta la hipótesis nula donde indica que el modelo es homocedástico. Test de Normalidad: Asimetría (0%) : Residuos de la 1era ecuación: Probabilidad del 0. Residuos de la 1era ecuación: Probabilidad del 0. Forma conjunta: La probabilidad es aceptable porque es de 0.0009 y se encuentra entre los parámetros. Kurtosis (3%) : Residuos de la 1era ecuación: Probabilidad del 0. Residuos de la 1era ecuación: Probabilidad del 0. Forma conjunta: La probabilidad es aceptable porque es de 0.0000 y se encuentra entre los parámetros. Jarque – Bera (>5.99) : Residuos de la 1era ecuación: Probabilidad del 0. Residuos de la 1era ecuación: Probabilidad del 0.
Data proyectada del IGV recaudado por las Importaciones: Data proyectada del IGV recaudado Interno:
