Publicado por: claudio | março 6, 2012

Exercício em R – 06/03/2012

Eis os comandos do R que utilizaremos na aula de 06/03/2012. O objetivo é estudar as especificações dos processos estocásticos testadas nos testes ADF. Os dados foram usados por vocês, alunos, na última aula em laboratório. Copie e cole os comandos abaixo em um “novo script” de R.

Ao final de cada linha de comando, tecle “Ctrl+R” (teclas “Ctrl” e “r”) para execução imediata.

Linhas que se iniciam com “#” ou “##” não são entendidas pelo programa como comandos, mas como comentários.

# Aula 06/03/2012

## importo os dados (note que cada computador tem sua árvore de diretórios).
## o arquivo esta disponibilizado em http://shikida.net/table_21_1.R
aula <-
read.table(“C:/Users/cdshikida/Documents/Meus Documentos/cursos/Econometria II 2009/table_21_1.R”,
header=TRUE, sep=””, na.strings=”NA”, dec=”.”, strip.white=TRUE)

##apenas para conferencia digite a linha abaixo, sem ##:
## show(aula)

## transformamos os dados em séries de tempo

LCP <-ts(aula$LCP, start=c(1947,1), freq=4)
LDIV <-ts(aula$LDIVIDEND, start=c(1947,1), freq=4)
LDPI <-ts(aula$LDPI, start=c(1947,1), freq=4)
LPCE <-ts(aula$LPCE, start=c(1947,1), freq=4)

# só para conferir, vejamos um gráfico
plot(LCP)

## invoco urca, a biblioteca para teste de raiz unitária/estacionarid.

library(urca)

## Usando o critério BIC, estimo as três especificações do teste ADF
## Faça uma linha por vez para entender. (sempre ao final de cada linha,
## lembre-se, tecle Ctrl e R (ambas as teclas) para executar o comando.

LCP.ct <- ur.df(LCP, type=’trend’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LCP.ct)
summary(LCP.ct)

LCP.co<-ur.df(LCP, type=’drift’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LCP.co)
summary(LCP.co)

LCP.o<-ur.df(LCP, type=’none’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LCP.o)
summary(LCP.o)

## Agora repito o procedimento para as outras séries do arquivo.

LDIV.ct <- ur.df(LDIV, type=’trend’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LDIV.ct)
summary(LDIV.ct)

LDIV.co<-ur.df(LDIV, type=’drift’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LDIV.co)
summary(LDIV.co)

LDIV.o<-ur.df(LDIV, type=’none’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LDIV.o)
summary(LDIV.o)

LDPI.ct <- ur.df(LDPI, type=’trend’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LDPI.ct)
summary(LDPI.ct)

LDPI.co<-ur.df(LDPI, type=’drift’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LDPI.co)
summary(LDPI.co)

LDPI.o<-ur.df(LDPI, type=’none’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LDPI.o)
summary(LDPI.o)

LPCE.ct <- ur.df(LPCE, type=’trend’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LPCE.ct)
summary(LPCE.ct)

LPCE.co<-ur.df(LPCE, type=’drift’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LPCE.co)
summary(LPCE.co)

LPCE.o<-ur.df(LPCE, type=’none’, lags=10, selectlags=c(“BIC”))
plot(LPCE.o)
summary(LPCE.o)

 

 

 

 

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