Capital Humano y Crecimiento Económico en Venezuela (1950-2002)

Alexander Martinez Pichardo y Malvi Sarmiento Tortolero

 

ANÁLISIS EMPÍRICO

RESULTADOS EMPIRICOS

El primer paso a considerar en este análisis es la revisión de la estacionariedad de las variables en estudio, utilizando el análisis de las autocorrelaciones de la variable en función de sus rezagos y el test de Dickey-Fuller Aumentado. Estudios empíricos han demostrado que la mayoría de las series económicas muestran una tendencia, creciente o decreciente, en su comportamiento a lo largo de los años. El componente tendencial de las series económicas puede ocasionar importantes dificultades desde el punto de vista del análisis de regresión, estas dificultades están referidas al tema de la regresión espúrea (explicada anteriormente) donde se considera que series no estacionarias aparentan estar altamente correlacionadas cuando de hecho no existe verdadera relación entre ellas.
Una serie es estacionaria cuando su distribución de probabilidad no depende del tiempo. Esto implica que a pesar de sus oscilaciones la serie tiende a converger a un valor medio fijo y su varianza es constante, de ser así se estaría hablando de estacionariedad débil. El caso mas característico de una variable no estacionaria es el de aquélla que sigue un rumbo aleatorio o como alguno autores la suelen llamar “Caminata Aleatoria” (ver e.g. Gujarati, 2003). Dado que la mayoría de las series económicas crecen o decrecen tendencialmente, existe la firme presunción de que no son estacionarias.
La presencia de no estacionariedad de las variables económicas la podemos deducir en un primer intento a través del análisis de la función de autocorrelación y a través del correlograma. Este análisis gráfico plantea que una variable es no estacionaria si su coeficiente de autocorrelación comienza con un valor muy alto en el primer rezago y del mismo modo este tiende a disminuir de forma muy lenta hacia cero, conforme el rezago se prolonga, pero esta prueba no representa una evidencia estadística fiable, solo ilustra y da una idea de la posible presencia de raíz unitaria en una serie , la prueba formal por excelencia es la arrojada en los test de Dickey-Fuller y Dickey-Fuller Aumentado.
Como puede observarse en las tablas 4.1 y 4.2, las variables en estudio, aceptan la presencia de raíces unitarias en las series, ya que los valores observados para los estadísticos DF y ADF son menores, en valores absolutos, que los valores críticos al 90% y 95% de confianza. Adicional a esto los coeficientes de autocorrelación de las variables muestran un descenso bastante lento, este argumento puede observarse mediante la representación grafica de cada una de las variables (ver apéndice gráfico).



Tabla 4.1
Autocorrelación de los Logaritmos de las Variables


Tabla 4.2
Test Dickey-Fuller Aumentado para los Logaritmos de las Variables


Debido a esta afirmación se utilizaron las primeras diferencias de cada una de las variables para detectar si son o no estacionarias. En la tabla 4.3 y 4.4 se presentan los resultados arrojados por los test de Dickey-Fuller aumentado, estos muestran que la gran mayoría de las variables llegaron a ser estacionarias, debido a que el valor es mayor, en valores absolutos que el valor crítico, a excepción del stock de capital físico y el stock de capital humano para la educación superior que no pasaron la prueba, esto permite asegurar la posible presencia de variables integradas de tipo I(2), es decir estacionarias en su segunda diferencia . Con respecto a las demás variables se verifica su característica de no estacionarias en sus niveles, pero estacionarias en sus primeras diferencias, es decir estas variables son de tipo I(1) lo que permite de este modo realizar las pruebas de cointegración sin ningún tipo de problemas a nivel estadístico.


Tabla 4.3
Autocorrelación de los Logaritmos
de las Variables en Primera Diferencia


Tabla 4.4
Test Dickey-Fuller Aumentado para las Diferencias de los
Logaritmos de las Variables


El número de rezagos incluidos en la tabla 4.2 son aquellos para los cuales se acepta la hipótesis nula que indica la presencia de raíces unitarias, mientras que los rezagos mostrados en la tabla 4.4 indican que se rechaza la hipótesis nula de presencia de raíces unitarias, por lo tanto las variables presentan estacionariedad.
Cabe señalar, que una vez realizado el estudio de la estacionariedad de las variables, se procederá en la siguiente sección a presentar los modelos a estimar y sus respectivos resultados. Como todas las variables analizadas presentan al menos una raíz unitaria, se correrán los modelos y consecuentemente se les aplicara una prueba de raíz unitaria a los términos de perturbación con la finalidad de determinar si tales variables económicas tienen una relación de equilibrio estable en el largo plazo.
Debido a la presencia de un gran numero de variables en este estudio, los modelos que se presentaran a continuación tratan de englobar todas las posibles permutaciones que se pueden hacer, sin salirse, claro esta, de los postulados económicos, para captar los efectos esperados por cada variable.
En este trabajo se corrieron un total de 200 simulaciones para capturar solo aquellos modelos que nos permiten a nivel económico y empírico validar o rechazar la teoría económica plasmada en este estudio. Del resultado se obtuvieron un total de 88 modelos que pasaron la validación económica y estadística, estos serán presentados a continuación de una forma resumida para evitar alargar demasiado el contenido de estas paginas, el número de permutaciones se debe a que el estudio se realizo en base a la estimación del PIB agregado y el no petrolero, y adicional a esto se utilizaron todas las variables que pudieran servir de PROXY a la fuerza laboral.
 

	Web eumed.net

Volver al índice de Capital Humano y Crecimiento Económico en Venezuela

Volver a "Libros Gratis de Economía"

Volver a la "Enciclopedia y Biblioteca de Economía EMVI"