gnu regression, econometrics and time-seriesocw.uniovi.es/pluginfile.php/2991/mod_resource... ·...
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Guiacutea de Instrucciones
Gnu Regression Econometrics and Time-series
Allin CottrellDepartment of Economics
Wake Forest university
Riccardo ldquoJackrdquo LucchettiDipartimento di Economia
Universitagrave Politecnica delle Marche
Copyright ccopy 2001ndash2005 Allin Cottrell
Copyright de la traduccioacuten espantildeola ccopy 2006 Ignacio Diacuteaz-Emparanza (Basado en la traduccioacutendel manual de 2003 de Parmeeta Bhogal e Ignacio Diacuteaz-Emparanza)
Este documento puede ser copiado distribuido yo modificado bajo los teacuterminos de la GNUFree Documentation License Versioacuten 11 o cualquiera de las versiones posteriores publicadaspor la Free Software Foundation (veacutease httpwwwgnuorglicensesfdlhtml)
Se agradece la financiacioacuten de la Universidad del Paiacutes Vasco a traveacutes del grupo de investigacioacuten9UPV-00038321-135032001 para la traduccioacuten de este manual
Iacutendice general
1 Instrucciones de gretl 1
11 Notacioacuten 1
12 Instrucciones 1
add 1
addto 2
adf 2
ar 2
arch 2
arima 3
boxplot 3
chow 4
coeffsum 4
coint 4
coint2 5
corc 5
corr 5
corrgm 5
criteria 6
cusum 6
data 6
delete 7
diff 7
else 7
end 7
endif 7
endloop 7
eqnprint 7
equation 8
fcast 8
fcasterr 8
freq 8
function 8
garch 9
genr 9
gnuplot 11
graph 13
I
Iacutendice general II
hausman 13
hccm 13
help 13
hilu 13
hsk 14
if 14
info 14
setinfo 14
labels 14
lad 15
lags 15
ldiff 15
leverage 15
lmtest 16
logistic 16
logit 16
logs 17
loop 17
meantest 17
modeltab 18
mpols 18
nls 18
nulldata 19
ols 19
omit 20
omitfrom 20
open 20
outfile 21
panel 21
pca 21
pergm 21
plot 22
print 22
printf 22
probit 23
pvalue 23
pwe 23
quit 23
rename 24
reset 24
restrict 24
Iacutendice general III
rhodiff 24
rmplot 25
run 25
runs 25
scatters 25
set 26
setobs 26
setmiss 27
shell 27
smpl 27
spearman 28
square 28
store 28
summary 29
system 29
tabprint 29
testuhat 30
tobit 30
tsls 30
var 30
varlist 31
vartest 31
vif 31
wls 31
13 Instrucciones arreglaron por tema 31
Estimacioacuten 31
Contrastes 32
Transformaciones 32
Estadiacutesticos 32
Conjunto de datos 32
Graacuteficos 32
Impresioacuten 33
Prediccioacuten 33
Programacioacuten 33
Utilidades 33
2 Opciones argumentos y directorios 34
21 gretl 34
22 gretlcli 35
23 Directorios 36
MS Windows 36
Iacutendice general IV
3 Reserved words 37
Capiacutetulo 1
Instrucciones de gretl
11 Notacioacuten
Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)
A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones
La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables
Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx
[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)
La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit
12 Instrucciones
add
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)
--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplos add 5 7 9
add xx yy zz
Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento
Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables
1
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Copyright ccopy 2001ndash2005 Allin Cottrell
Copyright de la traduccioacuten espantildeola ccopy 2006 Ignacio Diacuteaz-Emparanza (Basado en la traduccioacutendel manual de 2003 de Parmeeta Bhogal e Ignacio Diacuteaz-Emparanza)
Este documento puede ser copiado distribuido yo modificado bajo los teacuterminos de la GNUFree Documentation License Versioacuten 11 o cualquiera de las versiones posteriores publicadaspor la Free Software Foundation (veacutease httpwwwgnuorglicensesfdlhtml)
Se agradece la financiacioacuten de la Universidad del Paiacutes Vasco a traveacutes del grupo de investigacioacuten9UPV-00038321-135032001 para la traduccioacuten de este manual
Iacutendice general
1 Instrucciones de gretl 1
11 Notacioacuten 1
12 Instrucciones 1
add 1
addto 2
adf 2
ar 2
arch 2
arima 3
boxplot 3
chow 4
coeffsum 4
coint 4
coint2 5
corc 5
corr 5
corrgm 5
criteria 6
cusum 6
data 6
delete 7
diff 7
else 7
end 7
endif 7
endloop 7
eqnprint 7
equation 8
fcast 8
fcasterr 8
freq 8
function 8
garch 9
genr 9
gnuplot 11
graph 13
I
Iacutendice general II
hausman 13
hccm 13
help 13
hilu 13
hsk 14
if 14
info 14
setinfo 14
labels 14
lad 15
lags 15
ldiff 15
leverage 15
lmtest 16
logistic 16
logit 16
logs 17
loop 17
meantest 17
modeltab 18
mpols 18
nls 18
nulldata 19
ols 19
omit 20
omitfrom 20
open 20
outfile 21
panel 21
pca 21
pergm 21
plot 22
print 22
printf 22
probit 23
pvalue 23
pwe 23
quit 23
rename 24
reset 24
restrict 24
Iacutendice general III
rhodiff 24
rmplot 25
run 25
runs 25
scatters 25
set 26
setobs 26
setmiss 27
shell 27
smpl 27
spearman 28
square 28
store 28
summary 29
system 29
tabprint 29
testuhat 30
tobit 30
tsls 30
var 30
varlist 31
vartest 31
vif 31
wls 31
13 Instrucciones arreglaron por tema 31
Estimacioacuten 31
Contrastes 32
Transformaciones 32
Estadiacutesticos 32
Conjunto de datos 32
Graacuteficos 32
Impresioacuten 33
Prediccioacuten 33
Programacioacuten 33
Utilidades 33
2 Opciones argumentos y directorios 34
21 gretl 34
22 gretlcli 35
23 Directorios 36
MS Windows 36
Iacutendice general IV
3 Reserved words 37
Capiacutetulo 1
Instrucciones de gretl
11 Notacioacuten
Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)
A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones
La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables
Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx
[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)
La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit
12 Instrucciones
add
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)
--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplos add 5 7 9
add xx yy zz
Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento
Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables
1
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Iacutendice general
1 Instrucciones de gretl 1
11 Notacioacuten 1
12 Instrucciones 1
add 1
addto 2
adf 2
ar 2
arch 2
arima 3
boxplot 3
chow 4
coeffsum 4
coint 4
coint2 5
corc 5
corr 5
corrgm 5
criteria 6
cusum 6
data 6
delete 7
diff 7
else 7
end 7
endif 7
endloop 7
eqnprint 7
equation 8
fcast 8
fcasterr 8
freq 8
function 8
garch 9
genr 9
gnuplot 11
graph 13
I
Iacutendice general II
hausman 13
hccm 13
help 13
hilu 13
hsk 14
if 14
info 14
setinfo 14
labels 14
lad 15
lags 15
ldiff 15
leverage 15
lmtest 16
logistic 16
logit 16
logs 17
loop 17
meantest 17
modeltab 18
mpols 18
nls 18
nulldata 19
ols 19
omit 20
omitfrom 20
open 20
outfile 21
panel 21
pca 21
pergm 21
plot 22
print 22
printf 22
probit 23
pvalue 23
pwe 23
quit 23
rename 24
reset 24
restrict 24
Iacutendice general III
rhodiff 24
rmplot 25
run 25
runs 25
scatters 25
set 26
setobs 26
setmiss 27
shell 27
smpl 27
spearman 28
square 28
store 28
summary 29
system 29
tabprint 29
testuhat 30
tobit 30
tsls 30
var 30
varlist 31
vartest 31
vif 31
wls 31
13 Instrucciones arreglaron por tema 31
Estimacioacuten 31
Contrastes 32
Transformaciones 32
Estadiacutesticos 32
Conjunto de datos 32
Graacuteficos 32
Impresioacuten 33
Prediccioacuten 33
Programacioacuten 33
Utilidades 33
2 Opciones argumentos y directorios 34
21 gretl 34
22 gretlcli 35
23 Directorios 36
MS Windows 36
Iacutendice general IV
3 Reserved words 37
Capiacutetulo 1
Instrucciones de gretl
11 Notacioacuten
Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)
A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones
La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables
Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx
[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)
La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit
12 Instrucciones
add
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)
--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplos add 5 7 9
add xx yy zz
Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento
Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables
1
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Iacutendice general II
hausman 13
hccm 13
help 13
hilu 13
hsk 14
if 14
info 14
setinfo 14
labels 14
lad 15
lags 15
ldiff 15
leverage 15
lmtest 16
logistic 16
logit 16
logs 17
loop 17
meantest 17
modeltab 18
mpols 18
nls 18
nulldata 19
ols 19
omit 20
omitfrom 20
open 20
outfile 21
panel 21
pca 21
pergm 21
plot 22
print 22
printf 22
probit 23
pvalue 23
pwe 23
quit 23
rename 24
reset 24
restrict 24
Iacutendice general III
rhodiff 24
rmplot 25
run 25
runs 25
scatters 25
set 26
setobs 26
setmiss 27
shell 27
smpl 27
spearman 28
square 28
store 28
summary 29
system 29
tabprint 29
testuhat 30
tobit 30
tsls 30
var 30
varlist 31
vartest 31
vif 31
wls 31
13 Instrucciones arreglaron por tema 31
Estimacioacuten 31
Contrastes 32
Transformaciones 32
Estadiacutesticos 32
Conjunto de datos 32
Graacuteficos 32
Impresioacuten 33
Prediccioacuten 33
Programacioacuten 33
Utilidades 33
2 Opciones argumentos y directorios 34
21 gretl 34
22 gretlcli 35
23 Directorios 36
MS Windows 36
Iacutendice general IV
3 Reserved words 37
Capiacutetulo 1
Instrucciones de gretl
11 Notacioacuten
Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)
A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones
La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables
Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx
[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)
La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit
12 Instrucciones
add
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)
--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplos add 5 7 9
add xx yy zz
Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento
Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables
1
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Iacutendice general III
rhodiff 24
rmplot 25
run 25
runs 25
scatters 25
set 26
setobs 26
setmiss 27
shell 27
smpl 27
spearman 28
square 28
store 28
summary 29
system 29
tabprint 29
testuhat 30
tobit 30
tsls 30
var 30
varlist 31
vartest 31
vif 31
wls 31
13 Instrucciones arreglaron por tema 31
Estimacioacuten 31
Contrastes 32
Transformaciones 32
Estadiacutesticos 32
Conjunto de datos 32
Graacuteficos 32
Impresioacuten 33
Prediccioacuten 33
Programacioacuten 33
Utilidades 33
2 Opciones argumentos y directorios 34
21 gretl 34
22 gretlcli 35
23 Directorios 36
MS Windows 36
Iacutendice general IV
3 Reserved words 37
Capiacutetulo 1
Instrucciones de gretl
11 Notacioacuten
Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)
A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones
La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables
Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx
[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)
La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit
12 Instrucciones
add
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)
--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplos add 5 7 9
add xx yy zz
Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento
Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables
1
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Iacutendice general IV
3 Reserved words 37
Capiacutetulo 1
Instrucciones de gretl
11 Notacioacuten
Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)
A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones
La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables
Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx
[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)
La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit
12 Instrucciones
add
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)
--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplos add 5 7 9
add xx yy zz
Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento
Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables
1
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1
Instrucciones de gretl
11 Notacioacuten
Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)
A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones
La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables
Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx
[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)
La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit
12 Instrucciones
add
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)
--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplos add 5 7 9
add xx yy zz
Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento
Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables
1
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2
addto
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)
Ejemplo addto 2 5 7 9
Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables
adf
Argumentos orden nombre-var
Ejemplo adf 2 x1
Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo
(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es
F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)
donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo
Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller
ar
Argumentos retardos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3
Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones
retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como
ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva
arch
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3
Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 3
contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original
Ver tambieacuten garch
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH
arima
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))
--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)
--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)
--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos arma 1 2 y
arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose
Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX
Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)
La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA
El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero
El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir
AIC = minus2L+ 2k
donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona
z = rei2πλ
donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo
Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
boxplot
Argumento listavar
Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)
Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana
En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 4
Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar
salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)
Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja
chow
Argumento obs
Ejemplos chow 25
chow 19881
Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow
coeffsum
Argumento listavar
Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2
Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero
Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes
coint
Argumentos orden vardep varindeps
Ejemplo coint 4 y x1 x2
Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 5
coint2
Argumentos orden vardep varindeps
Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)
Ejemplos coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose
Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20
Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes
Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1
---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3
---------------------------------------------------
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen
corc
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7
Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt
corr
Argumento [ listavar ]
Ejemplo corr y x1 x2 x3
Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar
Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)
corrgm
Argumentos variable [ retardo-max ]
Ejemplo corrgm x 12
Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos
Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
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- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 6
de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados
Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente
Menuacute graacutefico VariableCorrelograma
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)
criteria
Argumentos scr T k
Ejemplo criteria 2345 45 8
Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente
cusum
Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza
Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM
data
Argumento listavar
Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo
open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK
Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK
Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas
data (compact=average)LHUR PUNEW
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 7
Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo
Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos
delete
Argumento [ listavar ]
Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada
Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
diff
Argumento listavar
Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias
else
Ver if
end
Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)
endif
Ver if
endloop
Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop
eqnprint
Argumento [ -f nombre-de-fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint
Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 8
equation
Argumentos vardep varindeps
Ejemplo equation y x1 x2 x3 const
Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls
fcast
Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada
Ejemplos fcast 19971 20014 f1
fcast fit2
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
fcasterr
Argumentos obs-inic obs-fin
Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento
Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas
freq
Argumento var
Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten
Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias
function
Define una funcioacuten
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
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- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 9
garch
Argumentos p q vardep [ varindeps ]
Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)
--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)
--vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Ejemplos garch 1 1 y
garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust
Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional
ht =qsumi=1
αiε2tminusi +
psumj=1
βihtminusj
El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini
Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH
genr
Argumentos nueva-var = foacutermula
Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos
Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -
Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso
Las funciones se clasifican en
Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt
Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)
Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)
Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 10
cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)
Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal
Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025
uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto
para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister
Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr
genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index
genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente
genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel
Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma
$ess suma de cuadrados de los residuos
$rsq R-cuadrado no corregido
$T nuacutemero de observaciones usadas
$df grados de libertad
$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)
$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos
$aic Criterio de informacioacuten de Akaike
$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz
$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
coeff(var) coeficiente estimado para la variable var
stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var
rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos
vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 11
Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo
Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten
Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)
La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas
Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]
Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037
Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias
Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones
genr d1 = (x=1)genr d2 = (x=2)genr d3 = (x=3)
Para crear z = max(xy) do
genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))
Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
gnuplot
Argumentos yvars xvar [ dumvar ]
Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)
--with-impulses (usar liacuteneas verticales)
--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)
--dummy (ver abajo)
Ejemplos gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
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- add
- addto
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- arch
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- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
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- vartest
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- Instrucciones arreglaron por tema
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- Opciones argumentos y directorios
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- Reserved words
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Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 12
Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario
y = x1^3 x1 al cubo
y = ln((x1+x2)x3)
z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0
y = x(-2) x retardada 2 periodos
y = x(2) x adelantada 2 periodos
y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)
y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x
y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y
y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente
y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y
y = abs(x) guarda los valores absolutos de x
y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999
y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ
aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten
x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten
rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo
foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1
bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3
samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x
Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0
La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente
En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)
Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis
set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos
Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 13
graph
Argumentos yvars xvar
Opcioacuten --tall (usar 40 filas)
Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot
hausman
Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios
El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios
El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel
hccm
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite
Menuacute graacutefico ModeloHCCM
help
Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea
Menuacute graacutefico Ayuda
hilu
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
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- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 14
procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu
hsk
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)
Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe
La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-
diante la regresioacuten auxiliar
Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad
if
Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es
if condicioacuteninstrucciones1
elseinstrucciones2
endif
condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados
info
Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual
Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten
Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos
setinfo
Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar
Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos
Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
labels
Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 15
lad
Argumentos vardep varindeps
Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta
lags
Argumento listavar
Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas
ldiff
Argumento listavar
Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
leverage
Opcioacuten --save (guardar las variables)
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)
Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por
radich(1minus h) Para maacutes detalles
sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica
Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 16
lmtest
Opciones --logs (no linealidad logaritmos)
--autocorr (correlacioacuten serial)
--squares (no linealidad cuadrados)
--white (heterocedasticidad (Contraste de White))
Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)
Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes
logistic
Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplos logistic y const x
logistic y const x ymax=50
Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente
log
(y
ylowast minusy
)
La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente
Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando
y = ylowast
1+ eminusx
donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente
Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit
Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico
logit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 17
poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado
Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12
Menuacute graacutefico ModeloLogit
logs
Argumento listavar
Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas
loop
Argumento control
Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)
Ejemplos loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff gt00001
loop for i=19912000
loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)
El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)
Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle
Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute
meantest
Argumentos var1 var2
Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)
Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 18
modeltab
Argumentos add o show o free
Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla
Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos
mpols
Argumentos vardep varindeps
Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)
Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias
Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten
nls
Argumentos funcioacuten derivadas
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano
Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls
1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv
Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 19
Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten
Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales
nulldata
Argumento largura de la serie
Ejemplo nulldata 500
Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set
Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos
ols
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)
--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)
--print-final (ver maacutes abajo)
Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7
ols y 0 x1 x2 x3 --vcv
ols y 0 x1 x2 x3 --quiet
Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te
Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)
Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)
La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
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- omitfrom
- open
- outfile
- panel
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- pergm
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- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
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- set
- setobs
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Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 20
Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios
Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas
omit
Argumento listavar
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omit 5 7 9
Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento
Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados
Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables
omitfrom
Argumentos ID-modelo listavar
Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)
Ejemplo omitfrom 2 5 7 9
Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables
open
Argumento fichero-de-datos
Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)
Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas
Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos
Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 21
outfile
Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten
Opciones --append (antildeadir a un fichero)
--close (cerrar el fichero)
--write (sobreescribir el fichero)
Ejemplos outfile --write regrestxt
outfile --close
Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento
La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto
En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla
panel
Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)
--time-series (series temporale apiladas)
Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs
Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel
pca
Argumento listavar
Opciones --save-all (guardar todos los componentes)
--save (guardar los componentes maacutes importantes)
Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)
Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar
Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba
Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)
pergm
Argumento nombre-var
Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 22
Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2
radicT (donde T es el
tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero
Menuacute graacutefico VariableEspectro
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
plot
Argumento listavar
Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)
Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot
Argumentos listavar o cadena-literal
Opciones --byobs (por observaciones)
--ten (usar 10 diacutegitos significativos)
Ejemplos print x1 x2 --byobs
print Esto es una cadena de caracteres
Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos
Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf
Menuacute graacutefico DatosMostrar valores
printf
Argumentos format args
Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres
La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada
ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 23
La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use
probit
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero
El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl
Menuacute graacutefico ModeloProbit
pvalue
Argumentos dist [ params ] xval
Ejemplos pvalue z zscore
pvalue t 25 30
pvalue X 3 56
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x
Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza
Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p
pwe
Argumentos vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7
Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten
quit
Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir
Menuacute graacutefico ArchivoSalir
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
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- add
- addto
- adf
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- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
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- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
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- Instrucciones arreglaron por tema
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- Contrastes
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- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
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- Programacioacuten
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- Opciones argumentos y directorios
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- Reserved words
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Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 24
rename
Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre
Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character
Menuacute graacutefico VariableEditar atributos
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)
reset
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey
restrict
Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas
Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten
El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4
He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones
restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1
end restrict
Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales
rhodiff
Argumentos listarho listavar
Ejemplos rhodiff 65 2 3 4
rhodiff r1 r2 x1 x2 x3
Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea
v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)
Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 25
rmplot
Argumento nombre-var
Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta
Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias
Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media
run
Argumento inputfile
Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones
Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones
runs
Argumento nombre-var
Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente
genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1
Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas
scatters
Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar
Ejemplos scatters 1 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 7
Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada
Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 26
set
Argumentos variable valor
Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols
echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl
qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO
hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29
hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo
force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)
garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML
hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente
setobs
Argumentos periodicidad obs-inicial
Ejemplos setobs 4 19901
setobs 12 197803
setobs 20 101
Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel
4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1
12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978
20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)
5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972
7 20020120 Datos diarios (7 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 2002
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 27
setmiss
Argumentos valor [ listavar ]
Ejemplos setmiss -1
setmiss 100 x2
Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2
Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo
shell
Argumento instruccioacuten-de-shell
Ejemplos ls -al
notepad
Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl
smpl
Variantes smpl startobs endobs
smpl +i -j
smpl dumvar --dummy
smpl condition --restrict
smpl --no-missing [ varlist ]
smpl n --random
smpl full
Ejemplos smpl 3 10
smpl 19602 19824
smpl +1 -1
smpl x gt 3000 --restrict
smpl y gt 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random
Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)
Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)
Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 28
La forma final smpl full restablece el rango muestral completo
Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten
Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo
smpl obs=4 --restrict
quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas
smpl obs=USA --restrict
quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo
Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs
Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles
Menuacute graacutefico Muestra
spearman
Argumentos x y
Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)
Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello
El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo
genr altx = -xspearman altx y
Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos
square
Argumento listavar
Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)
Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo
Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables
store
Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]
Opciones --csv (usar formato CSV)
--gnu-octave (usar formato GNU Octave)
--gnu-R (usar formato GNU R)
--traditional (usar el formato tradicional de ESL)
--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)
--dat (usar el formato ASCII de PcGive)
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 29
Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos
Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos
Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar
Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos
summary
Argumento [ listavar ]
Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis
Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales
Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal
system
Argumentos type savevars
Ejemplos system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=residsfitted
Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system
En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr
tabprint
Argumento [ -f fichero ]
Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)
Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint
Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 30
testuhat
Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)
Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos
tobit
Argumentos vardep varindeps
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)
Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20
Menuacute graacutefico ModeloTobit
tsls
Argumentos vardep varindeps instrumentos
Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)
Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6
Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado
En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas
var
Argumentos orden listavar detlist
Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)
Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time
Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales
De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma
Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 31
traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta
Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo
Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)
varlist
Presenta un listado de las variables actualmente disponibles list y ls son sinoacutenimos
vartest
Argumentos var1 var2
Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p
Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas
vif
Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como
1
1minus R2j
donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico
Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity
wls
Argumentos wtvar vardep varindeps
Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)
Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero
Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados
13 Instrucciones arreglaron por tema
Estimacioacuten
ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA
equation garch Modelo GARCH
hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad
lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta
logistic Regresioacuten logiacutestica
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 32
logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple
nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios
probit Modelo Probit system
tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas
var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados
Contrastes
add Antildeadir variables addto
adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller
arch Contraste ARCH
chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes
coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger
coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen
cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)
leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM
meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables
omitfrom reset Ramseyrsquos RESET
restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas
testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas
vif Factores de inflacioacuten de varianza
Transformaciones
diff lags
ldiff logs
square
Estadiacutesticos
corr corrgm Correlograma
freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les
pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans
summary
Conjunto de datos
data delete
genr Generar una variable nueva info
setinfo Editar los atributos de una variable labels
nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open
panel Datos de panel rename
setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente
smpl store Guardar datos
varlist
Graacuteficos
boxplot Graacuteficos de caja gnuplot
graph plot
rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 33
Impresioacuten
eqnprint outfile
print printf
tabprint
Prediccioacuten
fcast
Programacioacuten
else end
endif endloop
function if
loop run
set
Utilidades
criteria help
modeltab La tabla de modelos pvalue
quit shell
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
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- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 2
Opciones argumentos y directorios
21 gretl
gretl (en MS Windows gretlw32exe)1
mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario
gretl archivo-de-datos
mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios
gretl --help (o gretl -h)
mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo
gretl --version (o gretl -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo
gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)
mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)
mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa
Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo
El directorio base para los archivos compartidos de gretl
El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl
La instruccioacuten para lanzar gnuplot
La instruccioacuten para lanzar GNU R
La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl
El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4
El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl
El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)
Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas
La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla
1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli
34
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
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- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35
La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)
Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo
Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge
Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario
22 gretlcli
gretlcli
mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes
gretlcli archivo-de-datos
mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --help (o gretlcli -h)
mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)
gretlcli --version (o gretlcli -v)
mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa
gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)
mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales
gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios
gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)
mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 36
Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote
23 Directorios
Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera
1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado
2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)
3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl
4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)
5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos
Cuadro 21 Directorios por defecto
Linux MS Windows
Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser
Directorio de datos delsistema
PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata
Directorio de lotes deinstrucciones del sistema
PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts
Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)
Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo
MS Windows
En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
- loop
- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
- ols
- omit
- omitfrom
- open
- outfile
- panel
- pca
- pergm
- plot
- printf
- probit
- pvalue
- pwe
- quit
- rename
- reset
- restrict
- rhodiff
- rmplot
- run
- runs
- scatters
- set
- setobs
- setmiss
- shell
- smpl
- spearman
- square
- store
- summary
- system
- tabprint
- testuhat
- tobit
- tsls
- var
- varlist
- vartest
- vif
- wls
-
- Instrucciones arreglaron por tema
-
- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
- Estadiacutesticos
- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
-
Capiacutetulo 3
Reserved words
Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries
Names of constants CONST NA const null pi
Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t
Names of functions as shown in Table 31
Cuadro 31 Function names
BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt
boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm
colnames cols corr cos cov critical cum det
diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp
fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun
genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr
iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist
isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff
lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower
lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean
meanc meanr median mexp min minc minr missing
misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby
muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel
obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean
pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm
qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample
round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq
sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum
sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform
unvech upper urcpval values var varname varnum vec
vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros
37
- Guiacutea de Instrucciones de Gretl
- Licencia
- Iacutendice general
- Instrucciones de gretl
-
- Notacioacuten
- Instrucciones
-
- add
- addto
- adf
- ar
- arch
- arima
- boxplot
- chow
- coeffsum
- coint
- coint2
- corc
- corr
- corrgm
- criteria
- cusum
- data
- delete
- diff
- else
- end
- endif
- endloop
- eqnprint
- equation
- fcast
- fcasterr
- freq
- function
- garch
- genr
- gnuplot
- graph
- hausman
- hccm
- help
- hilu
- hsk
- if
- info
- setinfo
- labels
- lad
- lags
- ldiff
- leverage
- lmtest
- logistic
- logit
- logs
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- meantest
- modeltab
- mpols
- nls
- nulldata
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- plot
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- rhodiff
- rmplot
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- scatters
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- setobs
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- summary
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- testuhat
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- varlist
- vartest
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- Instrucciones arreglaron por tema
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- Estimacioacuten
- Contrastes
- Transformaciones
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- Conjunto de datos
- Graacuteficos
- Impresioacuten
- Prediccioacuten
- Programacioacuten
- Utilidades
-
- Opciones argumentos y directorios
-
- gretl
- gretlcli
- Directorios
-
- MS Windows
-
- Reserved words
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