Modelo Vectorial Autorregresivo de los Componentes de la Ley de Thirlwall en el Perú

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dc.contributor.advisorMinchón Medina, Carlos Alberto
dc.contributor.authorPascual Minchola, Frander Clintón
dc.date.accessioned3/21/2023 14:09
dc.date.available3/21/2023 14:09
dc.date.issued2022
dc.descriptionThe purpose of this research was to determine the best model of the components of Thirlwall's law _x000D_ in Peru in the period 2000 - 2019. The research carried out is of an applied type, longitudinal in _x000D_ time. The sample consisted of 80 quarterly observations per variable of GDP, exports, imports and _x000D_ RER in Peru. The methodology of autoregressive vector models (VAR) and the statistical program _x000D_ Eviews 10 were used. Complying with the Stability Test, where the inverse roots of the _x000D_ autoregressive polynomial are less than unity and the basic assumptions where there is normality, _x000D_ there is no heteroscedasticity and there is no Autocorrelation, the best Model is a VAR (3). It is _x000D_ concluded that the D (EXPORT) have a greater variation in the forecast error of the variance of _x000D_ the D (GDP) compared to the D (IMPORT) and D (TCR) over time, with a long-term relationship, _x000D_ for which is necessary to include in our VAR model an error correction mechanismes_PE
dc.description.abstractEsta investigación tuvo como finalidad determinar el mejor modelo de los componentes de la ley _x000D_ de Thirlwall en el Perú en el periodo 2000 - 2019. La investigación realizada es de tipo aplicada,_x000D_ longitudinal en el tiempo. La muestra fue de 80 observaciones trimestrales por variable del PBI, _x000D_ exportaciones, importaciones y TCR en el Perú. Se utilizó la metodología de los modelos de _x000D_ vectores autorregresivos (VAR) y el programa estadístico Eviews 10. Cumpliendo con la Prueba _x000D_ de Estabilidad, donde las raíces inversas del polinomio Autorregresivo son menores a la unidad y _x000D_ los supuestos básicos donde existe normalidad, no hay heterocedásticidad y no existe _x000D_ Autocorrelación, el mejor Modelo es un VAR (3). Se concluye que las D(EXPORT) tine una _x000D_ mayor variación en el error de pronóstico de la varianza del D(PBI) en comparación de las _x000D_ D(IMPORT) y D(TCR) a través del tiempo existiendo una relación de largo plazo, por lo cual es _x000D_ necesario incluir en nuestro modelo VAR un mecanismo de corrección de erroreses_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/16157
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectModelos VARes_PE
dc.subjectComponentes de la Ley de Thirlwalles_PE
dc.subjectEviewses_PE
dc.titleModelo Vectorial Autorregresivo de los Componentes de la Ley de Thirlwall en el Perúes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadísticoes_PE
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