Cointegración – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Definición de Cointegración – Definición, qué es y concepto | Diccionario Economico

Cointegración es un concepto estadístico que se refiere a la relación de largo plazo entre dos variables no estacionarias. Indica que estas variables tienen una trayectoria conjunta a largo plazo que no se puede explicar por factores aleatorios.

El concepto de cointegración surge del problema de determinar si dos o más variables están realmente relacionadas. Muchas relaciones entre variables pueden ser falsas, es decir, falsas. Falso significa que aunque estadísticamente parecen estar relacionados, es pura casualidad. A continuación se muestra un gráfico que relaciona dos variables (xy x1).

Este gráfico se construye a partir de dos series generadas aleatoriamente utilizando un software de programación estadística llamado R Studio. Dado que las variables se generaron aleatoriamente, la más mínima relación que existe es pura casualidad. Sin embargo, mirando el gráfico, uno podría pensar que tienen una relación estable. A medida que x crece, también lo hace x1.

Además, al ejecutar un modelo de regresión lineal que explica el valor de x según el valor de x1, obtenemos la línea de regresión que se presenta en el gráfico. Esto indica que R-squared es 0.62, lo que significa que x1 puede explicar el 62 % de la variación en x.

El hecho de que estas dos series, que son completamente aleatorias e independientes entre sí, puedan relacionarse explícitamente abre la puerta a un mundo de infinitas posibilidades en el que pueden relacionarse muchas variables no relacionadas. En este sentido, las pruebas de cointegración se encargan de determinar si esta relación es verdadera y tiene sentido, o si es falsa. Al ser pruebas estadísticas basadas en fórmulas matemáticas, no son infalibles. Sin embargo, se trata de pruebas muy exigentes que garantizan una probabilidad muy alta de evitar relaciones falsas.

Pasos para realizar una prueba de cointegración

Para simplificar la explicación, trataremos solo con dos variables (xy x1). Por ejemplo, inflación y tipos de interés o PIB y desempleo. Por lo tanto, vamos a enumerar los pasos para determinar si una relación es espuria o no usando una prueba de cointegración.

  • Establecer una relación entre variables

La lógica es la forma más poderosa de comprender intuitivamente la relación entre dos variables en economía. La estadística, o más bien la econometría, solo trata de poner números. Pero es el economista o econometrista quien debe establecer la lógica de las relaciones a través de la teoría económica.

  • Extraer datos y generar modelo

Una vez extraídos los datos, que sean fiables y libres de errores de estimación, se creará un modelo. Aunque hay más situaciones, podemos encontrarnos, simplificando, en dos escenarios:

  • x y x1 son estacionarios. Estimado por mínimos cuadrados (MCO).
  • Las series no son estacionarias, sino cointegradas.
  • prueba de cointegración

La prueba de cointegración más famosa es la prueba de Dickey-Fuller. La prueba se lleva a cabo en una serie de residuos. Es decir, hacemos un modelo. En nuestro caso, estamos tratando de explicar x en términos de valores de x1. Y tenemos una estimación de los valores de x. La diferencia entre los valores reales de x y la estimación de x se llama residual. La prueba se lleva a cabo en una serie de residuos. Así, si la prueba puede confirmar que los residuos son estacionarios, las variables estarán cointegradas. De lo contrario, no lo serán.

¿Por qué es útil la cointegración?

La cointegración es útil en economía para construir modelos predictivos robustos. También en el caso de negociación cuando se utilizan métodos de arbitraje estadístico como el comercio de pares. O realizar modelos basados ​​en variables macroeconómicas que te permitan estimar el valor de un activo en un momento dado. Un excelente ejemplo de la utilidad de la cointegración es el comercio de pares. Si no nos aseguramos de que los dos activos financieros tengan una relación estable en el tiempo, podemos perder mucho capital invirtiendo con esta estrategia.

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