listavar
--vcv
mostrar matriz de covarianzas
--quiet
no muetra las estimaciones del modelo aumentado
add 5 7 9
add xx yy zz

Debe utilizarse después de una instrucción de estimación. Las variables de listavar se añaden al modelo anterior y se estima el nuevo modelo. Si se añade más de una variable, se presenta el estadístico F para las variables añadidas (sólo para el método MCO) junto con su valor-p. Un valor-p inferior a 0.05 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del 5 por ciento.

Si se usa la opción --quiet el resultado que se muestra es sólo el estadístico para el contraste de significación conjunta de las variables añadidas, en los demás casos se presentan también las estimaciones del modelo aumentado. En este último caso, la opción --vcv hace que también se presente la matriz de covarianzas de los coeficientes.

Las variables elegidas se añaden al modelo anterior y se estima el nuevo modelo. Si se añade más de una variable, se mostrará el estadístico F para las variable añadidas (Sólo para el método MCO) y su valor p. Un valor p inferior a 0.05 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del 5 por ciento.

Ventana de Modelo, /Contrastes/Añadir variables
ID_modelo
listavar
--quiet
no mostrar las estimaciones del modelo aumentado
addto 2 5 7 9

Funciona como la instrucción add, salvo que Vd. especifica un modelo previo (usando su identificador --ID-- de modelo, que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se toma como base para añadir las variables. En el ejemplo de arriba se añaden las variables números 5, 7 y 9 al Modelo 2.

Ventana de Modelo, /Contrastes/añadir variables
orden
nombre_var
adf 2 x1

Esta instrucción n¡requiere un orden de retardos entero.

Calcula los estadísticos para dos contrastes de Dickey-Fuller. En cada caso la hipótesis nula es que la variable seleccionada presenta una raíz unitaria. El primero es un estadístico t basado en el modelo La hipótesis nula es que g = 0. En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimación de una regresión no retringida (cuyos regresores son una constante, una tendencia temporal, el primer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versión restringida (quitando la tendencia temporal y el primer retardo). El estadístico de contraste es donde T es el tamaño de la muestra, k el número de parámetros del modelo no restringido, y los subíndices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente. Hay que señalar que los valores críticos para estos estadísticos no son los habituales; se muestra el valor p cuando es posible determinarlo.

/Variable/Contraste aumentado de Dickey-Fuller
retardos
vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
ar 1 3 4 ; y 0 x1 x2 x3

Computa las estimaciones de los parámetros usando el procedimiento iterativo generalizado de Cochrane–Orcutt (ver Sección 9.5 del libro de Ramanathan). Las iteraciones terminan cuando dos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en más del 0.005 por ciento o después de 20 iteraciones.

La lista de retardos AR especifica la estructura de la perturbación. Por ejemplo, la entrada 1 3 4 corresponde al proceso:

retardos es una lista de retardos de los residuos, que termina con un punto y coma. En el ejemplo anterior el término de error se especifica como

/Modelo/Serie temporal/Estimación autorregresiva
orden
vardep
varindeps
arch 4 y 0 x1 x2 x3

Estainstrucción requiere un número de retardos entero.

Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity -- Heterocedasticidad condicional autorregresiva) del orden especificado, en el modelo. Si el estadístico de contraste LM tiene un valor p inferior a 0.10, entonces también se realiza la estimación del modelo ARCH. Si la predicción de la varianza de cualquier observación, en la regresión auxiliar, no es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado. Después se realiza una estimación por mínimos cuadrados ponderados sobre el modelo original.

Ver también .

Ventana de Modelo, /Contrastes/ARCH
p
q
vardep
varindeps
--native
Usar rutina nativa plugin (por defecto)
--x-12-arima
usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimación
--verbose
mostrar detalles de las iteraciones
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
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 órdenes AR y MA respectivamente. Si se añade una lista varindeps, el modelo pasa a ser un ARMAX.

Cuando se elige desde el menú de Variable, estima un modelo ARMA (Autoregressive, Moving Average). Cuando se elige desde el menú de Modelo (ARMAX), estima un modelo ARMAX, es decir, con regresores exógenos adicionales.

Por defecto se usa la función nativa ARMA de gretl; en el caso de un modelo ARMA univariante se puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si está instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl).

La sopciones dadas arriba pueden combinarse, pero la matriz de covarianzas no está disponible cuando se realiza la estimación mediante X-12-ARIMA.

El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido, en su mayor parte, creado por Riccardo Jack Lucchetti. Utiliza un procedimiento de máxima verosimilitud condicional, implementado por medio de la estimación por mínimos cuadrados iterativos de la regresión del producto externo del gradiente (OPG, outer product of the gradient regression). Ver para entender la lógica de este procedimiento. Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) se inicializan por medio de la estimación por MCO de un AR, y los coeficientes MA se inicializan asignándoles valor cero.

El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definición usada en el programa X-12-ARIMA, es decir donde L es la log-verosimilitud y k es el número total de parámetros estimados. La frecuencia que se presenta asociada a las raíces AR y MA es el valor &lgr; que soluciona donde z es la raíz en cuestión y r es su módulo.

/Variable/Modelo ARMA, /Modelo/Serie temporal/ARMAX
Menú emergente de la ventana principal (selección simple)
listavar
--notches
presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana

Estos gráficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribución de una variable. La caja central recoge el 50 por ciento intermedio de los datos, es decir, está acotada por el primero y tercer cuartiles. Las patillas se extienden hasta los valores mínimo y máximo. Se dibuja una línea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana.

En el caso de gráficos de caja recortados, el recorte muestra los límites de un intervalo de aproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana. Este intervalo se obtienen por el método bootstrap.

Después de cada variable especificada en la instrucción boxplot, se puede añadir una expresión booleana entre paréntesis para limitar la muestra para la variable en cuestión. Debe de insertarse un espacio entre el nombre o número de la variable y la expresión. Supongamos que usted tiene valores de los salarios de hombres y mujeres, y tiene una variable ficticia SEXO con valor 1 para los hombres y 0 para las mujeres. En este caso usted puede dibujar gráficos de caja comparativos usando la siguiente línea en el cuadro de diálogo de los gráficos de caja:

Después de cada variable especificada en la instrucción boxplot, se puede añadir una expresión booleana entre paréntesis para limitar la muestra para la variable en cuestión. Debe de insertarse un espacio entre el nombre o número de la variable y la expresión. Supongamos que usted tiene valores de los salarios de hombres y mujeres, y tiene una variable ficticia SEXO con valor 1 para los hombres y 0 para las mujeres. En este caso usted puede dibujar gráficos de caja comparativos usando la siguiente listavar:

salary (GENDER=1) salary (GENDER=0)

Algunos detalles de los gráficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero (de texto plano) llamado `.boxplotrc`. Para más detalles sobre esto ver .

/Datos/Gráficos/Gráficos de caja
obs
chow 25
chow 1988:1

Esta instrucción requiere un número de observaciones (o fecha, en el caso de datos con fechas).

Primero debe ejecutarse una regresión por MCO. Crea una variable ficticia que es igual a 1 desde el punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto. También crea los términos de interacción entre esta variable ficticia y las variables independientes originales. Se ejecuta una regresión aumentada incluyendo estos términos y se calcula un estadístico F, tomando la regresión aumentada como 'no restringida' y la original como 'restringida'. Este estadístico es adecuado para contrastar la hipótesis nula de que no hay cambio estructural en el punto de ruptura indicado.

Ventana de Modelo, /Contrastes/Contraste de Chow
listavar
coeffsum xt xt_1 xr_2

Esta instrucción requiere una lista de variables, que se elige a partir del conjunto de variables independientes de un modelo dado.

Calcula la suma de los coeficientes de las variables de la lista especificada. Presenta la suma junto con su desviación típica y el valor p para la hipótesis nula de que la suma es cero.

Debe ejecutarse después de una regresión. Calcula la suma de los coeficientes de las variables de la lista listavar. Presenta la suma junto con su desviación típica y el valor p para la hipótesis nula de que la suma es cero.

Hay que señalar la diferencia entre esta instrucción y , que contrasta la hipótesis nula de que los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cero zero.

Ventana de Modelo, /Contrastes/Suma de coeficientes
orden
vardep
varindeps
coint 4 y x1 x2

Contraste de cointegración de Engle–Granger. Esta instrucción realiza los contrastes de Dickey–Fuller aumentados de la hipótesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene una raíz unitaria, usando el orden de retardos dado. Se estima la ecuación cointegrante y se realiza un contraste ADF sobre los residuos de esta regresión. También se presenta el estadístico de Durbin–Watson para la regresión cointegrante. Hay que señalar que ninguno de estos estadísticos de contraste puede compararse con las tablas estadísticas usuales.

/Modelo/Serie temporal/Contrates de cointegración/Engle-Granger
orden
vardep
varindeps
--verbose
mostrar los detalles de las regresiones auxiliares
coint2 2 y x
coint2 4 y x1 x2 --verbose

Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegración entre las variables de la lista para el orden dado. Los valores críticos se computan por medio de la aproximación gamma de J. Doornik (Doornik, 1998). Para detalles sobre este contraste ver el libro de Hamilton,

Time Series Analysis
(1994), Capítulo 20.

Se presenta aquí la siguiente tabla como guía para la interpretación de los resultados ofrecidos por el contraste, para el caso de 3 variables. H0 denota la hipótesis nula, H1 la hipótesis alternativa y c el número de relaciones cointegrantes.

Rango Contraste de la traza Contraste Lmax H0 H1 H0 H1 --------------------------------------------------- 0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 1 1 c = 1 c = 3 c = 1 c = 2 2 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3 ---------------------------------------------------
/Modelo/Serie temporal/Contraste de cointegración/Johansen

Cuando usted añade a un conjunto de datos una serie que es de una frecuencia mayor, es necesario compactar la nueva serie. Por ejemplo, será necesario compactar una serie mensual para encajarla en un conjunto de datos trimestral.

Además, es posible que alguna vez usted desee compactar un conjunto de datos completo para transformarlo en datos de frecuencia más baja (por ejemplo, antes de añadir al conjunto de datos una variable de frecuencia inferior).

Gretl ofrece cuatro opciones de compactado:

- Promediar: el valor que se escribe en el conjunto de datos será la media aritmética de los valores relevantes de la serie. Por ejemplo, el valor poara el primer trimestre de 1990 será la media de los valores de Enero, Febrero y Marzo de 1990.

- Sumar: el valor que se escribe en el conjunto de datos será la suma de los valores de frecuencia mayor relevantes. Por ejemplo, el valor del primer trimestre será la suma de los valores de Enero, Febrero y Marzo.

- Asignar valores de final del periodo: el valor que se escribe en el conjunto de datos es el último valor relevante de los datos de frecuencia mayor. Por ejemplo, el valor del primer trimestre de 1990 sería el valor de Marzo de 1990.

- Asignar valores de inicio del periodo: el valor escrito en el conjunto de datos es el primer valor relevante de los datos de frecuencia mayor. Por ejemplo, al primer trimestre de 1990 se le asignaría el valor de Enero de 1990.

Cuando se compacta un conjunto de datos completo, la elección que usted efectúa en esta caja de diálogo establece el método por defecto. Pero si usted ha establecido un método de compactado para una variable individual (elemento de menú Variable/Editar atributos) se usa ese método en lugar del método por defecto. Si ya está establecido el método de compactado para todas las variables, no se presenta aquí la elección de un método de compactado por defecto.

vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
corc 1 0 2 4 6 7

Computa estimaciones de los parámetros usando el procedimiento iterativo de Cochrane–Orcutt (ver Sección 9.4 del libro de Ramanathan). Las iteraciones finalizan cuando dos estimaciones sucesivas del coeficiente de autocorrelación no difieren en más de 0,001 o después de 20 iteraciones.

/Modelo/Serie temporal/Cochrane-Orcutt
listavar
corr y x1 x2 x3

Presenta los coeficientes de correlación por pares para las variables de listavar, o para todas las variables del conjunto de datos, si no se proporciona listavar.

/Datos/Matriz de correlación
Menú emergente de la ventana principal (cuando se hace selección múltiple)
variable
retardo_max
corrgm x 12

Presenta los valores de la función de autocorrelación para la variable especificada (por nombre o por número). Ver Ramanathan, Sección 11.7. Es por tanto donde ut es la t-ésima observación de la variable u y s es el número de retardos.

También se presentan las autocorrelaciones parciales, siendo éstas los coeficientes una vez descontado el efecto de los demás retardos intervinientes. Esta instrucción también representa el correlograma y muestra el estadístico Q de Box–Pierce para el contraste de la hipótesis nula de que la serie es ruido blanco. Este se distribuye asintóticamente como una chi-cuadrado con grados de libertad igual al número de retardos utilizados.

Si se especifica un valor para retardo_max entonces el tamaño del correlograma se limita como máximo a ese número de retardos, en los demás casos se determina automáticamente.

/Variable/Correlograma
Menú emergente de la ventana principal (cuando se hace una selección simple)
scr
T
k
criteria 23.45 45 8

Calcula los estadísticos de selección de modelos (ver Ramanathan, Sección 4.3), dados scr (suma de cuadrados de los residuos), el número de observaciones (T), y el número de coeficientes (k). T, k, y scr pueden ser valores numéricos o nombres de variables definidas previamente.

distrib
param1
param2
critical t 20
critical X 5
critical F 3 37

Si distrib es t, X or F, presenta los valores críticos para la distribución t de Student, chi-cuadrado o F respectivamente, para los niveles de significación más comunes y usando los grados de libertad especificados, que se dan en param1 para la t y chi-cuadrado, o param1 y param2 para la F. Si distrib es d, presenta los valores superior e inferior del estadístico de Durbin-Watson al 5 por ciento de significación, para el número de observaciones dado en param1, y para una rango de 1 a 5 variables explicativas.

/Utilidades/Tablas estadísticas

Debe realizarse después de la estimación de un modelo por MCO. Realiza el contraste CUSUM de estabilidad de los parámetros. Se obtiene una serie de errores de predición (escalados) un período hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones: la primera regresión utiliza las primeras k observaciones y se usa para generar una predicción de la variable dependiente en la observación k + 1; la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una predicción para la observación k + 2, y así sucesivamente (donde k es el número de parámetros en el modelo original). Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores de predicción escalados. La hipótesis nula de estabilidad en los parámetros se rechaza al nivel de significación del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento de confianza.

También se presenta el estadístico t de Harvey–Collier para contrastar la hipótesis nula de estabilidad de los parámetros. Para más detalles ver Capítulo 7 del libro de Greene

Econometric Analysis
.
Ventana de Modelo, /Contrastes/CUSUM
listavar

Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 4.0), que debe de haber sido abierta previamente usando la instrucción . Además, se debe de establecer una frecuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones y antes de usar esta orden. He aquí un ejemplo completo:

open macrodat.rat setobs 4 1959:1 smpl ; 1999:4 data GDP_JP GDP_UK

Estas instrucciones abren una base de datos denominada `macrodat.rat`, establecen un conjunto de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestre de 1999, y después importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK.

Si las series que van a ser leídas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actual, se debe especificar un método de compactado como en las siguientes líneas:

data (compact=average) LHUR PUNEW

Los cuatro métodos de compactado disponibles son average (promediar: toma la media de las observaciones de frecuencia mayor), last (última: usa la última observación), first y sum.

/Archivo/Revisar bases de datos
listavar

Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o número) del conjunto de datos. Debe usarse con precaución: no se pide confirmación, y cualquier variable con número de ID mayor será renumerada.

Si con esta instrucción no se proporciona una lista listavar, se borra la última variable (la de número ID mayor) del conjunto de datos.

Menú emergente de la ventana principal (selección simple)

Para seleccionar la variable dependiente, marque una variable en la lista de la izquierda y presione el botón Elegir-> que apunta a la zona de definición de la variable dependiente. Si usted marca el cuadrado Selección por defecto, la variable indicada será preseleccionada como variable dependiente cuando se vuelva a abrir de nuevo la caja de diálogo de Modelo. Atajo: haga doble click sobre una variable de la izquierda para seleccionarla como variable dependiente y establcerla así por defecto.

Para seleccionar las variables independientes márquelas a la izquierda y presione el botón Añadir-> (o haga click con el botón derecho del ratón). Usted puede marcar varias variables contíguas manteniendo pulsado el botón izquierdo del ratón y desplazándolo. Puede marcar un grupo de variables no contíguas haciendo click sobre ellas al mismo tiempo que pulsa la tecla Ctrl.

listavar

Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guarda en una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_. Así diff x y crea las nuevas variables d_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1).

/Datos/Añadir variables/Primeras diferencias

Ver .

Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos. Por ejemplo, end system termina un sistema de ecuaciones (Ver ).

Ver .

Marca el final de un bucle de instrucciones. Ver .

-f nombre_de_fichero
--complete
Crea un documento completo

Debe ejecutarse después de la estimación de un modelo. Presenta el modelo estimado en formato de ecuación &latex;. Si se especifica un nombre de fichero usando la opción -f la salida va a ese fichero, en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma `equation_N.tex`, donde N es el número de modelos estimados hasta el momento en la sesión actual. Ver también .

Si se aplica la opción --complete, el fichero &latex; es un documento completo, listo para ser procesado; en caso contrario deberá incluirse dentro de un documento previamente preparado.

Ventana de Modelo, /LaTeX
vardep
varindeps
equation y x1 x2 x3 const

Sirve pare especificar una ecuación dentro de un sistema de ecuaciones (ver ). La sintaxis para especificar una ecuación dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresión aparentemente no relacinadas) es la misma que, por ejemplo, la de MCO (ver ). Para una ecuación dentro de un sistema de Mínimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificación de una ecuación de tipo MCO y proporcionar una lista común de instrumentos usando la opción instr (ver de nuevo ), o (b) usar la misma sintaxis de definición de ecuaciones que para .

Se pueden exportar los datos en formato CSV (Comma-Separated Values): estos datos pueden abrirse desde programas de hoja de cálculos y muchos otros programas de aplicaciones.

También se pueden exportar los datos en los formatos nativos de GNU R o GNU octave. Para más información sobre estos programas (que ambos soportan análisis estadísticos avanzados) vea por favor sus respectivos sitios web, http://www.r-project.org/ y http://www.octave.org/

Esta orden requiere la selección de tres variables, de las cuales la última debe ser una variable ficticia (con valores 1 o 0). La variable Y se representa con respecto a la variable X, con los puntos de datos coloreados de manera diferente dependiendo del valor de la tercera variable.

Ejemplo: suponga que tenemos datos sobre salarios y nivel de educación para una muestra de varias personas, también tenemos una variable ficticia con valor 1 para los hombres y 0 para las mujeres (como en el fichero de Ramanathan `data7-2`). Un gráfico con factor de separación de SALARIO con respecto a EDUCACION usando la variable ficticia SEXO como factor, mostrará los puntos de datos para los hombres de un color y los de las mujeres de otro (con una leyenda para poder identificarlos).

obs_inic obs_fin
var_ajustada
fcast 1997:1 2001:4 f1
fcast fit2

Debe ejecutarse después de una instrucción de estimación. Se generan predicciones para el dominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionado obs_inic y obs_fin) y los valores se guardan como var_ajustada, que luego puede mostrarse o representarse gráficamente. Las variables del lado derecho son las del modelo original. No se pueden sustituir por otras variables. Si se especifica un proceso de error autorregresivo (para hilu, corc, y ar) la predicción se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el proceso del error.

Ventana de Modelo, /Datos del Modelo/Predicciones con desviaciones típicas
obs_inic
obs_fin
--plot
mostrar el gráfico

Después de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instrucción para mostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado, las desviaciones típicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento.

Las desviaciones típicas se calculan de la forma descrita en el Capítulo 6 del libro de Wooldridge

Introductory Econometrics
. Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad: la asociada al valor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variables independientes, y la varianza de los residuos de la regresión.

Ventana de Modelo, /Datos del modelo/Predicciones con desviaciones típicas

Es un atajo a fcast. Debe de ejecutarse después de una instrucción de estimación. Genera los valores ajustados basados en la última regresión, para la mustra actual, y los guarda en una serie denominada autofit. En el caso de modelos de series temporales también hace emerger un gráfico con los valores originales y ajustados de la variable dependiente con respecto al tiempo.

var

Presenta la distribución de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o número); también muestra los resultados del contraste de normalidad de Doornik–Hansen. En modo interactivo, se presenta un gráfico de la distribución.

/Variable/Distribución de frecuencias

Define una función.

p
q
vardep
varindeps
--robust
Desviaciones típicas robustas
--verbose
muestra los detalles de las iteraciones
--vcv
presenta la matriz de covarianzas
garch 1 1 ; y
garch 1 1 ; y 0 x1 x2 --robust

Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), o un modelo univariante o, si se especifican varindeps, un modelo que incluye las variables exógenas dadas. Los valoires enteros p y q representan los órdenes de retardos en la ecuación de la varianza condicional.

Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), o un modelo univariante o, si se seleccionan variables independientes, un modelo que incluye éstas como variables exógenas. La ecuación de la varianza condicional se muestra a continuación.

El algoritmo GARCH de gretl es básicamente el de Fiorentini, Calzolari y Panattoni (1996), y se usa con el amable permiso del profesor Fiorentini.

Con esta instrucción están disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de covarianzas de los coeficientes. Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opción --robust, en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White). Se pueden especificar otras posibilidades (p.ej. la matriz de información, o el estimador Bollerslev–Wooldridge) usando la instrucción .

Con esta instrucción están disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de covarianzas de los coeficientes. Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se marque el cuadrado Desviaciones típicas robustas, en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White). Se pueden especificar otras posibilidades (p.ej. la matriz de información, o el estimador Bollerslev–Wooldridge) usando la instrucción .

/Modelo/Serie temporal/GARCH
nueva_var
= fórmula

Crea variables nuevas, normalmente como transformaciones de variables ya existentes. Ver también , , , , y como atajos.

Los operadores aritméticos soportados son, en orden de precedencia: ^ (exponenciación); *, / y % (módulo o resto); + y -.

Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo, en orden de precedencia): ! (negación), & (Y lógico), | (O lógico), >, <, =, >= (mayor o igual que), <= (menor o igual que) y != (distinto que). Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias: por ejemplo (x > 10) devuelve 1 si x > 10, y 0 en otro caso.

Las funciones se clasifican en:

- Funcione matemáticas estándar: abs, cos, exp, int (parte entera), ln (logaritmo natural: log es un sinónimo), sin, sqrt.

- Funciones estadísticas: max (valor máximo de una serie), min (mínimo), mean (media aritmética), median, var (varianza) sd (desviación típica), sst (suma de desviaciones desde la media, al cuadrado), sum, cov (covarianza), corr (coeficiente de correlación), pvalue, sort, cum (acumulación, o suma secuencial), resample (remuestrear una serie con reemplazamiento, con el propósito de hacer bootstrap), hpfilt (Filtro de Hodrick–Prescott: esta función devuelve el componente cíclico de la serie).

- Funciones de series temporales: diff (primera diferencia), ldiff (diferencia logarítmica, o primera diferencia del logaritmo natural). Para generar retardos de una variable x, se usa la sintaxis x(-N), donde N representa la longitud deseada del retardo; para generar adelantos, se usa x(+N).

- Funciones de conjunto de datos: misszero (reemplaza los códigos de observación ausente de una serie dada con ceros); zeromiss (la operación inversa a misszero); nobs (devuelve el número de observaciones válidas de una serie de datos determinada), missing (para cada observación, devuelve 1 si el argumento tiene una observación ausente, y 0 en caso contrario); ok (el opuesto de missing).

- Números pseudo-aleatorios: uniform, normal.

Todas las funciones de arriba excepto cov, corr, pvalue, uniform y normal toman como único argumento o el nombre de una variable (nótese que, en una fórmula genr, no es posible referirse a las variables por su número de ID) o una expresión que se evalúa en una variable (p.ej. ln((x1+x2)/2)). cov y corr requieren dos argumentos, y devuelven respectivamente la covarianza y el coeficiente de correlación entre sus argumentos. La función pvalue toma los mismos argumentos que la instrucción , pero en este contexto deben introducirse comas entre los argumentos. Esta función devuelve un valor p a una cola y, en el caso de las distribuciones normal y t, es para la cola corta. Con la normal, por ejemplo, tanto 1,96 como -1,96 darán un resultado de aproximadamente 0,025.

uniform() y normal(), que no toman arguamentos, devuelven series de números pseudo-aleatorios extraídos de la distribución uniforme (0–1) y normal estándar respectivamente (ver también la instrucción , opción seed). La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersenne Twister; Ver Matsumoto y Nishimura (1998). La implementación la proporciona glib, si está disponible, o el código C escrito por Nishimura y Matsumoto. para series normales se usa el método de Box y Muller (1958), tomando la entrada del Mersenne Twister.

Además de los operadores y funciones ya mencionados, hay algunos usos especiales de genr:

- genr time crea una variable de tendencia temporal (1,2,3,…) llamada time. genr index hace lo mismo, excepto que ahora la variable se denomina index.

- genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos. P.ej. en el caso de datos trimestrales (periodicidad 4), el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestre y 0 en los demás trimestres, dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demás, y así sucesivamente.

- genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con un conjunto de datos de panel — ver .

- Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen al ejecutar una regresión, de la siguiente foprma:

  $ess
  suma de cuadrados de los residuos
  $rsq
  R-cuadrado no corregido
  $T
  número de observaciones usadas
  $df
  grados de libertad
  $trsq
  TR-cuadrado (el tamaño muestral por el R-cuadrado)
  $sigma
  desviación típica de los residuos
  $aic
  Criterio de información de Akaike
  $lnl
  logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)
  coeff(var)
  coeficiente estimado para la variable var
  stderr(var)
  desviación típica estimada para la variable var
  rho(i)
  coeficiente autorregresivo de i-ésimo orden de los residuos
  vcv(x1,x2)
  covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2

Nota: En el programa en línea de instrucciones, las instrucciones genr que recuperan datos relativos a un modelo siempre hacen referencia al último modelo estimado. Esto también es cierto para el programa en modo GUI, si uno usa genr en la consola de gretl o introduce una fórmula usando la opción Definir nueva variable del menú de Variable en la ventana principal. Sin embargo, con el GUI, usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo que actualmente se esté mostrando en una ventana (sea o no el modelo más reciente). Usted puede hacer esto bajo el menú Datos del Modelo de la ventana del modelo.

Las series internas uhat e yhat contienen, respectivamente, los residuos y los valores ajustados de la última regresión.

También están disponibles dos variables internas relacionadas con el conjunto de datos actual: $nobs contiene el número de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o no igual a $T, el número de observaciones usadas al estimar el último modelo), y $pd contiene la frecuencia o periodicidad de los datos (p.ej 4 para datos trimestrales).

La variable t sirve como índice de las observaciones. Por ejemplo genr dum = (t=15) generará una variable ficticia que toma valor 1 para la observación 15, y 0 en las demás. La variable obs es similar pero más flexible: usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fecha o nombre. Por ejemplo, genr d = (obs>1986:4) o genr d = (obs="CA"). La última forma presupone que las observaciones tienen etiquetas; la etiqueta debe ponerse entre comillas.

Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una fórmula genr, usando la sintaxis nombre_var[obs]. El valor obs puede darse por número o fecha. Ejemplos: x[5], CPI[1996:01]. Para datos diarios data, se debe de usar la forma YYYY:MM:DD, p.ej. ibm[1970:01:23].

Se puede modificar una observación individual de una serie por medio de genr. Para hacerlo, hay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la fórmula, entre corchetes, un número de observación válido o una fecha. Por ejemplo, genr x[3] = 30 o genr x[1950:04] = 303.7.

da varios ejemplos de utilizaciones de genr con notas explicativas; aquí hay un par de sugerencias sobre variable ficticias:

- Supongamos que x está codificada con los valores 1, 2, o 3 y usted quiere tres variables ficticias, d1 = 1 si x = 1, 0 en otro caso, d2 = 1 si x = 2, y así sucesivamente. Para crearlas, use las instrucciones:

  `genr d1 = (x=1) genr d2 = (x=2) genr d3 = (x=3)`

- Para crear z = max(x,y) do

  `genr d = x>y genr z = (x*d)+(y*(1-d))`

y = x1^3
x1
al cubo
y = ln((x1+x2)/x3)
z = x>y
z(t)
= 1 si x(t) > y(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 instantánea de 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 entradas −999
y = cum(x)
acumulación:
aa = $ess
hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la última regresión
x = coeff(sqft)
guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la última regresión
rho4 = rho(4)
guarda el coeficiente autorregresivo de 4º orden del último modelo (supone un modelo ar)
cvx1x2 = vcv(x1, x2)
guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 y x2 del último modelo
foo = uniform()
variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0–1
bar = 3 * normal()
variable pseudo-aleatoria normal, μ = 0, σ = 3
samp = !missing(x)
= 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x.

/Variable/Definir nueva variable
Menú emergente de la ventana principal
yvars
xvar
dumvar
--with-lines
usar líneas, no puntos
--with-impulses
usar líneas verticales
--suppress-fitted
no mostrar el ajuste mínimo-cuadrático
--dummy
ver abajo
gnuplot y1 y2 x
gnuplot x time --with-lines
gnuplot wages educ gender --dummy

Sin la opción --dummy, las variables yvars se representan contra xvar. Con --dummy, yvar se representa contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si el valor de dumvar es 1 o 0.

La variable time se comporta de manera especial: si no existe, entonces se generará automáticamente.

En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente. En modo batch se escribe un fichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo `gpttmpN.plt`, empezando con N = 01. Los gráficos actuales se pueden generar más tarde usando gnuplot (bajo MS Windows, wgnuplot).

Hay una nueva opción disponible en esta instrucción: después de la especificación de las variables a representar y las opciones (si se elige alguna), usted puede añadir instrucciones literales de gnuplot para controlar la apariencia del gráfico (por ejemplo, poner el título del gráfico y/o el rango de los ejes). Estas instrucciones deberían incluírse entre paréntesis y cada instrucción gnuplot debe terminar con un punto y coma. Se puede usar una barra invertida (/) para continuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre más de una línea. He aquí un ejemplo de la sintaxis:

{ set title 'Mi título'; set yrange [0:1000]; }

/Datos/Gráficos
Menúe emergente de la ventana principal, botón de gráfico de la barra de herramientas
yvars
xvar
--tall
usar 40 filas

Gráficos ASCII. Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o número) se representan con respecto a xvar usando símbolos ASCII. La opción --tall producirá un gráfico con 40 filas y 60 columnas. Sin ella, el gráfico será de 20 por 60 (para salida por pantalla). Ver también .

Gretl llama a un programa aparte, gnuplot, para generar los gráficos. Gnuplot es un programa con muchas características y miles de opciones. Gretl le proporciona acceso directo, por medio de un interfaz gráfico, a un subconjunto de esas opciones e intenta elegir los valores adecuados por usted; también le permite tomar completamente el control sobre el gráfico, si usted lo desea.

Cuando se está mostrando un gráfico, usted puede hacer click sobre la ventana del gráfico para que aparezca un menú emergente con las siguientes opciones:

- Guardar como postscript: guarda el gráfico en formato postscript encapsulado (EPS)

- Guardar como PNG: lo guarda en formato PNG (Portable Network Graphics)

- Guardar a sesión como icono: el gráfico aparecerá como un icono cuando usted seleccione Vista de iconos desde el menú de sesión

- Zoom: le permite seleccionar un área dentro del gráfico para verla con más detalle

- Imprimir: (sólo en el escritorio Gnome de Linux y en MS Windows) le permite imprimir el gráfico directamente

- Copiar al portapapeles: (sólo en MS Windows) le permite pegar el gráfico en aplicaciones Windows tales como MS Word

- Editar: abre un controlador para el gráfico que le permite ajustar varios aspectos de su apariencia

- Cerrar: cierra la ventana del gráfico

Si Vd. conoce gnuplot y desea tener un control más detallado sobre la apariencia de un gráfico que el que está disponible por medio del controlador gráfico (opción Editar option), usted tiene dos opciones:

- Una vez que el gráfico se ha guardado como un icono de sesión, usted puede hacer click con el botón derecho del ratón para que aparezca un nuevo menú emergente. Una de las opciones aquí es Editar las instrucciones del graficos, lo cual abre una ventana de edición que contiene las instrucciones actuales de gnuplot. Vd. puede editar esas instrucciones y guardarlas para un procesado futuro o enviarlas a gnuplot (con el elemento de menú Archivo/Enviar a gnuplot en la ventana de edición de instrucciones de gnuplot).

- Otra manera de guardar las instrucciones del gráfico (o guardar el gráfico representado en formatos distintos de EPS o PNG) es usar el elemento Editar del menú emergente del gráfico para invocar al controlador gráfico, después hacer click sobre la solapa Salida a fichero en el controlador. Entonces se le presenta un menú con varios formatos en los que guardar el gráfico.

Para conocer más sobre gnuplot, ver http://ricardo.ecn.wfu.edu/gnuplot.html o http://www.gnuplot.info

La página de gráficos en la ventana de sesión sólo funcionará si Vd. tiene el sistema de proceso de textos &latex; instalado, y es capaz de generar y ver una salida postscript.

En la ventana de iconos de sesión, Vd. puede arrastrar hasta ocho gráficos al icono de página de gráficos. Cuando usted hace doble click sobre la página de gráficos (o click con el botón derecho y selecciona Mostrar), se formará una página con los gráficos elegidos y se abrirá con su visualizador de postscript. Desde allí usted podrá imprimir la página.

Para vaciar la página de gráficos, pulse con el botón derecho sobre su icono y seleccione Vaciar.

En sistemas diferentes de MS Windows, es posible que usted tenga que ajustar las preferencias de gretl para seleccionar el programa que usa para ver ficheros postscript. Puede encontrarlas bajo la solapa Programas en la caja de diálogo de preferencias de gretl (bajo el menú Archivo en la ventana principal).

Este servicio funciona mejor si usted tiene instalado gnuplot 3.8 o superior. En ese caso Vd. puede manipular el gráfico tridimensional con el ratón (rotarlo y expandir o contraer los ejes).

Al formar un gráfico 3-D, nótese que se representará como eje vertical el eje Z. Así que si usted tiene alguna variable dependiente que cree puede verse influída por dos variables independientes, debería poner la variable dependiente en el eje Z y las variables independientes sobre los ejes X e Y.

Al contrario que en la mayoría de los demás gráficos de gretl, los gráficos tridimensionales los controla gnuplot en lugar del propio gretl. Así que el menú de edición de gráficos de gretl no está disponible.

Este contraste sólo está disponible después de haber estimado un modelo mediante la instrucción (ver también panel y setobs). Contrasta el modelo simple combinado contra sus alternativas principales, el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios.

El modelo de efectos fijos añade una variable ficticia para todas menos una de las unidades de sección cruzada, permitiendo al intercepto de la regresión variar a través de estas unidades. Se presenta un estadístico F para el contraste de significación conjunta de estas variables ficticias. El modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes, una parte específica de las unidades de sección cruzada y la otra específica de cada observación particular. (Este estimador sólo puede computarse si el número de unidades de sección cruzada es mayor que el número de parámetros a estimar.) El estadístico LM de Breusch–Pagan sirve para contrastar la hipótesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativa de efectos aleatorios.

El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas, el modelo de efectos fijos y el de efectos aleatorios. Si el error específico de unidad o grupo está incorrelacionado con las variables independientes, el estimador de efectos aleatorios es más eficiente que el estimador de efectos fijos; en caso contrario el estimador de efectos aleatorios sería inconsistente y sería preferible el estimador de efectos fijos. La hipótesis nula para el contraste de Hausman es que el error específico de grupo no está tan correlacionado (así que es preferible el modelo de efectos aleatorios). Un valor p bajo para este contraste es un síntoma en contra del modelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos.

Ventana de Modelo, /Contrastes/Diagnósticos de panel
vardep
varindeps
--vcv
presenta la matriz de covarianzas

Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad: esta instrucción ejecuta una regresión en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estándar, pero las desviaciones típicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta ante heterocedasticidad, en concreto usando el procedimiento jackknife de MacKinnon–White.

/Modelo/HCCM

Proporciona una lista de las instrucciones disponibles. help instrucción describe la instrucción (p.ej. help smpl). Vd. puede escribir man en lugar de help si lo desea.

/Ayuda
vardep
varindeps
--vcv
presenta la matriz de covarianzas

Calcula estimaciones de los parámetros del modelo especificado usando el procedimiento de búsqueda de Hildreth–Lu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC). Este procedimiento está diseñado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlación serial del término de error. La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado se representa con respecto al valor de rho desde −0.99 hasta 0.99.

/Modelo/Serie temporal/Hildreth-Lu
vardep
varindeps
--vcv
presenta la matriz de covarianzas

Se calcula una regresión por MCO y se guardan los residuos. El logaritmo del cuadrado de los residuos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresión auxiliar, en cuyo lado derecho están las variables independientes originales más sus cuadrados. Los valores ajustados en la regresión auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelo original se reestima utilizando mínimos cuadrados ponderados. El resultado final se presenta en un informe.

La serie de ponderaciones se forma como , donde y* denota los valores ajustados mediante la regresión auxiliar.

/Modelo/Corregido de Heterocedasticidad

Control de flujo para la ejecución de instrucciones. La sintaxis es:

if
condición
instrucciones1
else
instrucciones2
endif

condición debe ser una expresión Booleana, para su sintaxis ver . El bloque else es opcional; los bloques if … endif pueden estar anidados.

nombre_fichero
--box1
datos BOX1

Transfiere datos desde un fichero de formato CSV (Comma-separated values), tal y como los que pueden escribirse fácilmente desde cualquier programa de hoja de cálculo. El fichero debería de tener los nombres de las variables en la primera línea y una matriz rectangular de datos en las restantes. Las variables deberían estar ordenadas por observación (una columna para cada variable; cada fila representa una observación). Ver para más detalles.

Con la opción --box1, lee u fichero de formato BOX1, como los que se obtienen utilizando el Servicio de Extracción de Datos del US Bureau of the Census.

/Archivo/Abrir datos/importar

Presenta cualquier información suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datos actual.

/Datos/Leer información
Ventanas de navegación de datos
nombre_var
descripción
nombre a mostrar
label x1 -d "Descripción de x1" -n "Nombre en los gráficos"

Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opción -d, seguida de una cadena de caracteres entre comillas) y/o el nombre a mostrar para la variable (si se da la opción -n, seguida de una cadena de caracteres entre comillas). Si una variable tiene un nombre a mostrar, se usará éste al generar los gráficos.

En esta caja de diálogo Vd. puede:

* Renombrar una variable.

* Añadir o editar una descricpción de la variable: esta aparecerá junto al nombre de la variable en la ventana principal de gretl.

* Añadir o editar el "nombre a mostrar" para la variable. Esta cadena de caracteres (máximo 19 caracteres) se muestra en lugar del nombre de la variable cuando la variable se representa en un gráfico. Así, por ejemplo, Vd. puede asociar una cadena más comprensible como "tipo de interés a tres meses" a una variable que tenga un nombre más críptico como "t3".

* (En el caso de un conjunto de datos de series temporales) establecer el método de compactado para la variable. Este método será el que se use si usted decide reducir la frecuencia del conjunto de datos, o si usted actualiza la variable importándola desde una base de datos donde la variable esté a una frecuencia mayor que en su conjunto de datos.

/Variable/Editar atributos
Menú emergente de la ventana principal

Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando la instrucción genr, y cualquier variable añadida al conjunto de datos por medio del GUI.

vardep
varindeps

Calcula una regresión que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores observados de la variable dependiente con respecto a los ajustados. La estimaciones de los coeficientes se derivan usando el algoritmo simplex de Barrodale–Roberts; se muestra un aviso si la solución no es única. Las desviaciones típicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrap con 500 extracciones.

/Modelo/Mínima devsiación absoluta
listavar

Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar. El número de variables retardadas es igual a la periodicidad. Por ejemplo, si la periodicidad es 4 (trimestral), la instrucción 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 decir, con el carácter de subrayado.

/Datos/Añadir variables/retardos de las variables seleccionadas
listavar

Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda el resultado en una nueva variable con el prefijo ld_. Así ldiff x y crea las nuevas variables ld_x = y ld_y = .

/Datos/Añadir variables/diferencias de logaritmos de las variables seleccionadas
--save
guardar las variables

Debe ejecutarse inmediatamente después de una instrucción MCO. Calcula el apalancamiento (h, que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimó el último modelo. Presenta el residuo (u) de cada observación junto a su apalancamiento y una medida de su influencia sobre las estimaciones, . Los puntos palanca para los cuales el valor de h es mayor que 2k/n (donde k es el número de parámetros estimados y n es el tamaño muestral) se marcan con un asterisco. Para más detalles sobre los conceptos de apalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993, Capítulo 2).

También se presentan los valores DFFITS: estos son los residuos studentizados (residuos predichos divididos por sus desviaciones típicas) multiplicados por . Para más detalles sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G. S. Maddala,

Introduction to Econometrics
, capítulo 12; y también Belsley, Kuh y Welsch (1980). En resumen, un residuo predicho es la diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observación t y el valor ajustado para la observación t obtenido de una regresión en la que se omite esa observación (o se añade una variable ficticia con valor 1 sólo para la observación t); el residuo studentizado se obtiene dividiendo el residuo predicho por su desviación típica.

Si con esta instrucción se da la opción --save, entonces los valores del apalancamiento, influencia y DFFITS se añaden al conjunto de datos actual.

El icono "+" en la parte de arriba de la ventana del contraste de apalancamiento abre una caja de diálogo que le permite guardar una o más de las variables del contraste al conjunto de datos actual.

Ventana de Modelo, /Contrastes/observaciones influyentes
--logs
no linealidad, logaritmos
--autocorr
correlación serial
--squares
no linealidad, cuadrados
--white
heterocedasticidad (Contraste de White)

Bajo este encabezamiento se agrupan varios contrastes de hipótesis. Lo que tienen en común es que el contraste requiere la estimación de una regresión auxiliar, en la que la variable dependiente es el residuo de alguna regresión original. Las variables del lado derecho inluyen a las de la regresión original ademas de algunos términos adicionales. El estadístico de contraste se calcula como (tamaño muestral * R-cuadrado) de la regresión auxiliar: este se distribuye como una chi-cuadrado con grados de libertad igual al número de términos adicionales, bajo la hipótesis nula de que los términos adicionales no tienen poder explicativo sobre lois residuos. Un valor grande del estadístico (valor p pequeño) sugiere que esa hipótesis nula debería ser rechazada.

Debe ejecutarse justo después de una instrucción mco. Realiza alguna combinación de lo siguiente: contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados), contraste de heterocedasticidad de White, y el contraste LMF de correlación serial hasta el orden de la periodicidad (ver Kiviet, 1986). También se presentan los correspondientes coeficientes de la regresión auxiliar. Ver Ramanathan, Capítulos 7, 8, y 9 para más detalles. En el,caso del contrastes de White, sólo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productos cruzados. En el caso del contraste de autocorrelación, si el valor p del estadístico LMF es menor que 0,05 (y el modelo no se había estimado originariamente con desviaciones típicas robustas) entonces se calculan y se presentan las desviaciones típicas robustas ante correlación serial. Para detalles sobre el cálculo de estas desviaciones típicas ver Wooldridge (2002, Capítulo 12).

Ventan de Modelo, /Contrastes
vardep
varindeps
valor
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
logistic y const x
logistic y const x ymax=50

Regresión logística: desarrolla una regresión MCO utilizando la transformación logística de la variable dependiente,

La variable dependiente debe ser estrictamente positiva. Si es una fracción decimal, entre 0 y 1, por defecto se usa un valor y* (el máximo asintótico de la variable dependiente) of 1. Si la variable dependiente es un porcentaje, entre 0 y 100, por defecto y* es 100. Si Vd. desea establecer otro valor máximo utilice el parámetro opcional ymax=valor después de la lista de regresores. El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la variable dependiente.

La variable dependiente debe ser estrictamente positiva. Si es una fracción decimal, entre 0 y 1, por defecto se usa un valor ymax (el máximo asintótico de la variable dependiente) de 1. Si la variable dependiente es un porcentaje, entre 0 y 100, por defecto el valor de ymax es 100. Se presenta una caja de diálogo que le permite especificar un máximo diferente, si usted lo desea. El valor de ymax proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la variable dependiente.

Los valores ajustados y los residuos de la regresión se transforman automáticamente usando donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresión MCO usando la variable dependiente transformada. Los valores que se presentan son así comparables con los valores originales de la variable dependiente.

Nótese que si la variable dependiente es binaria, en lugar de esto se debería usar la instrucción logit.

/Modelo/Logístico
vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas

Regresión binomial logit. La variable dependiente debería ser una variable binaria. Se obtienen las estimaciones máximo-verosímiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio del método EM (Expectation–Maximization method, ver Ruud, 2000, Capítulo 27). Como el modelo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes: las poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables. La hipótesis de que todos los coeficientes, aparte de la constante, son cero se contrasta mediante el estadístico chi-cuadrado.

Si Vd. desea utilizar logit para el análisis de proporciones (donde la variable dependiente, para cada observación, es la proporción de casos que tienen una determinada característica, en lugar de un 1 o un 0 indicando si la característica está presente o no) no debería usar la instrucción logit, sino mejor debería construir la variable logit (p.ej. genr lgt_p = log(p/(1 - p))) y usarla como variable dependiente en una regresión MCO. Ver Ramanathan, Capítulo 12.

/Modelo/Logit
listavar

Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guarda en una nueva variable con el prefijo l_ que es ele y carácter de subrayadoe. logs x y crea las nuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y).

/Datos/Añadir variables/logaritmos de las variables seleccionadas
control
--progressive
permite formas especiales de ciertas instrucciones
loop 1000
loop 1000 --progressive
loop while essdiff > .00001
loop for i=1991..2000
loop for (r=-.99; r<=.99; r+=.01)

El parámetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles, tal y como se muestra en los ejemplos: un número de veces entero a repetir las instrucciones del bucle; while más una condición numérica; o for más un rango de valores para la variable índice interna i; o for más tres expresiones entre paréntesis, separadas por puntos y comas. En la última forma, la expresión del lado izquierdo inicializa una variable, la del medio establece una condición para que continúen las iteraciones, y la de la derecha determina un incremento o decremento a aplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones. (Esta es una forma restringida de la instrucción for del lenguaje de programación C.)

Esta instrucción abre un modo de ejecución especial en el cual el programa acepta instrucciones a ejecutar repetidamente. Dentro de un bucle sólo se pueden utilizar ciertas instrucciones: genr, ols, print, printf, pvalue, sim, smpl, store, summary, if, else y endif. Se sale del modo de introducción de instrucciones de bucle con endloop: en este punto se ejecutan todas las instrucciones que están en la cola del bucle.

Ver para más detalles y ejemplos. El efecto de la opción --progressive (que está diseñada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica allí.

Esta orden requiere el nombre de un fichero que contenga los "marcadores de caja", es decir, pequeñas cadenas de caracteres para identificar a las observaciones individuales del conjunto de datos. Estas cadenas de caracteres no deberían tener más de 8 caracteres. El fichero debería contener un marcador por línea y debería de haber exactamente tantos marcadores como observaciones haya en el conjunto de datos. Si se satisfacen estas condiciones y se encuentra el fichero especificado se añadirán los marcadores de caja; serán visibles cuando usted elija "Mostrar valores" en el menú de Datos de gretl.

var1
var2
--unequal-vars
suponer que las varianzas son diferentes

Calcula el estadístico t para la hipótesis nula de que las medias poblacionales de las variables var1 y var2 son iguales, y presenta su valor p. Por defecto se calcula el estadístico bajo el supuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales; con la opción --unequal-vars se suponen varianzas distintas. Esto implicará una diferencia en el estadístico de contraste sólo si hay un número diferente de valores no ausentes para las dos variables.

Calcula el estadístico t para la hipótesis nula de que las medias poblacionales de dos variables elegidas son iguales y muestra su valor p. La instrucción puede invocarse con o sin el supuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales (aunque esto implicará una diferencia en el estadístico de contraste sólo si hay un número diferente de valores no ausentes para las dos variables).

/Datos/Diferencia de medias

Establece un valor numérico que se interpretará como ausente o no disponible, o para una serie de datos concreta (en el menú de Variable) o globalmente para el conjunto de datos completo (en el menú de Muestra).

Gretl tiene su propio código interno para los valores ausentes, pero a veces los datos que se importan pueden emplear un código diferente. Por ejemplo, si una serie particular se codifica de manera que el valor -1 indica no disponible, Vd. puede seleccionar Establecer código de 'valor perdido' bajo el menú de Variable y escribir el valor -1 (sin las comillas). Gretl entonces leerá los -1s como valores ausentes.

add
show
free

En la investigación econométrica es frecuente estimar varios modelos para una variable dependiente común—los modelos pueden ser diferentes respecto a las variables independientes que incluyen, o quizás respecto al estimador utilizado. En esta situación es coveniente presentar los resultados de las regresiones en forma de tabla, donde cada columna contiene los resultados para un modelo dado (estimaciones de los coeficientes y desviaciones típicas), y cada fila contiene las estimaciones dadas por los diferentes modelos para una misma variable.

Gretl proporciona un método para construir dicha tabla (y copiarla en texto plano, &latex; o formato RTF). Hé aquí cómo hacerlo:

- 1. Estimar un modelo que Vd. desea incluir en la tabla y en la ventana del modelo, bajo el menú Archivo, seleccionar Guardar a sesión como icono o Guardar a sesión como icono y cerrar.

- 2. Repetir el paso 1 para los otros modelos que desee incluir en la tabla (hasta un total de seis).

- 3. Cuando haya acabado de estimar los modelos, abra la vista de iconos de su sesión gretl (seleccionando Vista de iconos bajo el menú de Sesión en la ventana principal de gretl, o pulsando sobre el icono de vista de iconos de sesión en la barra de herramientas de gretl).

- 4. En la vista de iconos de sesión hay un icono de nombre Tabla de Modelos. Decida qué modelo desea que aparezca en la columna de la izquierda en la Tabla de modelos y añádalo a la tabla o arrastrando su icono al icono de la tabla de modelos o pulsando con el botón derecho del ratón sobre el icono del modelo y seleccionando Añadir a la tabla de modelos en el menú que entonces surge.

- 5. Repetir el paso 4 para los demás modelos que desee incluir en la tabla. El segundo modelo elegido aparecerá en la segunda columna desde la izquierda, y así sucesivamente.

- 6. Cuando haya acabado de formar la tabla de modelos, puede verla haciendo doble click sobre su icono. En el menú Editar de la ventana que aparece, tiene Vd. la opción de copiar la tabla al portapapeles en varios formatos diferentes.

- 7. Si el orden de los modelos en la tabla no es el que Vd. deseaba pulse con el botón derecho del ratón sobre el icono de la tabla de modelos y elija Vaciar. Después vuelva al paso 4 anterior e inténtelo otra vez.

Sirve para manipular la tabla de modelos de gretl. Ver para más detalles. Las sub-instrucciones tienen los isguientes efectos: add añade el último modelo estimado a la tabla de modelos, si es posible; show presenta la tabla de modelos en una ventana; y free vacía la tabla.

Ventana de sesión, icono de Tabla de modelos
vardep
varindeps

Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado, usando aritmética de punto flotante con precisión múltiple. Esta instrucción sólo está disponible si gretl se compila con soporte para la biblioteca Gnu de Precisión Múltiple (GMP).

Para estimar un ajuste polinomial usando aritmética de precisión múltiple para generar las potencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x ; 2 3 4. Esto realiza una regresión de y sobre x, x cuadrado, x al cubo y x a la cuarta potencia. Es decir, los números a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan las potencias de x a utilizar. Si se especifica más de una variable independiente, ha de considerarse que la última antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias.

/Modelo/MCO de alta precisión
x
sufijo
listavar
multiply invpop pc 3 4 5 6
multiply 1000 big x1 x2 x3

Las variables de listavar (referenciadas por nombre o número) se multiplican por x, que puede ser un valor numérico o el nombre de una variable previamente definida. Los productos se nombran con el sufijo especificado (máximo 3 caracteres). Si es necesario, se truncan primero los nombres originales de las variables. Por ejemplo, supongamos que Vd. desea crear las versiones per cápita de ciertas variables, y tiene la variable pob (población). Un conjunto de instrucciones adecuado sería:

genr invpob = 1/pob multiply invpob pc income

que creará incomepc como el producto de income e invpob, y expendpc como expend por invpob.

función
derivadas
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas

Desarrolla la estimación por Mínimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versión modificada del algoritmo de Levenberg–Marquandt. Usted debe suministrar la especificación de una función; también se recomienda que, si es posible, suministre las expresiones de las derivadas de la función con respecto a cada uno de los parámetros.

Ejemplo: Supongamos que tenemos un conjunto de datos con las variables C e Y (p.ej. greene11_3.gdt) y deseamos estimar una función de consumo no lineal de la forma

Los parámetros alfa, beta y gamma deben añadirse primero al conjunto de datos y hay que asignarles unos valores iniciales. Esto puede hacerse usando la instrucción genr o por medio de los menús. Las expresiones genr que corresponda pueden escribirse dentro de la ventana de especificación de MC no lineales antes de la especificación de la función.

En la ventana de MC no lineales escribiremos las siguientes líneas:

C = alfa + beta * Y^gamma deriv alfa = 1 deriv beta = Y^gamma deriv gamma = beta * Y^gamma * log(Y)

La primera línea determina la función de regresión y las tres siguientes líneas proporcionan las derivadas de la función con respecto a cada uno de los parámetros. Si no se proporcionan las líneas "deriv", se computa una aproximación numérica al Jacobiano.

Si los parámetros alfa, beta y gamma no se hubieran declarado previamente, podríamos escribir las siguientes líneas justo antes de las que se han presentado arriba:

genr alfa = 1 genr beta = 1 genr gamma = 1

Para más detalles sobre la estimación por MC. no lineales ver .

Desarrolla la estimación por Mínimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versión modificada del algoritmo de Levenberg-Marquandt. El usuario debe suministrar la especificación de una función. Los parámetros de esta función deben ser declarados antes y hay que asignarles unos valores iniciales (usando la instrucción genr) antes de la estimación. Opcionalmente, el usuario puede especoficar las derivadas de la función de regresión con respectyo a cada uno de los parámetros; si nbo se proporcionan las derivadas analíticas se computa una aproximación numérica al Jacobiano.

Es más sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo. Lo siguiente es un lote de instrucciones completo para estimar la función de consumo no lineal definida en el libro de William Greene

Econometric Analysis
(Capítulo 11 de la 4ª edición inglesa, o Capítulo 9 de la 5ª). Los números a la izquierda de las líneas son para referencia y no son parte de las instrucciones. Hay que señalar que la opción --vcv, para presentar la matriz de covarianzas de las estimaciones de los parámetros se escribe junto a la instrucción final, end nls.

1 open greene11_3.gdt 2 ols C 0 Y 3 genr alfa = coeff(0) 4 genr beta = coeff(Y) 5 genr gamma = 1.0 6 nls C = alfa + beta * Y^gamma 7 deriv alfa = 1 8 deriv beta = Y^gamma 9 deriv gamma = beta * Y^gamma * log(Y) 10 end nls --vcv

Muchas veces es conveniente inicializar los parámetros haciendo referencia a un modelo lineal relacionado con el actual; esto se realiza aquí en las líneas 2 a 5. A los parámetros alfa, beta y gamma se les podría asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en un modelo estimado por MCO), aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales no está garantizada para un punto de inicio arbitrario.

Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las líneas 6 a 10. En la línea 6 se invoica la instrucción nls: se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y después la especificación de una función. La sintaxis para la expresión de la derecha es la misma que para la instrucción genr. Las tres siguientes líneas determinan las derivadas de la función de regresión con respecto a cada uno de los parámetros. Cada línea comienza con la palabra deriv, da el nombre de un parámetro, un signo igual y una expresión por la que se calcula la derivada (de nuevo, la sintaxis aquí es la misma que para genr). Estas líneas deriv son opcionales, pero es conveniente proporcionarlas, si es posible. La línea 10, end nls, completa la instrucción e invoca la estimación.

Para más detalles sobre la estimación por MC. no lineales ver .

/Modelo/Mínimos cuadrados no lineales

Instrucción obsoleta. Ver .

largura de la serie
nulldata 500

Forma un conjunto de datos vacío, que contiene sólo una constante y una variable índice, con periodicidad 1 y el número de observaciones especificado. Esto puede usarse para hacer simulaciones: algunas de las instrucciones genr (p.ej. genr uniform(), genr normal()) generan, desde cero, datos ficticios para rellenar el conjunto de datos. Esta instrucción puede ser útil también junto a la instrucción loop. Ver también la opción seed de la instrucción .

/Archivo/Crear conjunto de datos
vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
--robust
desviaciones típicas robustas
--quiet
suprime la presentación de los resusltados
--no-df-corr
suprime la corrección de grados de libertad
--print-final
ver más abajo
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 Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) para el modelo especificado.

Calcula las estimaciones de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variable dependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes. Las variables se pueden determinar por nombre o por su número; hay que usar el número cero para el término constante.

Además de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones típicas, el programa también presenta los valores p de los estadísticos t (a dos colas) y F. Un valor p inferior a 0,01 indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante ***. ** indica un nivel de significatividad entre el 1 y 5 por ciento y * indica significatividad entre el 5 y 10 por ciento. También se presentan algunos estadísticos de selección de modelos (se describen en Ramanathan, Sección 4.3).

Si se da la opción --no-df-corr, no se aplica la corrección habitual de grados de libertad al calcular la estimación de la varianza de las perturbaciones (y así tampoco en la estimación de las desviaciones típicas de los estimadores de los parámetros).

La opción --print-final es aplicable sólo en el contexto de un bucle (ver ). Se encarga de que las regresiones se ejecuten "silenciosamente" en todas las iteraciones excepto la iteración final del bucle. Ver para más detalles.

Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instrucción ols, pueden recuperarse mediante la instrucción , teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamente después de la instrucción ols.

Mediante la instrucción puede ajustarse la fórmula específica que se usa para generar las desviaciones típicas robustas (cuando se da la opción --robust).

/Modelo/Mínimos cuadrados ordinarios
Botón beta con sombrero en la barra de herramientas
listavar
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
--quiet
no mostrar las estimaciones del modelo reducido
omit 5 7 9

Esta instrucción debe invocarse justo después de una instrucción de estimación. Las variables seleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo. Si se omite más de una variable, se presentará el estadístico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (sólo para el método MCO). Un valor p inferior a 0,05 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel de significación del 5 por ciento.

Si se da la opción --quiet el resultado que se muestra es sólo el contraste de significación conjunta de las variables omitidas, en caso contrario, también se presentan las estimaciones del modelo reducido. En este último caso, la opción --vcv hace que también se muestre la matriz de covarianzas de los coeficientes estimados.

ventana de Modelo, /Contrastes/omitir variables
ID_modelo
listavar
--quiet
no mostrar las estimaciones del modelo reducido
omitfrom 2 5 7 9

Funciona igual que , excepto que aquí Vd. tiene que especificar un modelo anterior (usando su número ID identificador de modelo, que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se toma como base para omitir las variables. En el ejemplo de arriba se omiten del Modelo 2 las variables con números 5, 7 y 9.

Ventana de Modelo, /Contrastes/omitir variables

Gretl es capaz de acceder a las bases de datos de la Universidad de Wake Forest (para que esto funcione, su ordenador debe estar conectado a internet).

Bajo el menú Archivo, Revisar bases de datos, seleccione el elemento sobre servidor. Entonces tendría que aparecer una ventana presentando una lista de bases de datos en formato gretl disponibles en Wake Forest. (Esto puede llevar un tiempo, dependiendo de dónde se encuentre usted y de la velocidad de su conexión a internet.) Junto al nombre de la base de datos y su pequeña descripción aparecerá una columna de estado local: esto le indica si usted tiene ya la base de datos instalada localmente (en su disco duro) y si es así, si está actualizada con la versión del servidor.

Si usted tiene una determinada base de datos instalada localmente y está actualizada, no hay ninguna ventaja al acceder a ella por medio del servidor. Pero para una base de datos que no esté instalada y actualizada, es posible que usted desee obtener el listado de las series que contiene: para ello pulse sobre Obtener listado de series. Esto abre una nueva ventana, desde la que Vd. puede ver los valores de una serie determinada, representar esos valores o importarlos al espacio de trabajo de gretl. Estas tareas pueden llevarse a cabo usando el menú Series o por medio del menú emergente que aparece cuando usted pulsa con el botón derecho sobre una serie determinada. También puede buscar a lo largo del listado la variable que a Vd. le interese (mediante el elemento Buscar del menú).

Si Vd. desea un acceso a los datos más rapido, o si desea acceder a la base de datos estando su ordenador fuera de línea (desconectado de internet), seleccione la línea que contiene la base de datos que Vd. desea y pulse el botón Instalar. esto descargará la base de datos en formato comprimido, lo descomprimirá y lo instalará en su disco duro. A partir de entonces usted debería encontrarlo bajo el menú Archivo, Revisar bases de datos, nativa gretl.

fichero_de_datos

Abre un fichero de datos. Si ya hay un fichero de datos abierto, se reemplaza por el que ahora se abre. El programa tratará de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretl, texto plano, CSV o BOX1).

Esta instrucción también se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS 4.0). En este caso, después debería ejecutarse la instrucción para extraer de ella series determinadas.

/Archivo/Abrir datos
Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)
nombre_de_fichero
opción
--append
añadir a un fichero
--close
cerrar el fichero
--write
sobreescribir el fichero
outfile --write regres.txt
outfile --close

Envía los resultados a nombre_de_fichero, hasta nuevo aviso. Use la opción --append para añadir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobreescribir uno existente). De esta forma sólo se puede abrir un fichero en cada momento.

La opción --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamente. Los resultados se enviarán entonces a la salida por defecto.

En el primer ejemplo de arriba, se abre el fichero `regres.txt` para escritura, y en el segundo se cierra. Esta secuencia tendría sentido sólo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de --close. Por ejemplo si se invocara una instrucción ols, sus resultados irían a `regres.txt` en lugar de a la pantalla.

--cross-section
secciones cruzadas apiladas
--time-series
series temporale apiladas

Aquí hay dos opciones series temporales apiladas y secciones cruzadas apiladas. Si Vd. quiere utilizar la instrucción "MC combinados" y sus correspondientes diagnósticos de panel, Gretl debe conocer cómo están organizados sus datos.

Series temporales apiladas significa que los bloques en el fichero de datos tienen la estructura de series temporales para cada una de las unidades de sección cruzada. Por ejemplo, las primeras 10 filas de datos podrían representar los valores de ciertas variables para el país A durante 10 periodos, las siguientes 10 filas los valores para el país B durante los mismos 10 periodos, y así sucesivamente.

Seciones cruzadas apiladas significa que los bloques del fichero de datos tienen la estructura de secciones cruzadas para cada uno de los periodos temporales. Por ejemplo, las primeras 6 filas de datos posrían representar los valores de ciertas variables para los países A, ..., F para el año 1970, las 6 siguientes filas, los valores para los mismos países en el año 1971, y así sucesivamente.

Si Vd. guarda su ficherode datos después de establecer este atributo, esta información se grabará al fichero y así no tendrá que introducirla de nuevo.

Hay que señalar que este elemento de menú no altera la estructura de su conjunto de datos de panel, sólo fija la interpretación de esa estructura por parte de gretl. Si desea convertir un panel de datos que actualmente está en forma de secciones cruzadas apiladas a la forma de series temporales apiladas, use el elemento de menú Reestructurar panel.

Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando secciones cruzadas y series temporales). Por defecto, o usando la opción --time-series, se considera que el conjunto de datos está en la forma de series temporales apiladas (los sucesivos bloques de datos contienen series temporales para cada unidad de sección cruzada). Con la opción --cross-section, elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (los sucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale). Ver también .

/Muestra/Interpretar como panel
listavar
--save-all
guardar todos los componentes
--save
guardar los componentes más importantes

Análisis de componentes principales. Presenta los valores propios de la matriz de correlación de las variables de la lista listavar y la proporción de la varianza conjunta explicada por cada uno de los componentes. También presenta los vectores propios correspondientes (o ponderaciones de los componentes).

Si se da la opción --save, los componentes con valorres propios mayores que 1,0 se guardan como variables en el conjunto de datos, con nombres PC1, PC2 y así sucesivamente. Estas variables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xi estandarizadas), donde Xi denota la i-ésima variable de la lista listavar.

Si se da la opción --save-all, se guardan todos los componentes de la manera que se ha descrito arriba.

Menú emergente de la ventana principal (selección múltiple)
nombre_var
--bartlett
usar la venatana de retardos de Bartlett

Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch, representa gráficamente) el espectro de la variable especificada. Sin la opción --bartlett se ofrece el periodograma muestral; con dicha opción, se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud (donde T es el tamaño muestral) para estimar el espectro (ver Capítulo 18 del libro de Greene

Econometric Analysis
). Cuando se presenta el periodograma muestral, también se proporciona un contraste t sobre integración fraccional de la serie (memoria larga): la hipótesis nula es que el orden de integración es cero.
/Variable/Espectro
Menú emergente de la ventana principal (selección simple)
listavar
--one-scale
forzar una sóla escala

Representa gráficamente los valores de las variables especificadas, para el rango muestral que esté actualmente activo, utilizando símbolos ASCII. Cada línea indica una observación y los valores se representan horizontalmente. Por defecto, las variables se cambian a la escala más adecuada. Ver también .

vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas

Estima un modelo vía MCO (ver para los detalles sobre su sintaxis), y lo marca como 'combinado' o 'modelo de panel', de manera que se hace disponible el contraste de .

/Modelo/MCO combinados (panel)
listavar
cadena_literal
--byobs
por observaciones
--ten
usar 10 dígitos significativos
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 ninguna lista, muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual. Si se da la opción --byobs, los datos se presentan 'por observación', en caso contrario, se presentan 'por variable'. Si se da la opción --ten, los datos se presentan por variable mostrando 10 dígitos significativos.

Si el argumento de la instrucción print es una cadena literal (que debe comenzar con comillas dobles, "), la cadena se presenta tal y como está. Ver también .

/Datos/Mostrar valores
format
args

Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando así un subconjunto de las utilidades de la instrucción printf() del lenguaje de programación C). Los formatos que se reconocen son %g y %f, en cada caso con los diferentes modificadores disponibles en C. Ejemplos: el formato %.10g presenta un valor con 10 dígitos significativos; %12.6f 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. Los valores a mostrar deben seguir el formato de la cadena, separados por comas. Estos valores deberían de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos, o (b) expresiones que sean válidas para la instrucción genr. En el siguiente ejemplo se muestran los valores de dos variables más el de una expresión calculada:

ols 1 0 2 3 genr b = coeff(2) genr dt_b = stderr(2) printf "b = %.8g, desviación típica %.8g, t = %.4f\n", b, dt_b, b/dt_b

La largura máxima de una cadena de formato es de 127 caracteres. Se reconocen las secuencias de escape \n (nueva línea), \t (tabulador), \v (tabulador vertical) y \\ (backslash literal). Para presentar un signo de porcentaje literal use %%.

vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas

La variable dependiente debería ser una variable binaria. Se obtienen las estimaciones máximo-verosímiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de mínimos cuadrados iterativos (el método EM o Expectation–Maximization). Como el modelo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes: las pendientes que se presentan están evaluadas en las medias de dichas variables. El estadístico chi-cuadrado sirve para contrastar la hipótesis nula de que todos los coeficientes, excepto la constante, son cero.

El análisis Probit de proporciones no está aún implementado en gretl.

/Modelo/Probit
dist
params
xval
pvalue z zscore
pvalue t 25 3.0
pvalue X 3 5.6
pvalue F 4 58 fval
pvalue G xbar varx x

Calcula el área a la derecha de xval en la distribución especificada (z para Gaussiana, t para la t de Student, X para la chi-cuadrado, F para la F y G para la distribución gamma). Para las ditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad; para la F hay que proporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador; y para la distribución gamma se necesitan la media y la varianza.

/Utilidades/buscador de valores-p
vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
pwe 1 0 2 4 6 7

Calcula estimaciones de los parámetros utilizando el procedimiento de Prais–Winsten, un método de Mínimos cuadrados generalizados factibles que está diseñado para tener en cuenta la autocorrelación de primer orden del término de error. El procedimiento es iterativo, igual que ; la diferencia es que mientras el método de Cochrane–Orcutt desperdicia la primera observación, el de Prais–Winsten la utiliza. Para más detalles, ver por ejemplo el Capítulo 13 del libro de Greene

Econometric Analysis
(2000).
/Modelo/Serie temporal/Prais-Winsten

Sale del programa, dándole a Vd. la opción de guardar las órdenes y resultados de su sesión al salir.

/Archivo/Salir
var_número
nuevo_nombre

Cambia el nombre de la variable con número de identificación var_número a nuevo_nombre. El número var_número debe estar entre el 1 y el número de variables en el conjunto de datos. El nuevo nombre debe tener como máximo 8 caracteres, debe empezar con una letra y debe estar formado sólo por letras dígitos y el carácter de subrayado (_). character.

/Variable/Editar atributos
Menú emergente de la ventana principal (selección simple)

Debe ejecutarse después de la estimación de un modelo vía MCO. Realiza el contraste de especificación de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey. Para ello añade a la regresión el cuadrado y el cubo de los valores ajustados y calcula el estadístico F para la hipótesis nula de que los parámetros de las dos variables añadidas son cero.

Ventana de Modelo, /Contrastes/Contraste RESET de Ramsey

Evalúa un conjunto de restricciones sobre los parámetros del último modelo estimado. En modo "guión de instrucciones", el conjunto de restricciones debe incluirse entre restrict y end restrict, pero en la caja de diálogo sobre restricciones (en el entorno gráfico) pueden omitirse esas líneas.

Cada restricción del conjunto debe expresarse como una ecuación, con una combinación lineal de los parámetros a la izquierda y un valor numérico a la derecha del signo igual. Los parámetros se referencian en la forma bN, donde N representa la posición en la lista de regresores, comenzando en cero. Por ejemplo, b1 denota al segundo parámetro de la regresión.

El segundo y siguientes términos bN de una ecuación pueden ir premultiplicados por un número, utilizando * para representar la multiplicación, por ejemplo 3.5*b4.

He aquí un ejemplo de un conjunto de restricciones:

restrict b1 = 0 b2 - b3 = 0 b4 + 2*b5 = 1 end restrict

Las restricciones se evalúan mediante un contraste F de Wald, usando la matriz de covarianzas de los coeficientes del modelo en cuestión.

Ventana de Modelo, /Contrastes/Restricciones lineales
listarho
listavar
rhodiff .65 ; 2 3 4
rhodiff r1 r2 ; x1 x2 x3

Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o número) de la lista listavar y las añade al conjunto de datos, usando el sufijo # para las nuevas variables. Dada la variable v1 una variable de listavar, y las entradas r1 y r2 de listarho, se crea v1# = v1(t) - r1*v1(t-1) - r2*v1(t-2). Las entradas de listarho pueden darse como valores numéricos o como nombres de variables definidas previamente.

nombre_var

Gráfico Rango–media plot: esta instrucción crea un sencillo gráfico para ayudar a decidir si una serie temporal, y(t), tiene varianza constante o no. Se toma la muestra completa t=1,...,T y se divide en pequeñas submuestras de tamaño arbitrario k. La primera submuestra se forma con y(1),...,y(k), la segunda con y(k+1), ..., y(2k), y así sucesivamente. Para cada submuetra se calcula la media muestral y el rango (= el máximo menos el mínimo), y se forma un gráfico con las medias en el eje horizontal y los rangos en el vertical. Así, cada submuestra está representada por un punto en este plano. Si la varianza de la serie es constante, se espera que los rangos de las submuestras sean independientes de las medias; si vemos que los puntos se distribuyen a lo largo de una línea de creciente, esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la media; si los puntos siguen una línea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida que la media aumenta.

Además del gráfico, gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra, el coeficiente para la pendiente en una regresión MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para el contraste de la hipótesis nula de que dicha pendiente es cero. Si el coeficiente de la pendiente es significativo, al nivel de significación del 10 por ciento, se muestra también en el gráfico la recta de regresión estimada de los rangos sobre las medias.

/Variable/Gráfico rango-media
inputfile

Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la línea de instrucciones.

Icono de 'ejecutar' en la ventana de guión de instrucciones
nombre_var

Realiza el contraste rachas (no paramétrico) de aleatoriedad de la variable especificada. Si Vd. desea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana, para una variable denominada x1 con mediana distinta de cero, puede hacer lo siguiente:

genr signx1 = x1 - median(x1) runs signx1
/Variable/Contraste de rachas

El menú Muestra ofrece varias maneras de seleccionar una submuestra a partir del conjunto de datos actual.

Si Vd. elige Muestra/Sample/Definir, a partir de v. ficticia... se le indica que seleccione una variable ficticia (indicadora), que debe tener los valores 0 o 1 para cada observación. La muestra se restringirá entonces a las observaciones para las cuales la variable ficticia vale 1.

Si Vd. elige Muestra/Restringir, a partir de criterio... es necesario que Vd. proporcione una expresión Booleana (lógica) del mismo tipo que Vd. usaría para definir una variable ficticia. Por ejemplo, la expresión sqft > 1400 seleccionará sólo casos para los que la variable sqft tiene un valor mayor que 1400. Las condiciones pueden estar concatenadas utilizando para ello los operadores lógicos &(AND) y | (OR), y puede aplicarse también la negación usando ! (NOT).

El elemento de menú Muestra/Quitar todas las obs. con valores perdidos redefine la muestra de manera que se excluyen todas las observaciones para las cuales faltan los valores de una o más variables (se dejan sólo los datos completos).

Para seleccionar las observaciones para las cuales una variable particular no tiene valores ausentes, use Muestra/Restringir, a partir de criterio... e introduzca la condición Booleana !missing(nombre_var) (reemplac nombre_var por el nombre de la variable que Vd. desee usar).

Si las observaciones tienen nombre (marcas de caja), Vd. puede remuestrear de manera que se excluya una observación particular, utilizando por ejemplo obs!="France" como condición Booleana. El nombre de la observación debe estar incluido entre comillas.

Al definir una muestra a partir de una variable ficticia, una expresión Booleana o por el criterio de los valores perdidos, hay que señalar que cualquier información estructural en el encabezamiento del fichero de datos (con respecto a la estructura de series temporales o de panel) se pierde. Vd. puede reimponerla de nuevo usando el menú Muestra/Establecer frecuencia, observación inicial....

Véase para más detalles.

yvar
xlistavar
ylistavar ; xvar
scatters 1 ; 2 3 4 5
scatters 1 2 3 4 5 6 ; 7

Dibuja gráficos bivarianes, de la variable yvar con respecto a todas las variables de la lista xlistavar, o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar. El primer ejemplo de arriba sitúa la variable 1 en el eje y y realiza cuatro gráficos, el primero con la variable 2 en el eje x, el segundo con la variable 3 en el eje x, y así sucesivamente. En el segundo ejemplo se representa cada una de las variables 1,..., 6 con respecto a la variable 7 en el eje x. Revisar un conjunto de gráficos como estos puede ser útil al realizar análisis exploratorio de datos. El número máximo de gráficos es seis; cualquier otra variable extra en la lista será ignorada.

Dibuja un conjunto de gráficos por parejas de la variable elegida del eje Y con respecto a cada una de las variables elegidas del eje X. Revisar un conjunto de gráficos como estos puede ser útil al realizar análisis exploratorio de datos. El número máximo de gráficos es seis; cualquier otra variable extra en la lista de variables del eje X será ignorada.

/Datos/Gráficos bivariantes múltiples

Instrucción obsoleta. Ver .

Requiere como entrada un número entero. Establece la semilla para el generador de números pseudoaleatorios que se utiliza bajo el menú Datos, Añadir variables, Aleatoria normal y Aleatoria uniforme. Por defecto, la semilla se establece cuando se inicia el programa usando la hora del sistema. Si Vd. desea obtener secuencias de números pseudoaleatorios repetibles necesitará determinar la semilla de forma manual.

variable
valor

Establece los valores de varios parámetros del programa. Los valores dados permanecen vigentes durante todo el desarrollo de la sesión de gretl, a no ser que se cambien con una nueva llamada a la instrucción set. Los parámetros que pueden determinarse de esta forma se enumeran abajo. Hay que señalar que los parámetros de hac_lag y hc_version se usan cuando se elige la opción --robust en la instrucción ols.

echo
valores: off u on (por defecto). Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida de gretl.
qr
valores: on u off (por defecto). Utiliza QR en lugar de la descomposición de Cholesky al calcular las estimaciones por MCO.
hac_lag
valores: nw1 (por defecto) o nw2, o un entero. Establece el retardo máximo, p, usado al calcular desviaciones típicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent) usando el método de Newey-West para datos de series temporales. nw1 y nw2 representan dos variantes para el cálculo automático basadas en el tamaño muestral, T: para nw1, , y para nw2, .
hc_version
valores: 0 (por defecto), 1, 2 o 3. Determina la variante usada al calcular desviaciones típicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de sección cruzada. Las opciones corresponden a los valores HC0, HC1, HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon en
Econometric Theory and Methods
, capítulo 5. HC0 produce lo que normalmente se llaman desviaciones típicas de White.
force_hc
valores: off (por defecto) u on. Por defecto, con datos de series temporales y cuando se da la opción --robust en ols, se usa el estimador HAC. Si se establece force_hc en on, esto fuerza al cálculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidad regular (que no tiene en cuenta la autocorrelación).
garch_vcv
valores: unset, hessian, im (matriz de información) , op (matriz de productos externos), qml (estimador QML), bw (Bollerslev–Wooldridge). Especifica la variante que se usará para estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH. Si se da unset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se dé también la opción robust para la instrucción garch, en cuyo caso se usa QML.
hp_lambda
valores: auto (por defecto), o un valor numérico. Determina el parámetro de suavizado para el filtro de Hodrick–Prescott (ver la función hpfilt bajo la instrucción genr). El valor por defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad, lo cual da 100 para datos anuales, 1600 para trimestrales, y así sucesivamente.

periodicidad
obs_inicial
setobs 4 1990:1
setobs 12 1978:03
setobs 20 1:01

Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panel, cuando los datos se han leído como series simples sin fechas. La periodicidad debe ser un entero; obs_inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificación de panel de la primera observación. Ver también .

Esta instrucción se usa para forzar al programa a interpretar el conjunto de datos actual como series temporales o como panel, cuando los datos se han leído como series simples sin fechas. Se necesitan dos parámetros: una frecuencia entera y una cadena de caracteres para la observación inicial (normalmente una fecha). He aquí algunos ejemplos de código válido:

4 1990:1
Interpretar los datos como trimestrales, comenzando en 1990, Q1
12 1978:03
Interpretar los datos como mensuales, comenzando en marzo de 1978
20 1:01
Frequencia 20, empezando en la observación 1.01 (datos de panel)
5 1972/01/20
Datos diarios (5 días por semana), comenzando el 20 de enero de 1972
7 2002/01/20
Datos diarios (7 días por semana), comenzando el 20 de enero de 2002

/Muestra/Establecer frecuencia, observación inicial
valor
listavar
setmiss -1
setmiss 100 x2

Hace que el programa interprete algún valor numérico concreto (el primer parámetro de la instrucción) como código para valor ausente, en el caso de datos importados. Si este valor es el único parámetro, como en el primer ejemplo de arriba, la interpretación se aplicará a todas las series del conjunto de datos. Si después de valor sigue una lista de variables, por nombre o número, la interpretación se restringe a las variables especificadas. Así, en el segundo ejemplo el valor 100 se interpreta como código para valor ausente, pero sólo para la variable x2.

Determina un valor numérico que se intepretará como "ausente" o "no disponible", o para una serie de datos concreta (bajo el menú de Variable) o globalmente para el conjunto de datos completo (bajo el menú de Muestra).

Gretl tiene su cpropio código inetrno para manejar valores ausentes, pero a veces los datos importados emplean un código diferente. Por ejemplo, si una serie particular está codificada de manera que el valor de -1 indica "no disponible", Vd. puede seleccionar "Establecer código de 'valor perdido'" en el menú de Variable y escribir allí el valor "-1" (sin las comillas). Entonces gretl leerá los -1s como observaciones ausentes.

/Muestra/Establecer código de 'valor perdido'
instrucción_de_shell
! ls -al
! notepad

Un ! al comienzo de una línea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuario. Así se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl.

obs_inicial obs_final
nombre_var
a0 a1 a2 …
sim 1979.2 1983.1 y 0 0.9
sim 15 25 y 10 0.8 x

Simula valores para nombre_var para el rango muestral actual o para el rango obs_inicial hasta obs_final si se dan estos argumentos. La variable y debe haber sido definida antes con valores iniciales apropiados. La fórmula utilizada es Los términos ai(t) pueden ser números constantes o nombres de variables definidas previamente; esos términos pueden ir precedidos de un signo menos.

Esta instrucción ya no se recomienda. En su lugar debería de usarse .

smpl
startobs endobs
smpl
+i -j
smpl
dumvar
--dummy
smpl
condition
--restrict
smpl
--no-missing [
varlist
]
smpl
n
--random
smpl full
smpl 3 10
smpl 1960:2 1982:4
smpl +1 -1
smpl x > 3000 --restrict
smpl y > 3000 --restrict --replace
smpl 100 --random

Cambia el rango muestral. El nuevo rango puede definirse de varias formas. En la primera forma alternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes con la periodicidad de los datos. Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma para dejar el valor sin cambios. En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos o negativos y deberían tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existente. En la tercera forma, dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cada observación; la muestra se restringirá a las observaciones en las que el valor es 1. La cuarta forma, usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condición Booleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instrucción ).

Con la opción --no-missing, si se especifica listavar, las observaciones se seleccionan con la condición de que todas las variables de listavar tengan valores válidos en esa observación; cuando no se especifica listavar, las observaciones se seleccionan con la condición de que todas las variables tengan valores validos (no ausentes).

Con la opción --random, se extrae del conjunto de datos el número de observaciones especificado, de manera aleatoria. Si se desea poder replicar esta selección más adelante, se debe establecer primero una semilla para el generador de números aleatorios (Véase la instrucción ).

La forma final, smpl full, restablece el rango muestral completo.

Nótese que las restricciones sobre la muestra son, por defecto, acumulativas: la base para cualquier orden smpl es la muestra actual. Si Vd. desea que la instrucción actúe reemplazando cualquier restricción previa, puede añadir la opción --replace al final de la instrucción.

Puede usarse la variable interna obs junto con la opción --restrict de smpl para excluir observaciones particulares de la muestra. Por ejemplo,

smpl obs!=4 --restrict

quitará sólo la cuarta observación. Si los datos se identifican mediante etiquetas,

smpl obs!="USA" --restrict

quitará la observación con etiqueta USA.

Con respecto a las formas --dummy, --restrict y --no-missing de smpl, hay que señalar que cualquier información estructural en el fichero de datos (referente a la estructura de series temporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden. Es posible reimponer la estructura inicial con la instrucción .

Véase para más detalles.

/Muestra
x
y
--verbose
mostrar los datos ordenados

Presenta el coeficiente de rango de correlación para las dos variables x e y. No es necesario antes ordenar y hacer el ranking de las variables, la función se encarga de ello.

Calcula el coeficiente de correlación por rangos de Spearman para un par de variables especificado. No es necesario antes ordenar y hacer el ranking de las variables, la función se encarga de ello.

El ranking automático es de mayor a menor (es decir, el mayor valor de los datos obtiene rango 1). Si Vd. necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primera original. Por ejemplo:

genr altx = -x spearman altx y
/Modelo/Correlación por Rangos
listavar
--cross
además de los cuadrados genera los productos cruzados

Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (más los productos cruzados, si se da la opción --cross). Por ejemplo, square x y generará sq_x = x cuadrado, sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y. Si una determinada variable es una variable ficticia, no será elevada al cuadrado, ya que se obtendría lo mismo.

/Datos/Añadir variables/cuadrados delas variables
fichero_de_datos
listavar
--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 compresión mediante gzip
--dat
usar el formato ASCII de PcGive

Guarda el conjunto de datos completo o, si se suministra una lista listavar, el subconjunto especificado de variables del conjunto de datos actual, al fichero dado en fichero_de_datos.

Por defecto los datos se guardan en formato gretl nativo, pero las distintas opciones permiten guardarlos en varios formatos alternativos. Los datos CSV (Comma-Separated Values) pueden ser leídos por programas de hoja de cálculos y también pueden manipularse mediante un editor de textos. Los formatos de Octave, R y PcGive están diseñados para el uso con estos respectivos programas. La compresión mediante Gzip puede ser útil para grandes conjuntos de datos. Ver para detalles sobre los distintos formatos.

Hay que señalar que las variables escalares no serán guardadas automáticamente: si Vd. desea guardar escalares debe escribirlas explícitamente en la lista listavar.

/Archivo/Guardar datos; /Archivo/Exportar datos
listavar

Presenta los estadísticos principales de las variables de la lista listavar, o si se omite listavar, de todas las variables del conjunto de datos. Se muestran la media, desviación típica, coeficiente de variación (= dt/media), mediana, mínimo, máximo, coeficiente de asimetría y exceso de curtosis.

/Datos/Estadísticos principales
Menú emergente de la ventana principal
type
savevars
system type=sur
system type=sur save=resids
system type=3sls save=resids,fitted

Da comienzo a un sistema de ecuaciones. Actualmente se soportan dos tipos de sistemas: sur (Seemingly Unrelated Regressions, ecuaciones de regresión aparentemente no relacionadas) y 3sls (Three-Stage Least Squares, mínimos cuadrados en tres etapas). En el campor opcional save= se puede especificar si guardar los residuos (resids) y/o los valores ajustados (fitted). El sistemna debe contener al menos dos ecuaciones, que se especifican por medio de la instrucción equation, y debe terminarse con la línea end system.

En el contexto de un sistema de Mínimos Cuadrados en Tres Etapas, Vd. puede proporcionar una lista de instrumentos (mediante nombre o número). Esta debería ir en una linea por separado dentro del bloque system, precedido de la palabra instr.

-f fichero
--complete
Crea un documento completo

Debe ejecutarse después de la estimación de un modelo. Presenta el modelo estimado en forma de una tabla de &latex;. Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opción -f el resultado va a ese fichero, en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma `model_N.tex`, donde N es el número de modelos estimados hasta ese momento en la sesión actual de gretl. Ver también .

Si se da la opción --complete el fichero &latex; será un documento completo, listo para ser procesado; en caso contrario debería ser incluido en un documento ya formado.

Ventana de Modelo, /LaTeX

Debe ejecutarse después de una instrucción de estimación. Da la distribución de frecuencias de los residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad, basado en el procedimiento propuesto por Doornik y Hansen (1984).

Ventana de Modelo, /Contrastes/normalidad de los residuos
vardep
varindeps
--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 es una variable truncada. Por ejemplo, se observan valores positivos y cero de las compras de bienes duraderos por parte de las familias, pero no valores negativos. Sin embargo las decisiones sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposición subyacente a la compra que puede ser negativa en algunos casos. Para detalles ver el libro de Greene

Econometric Analysis
, Capítulo 20.
/Modelo/Tobit
vardep
varindeps
instrumentos
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas
--robust
desviaciones típicas robustas
tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 ; 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6

Calcula las estimaciones por mínimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI): vardep es la variable dependiente, varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variables endógenas del lado derecho) en la ecuación estructural para la cual se necesitan las estimaciones MC2E; y instrumentos es la lista combinada de variables exógenas y predeterminadas en todas las ecuaciones. Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps, el modelo no está identificado.

En el ejemplo de arriba, las ys son las variables endógenas y las xs son las exógenas y predeterminadas.

Esta instrucción necesita la selección de dos listas de variables: las variables independientes del modelo y una lista de "instrumentos". La última recoge las variables exógenas y/o predeterminadas que pueden usarse como regresores para obtener valores ajustados para las variables endógenas del lado derecho.

Si alguna de las variables del lado derecho del modelo son exógenas, deberían estar incluidas en ambas listas.

/Modelo/Mínimos cuadrados en dos etapas
orden
listavar
detlist
--quiet
no mostrar respuestas al impulso etc.
var 4 x1 x2 x3 ; const time

Este mandato necesita la especificación de:

- - la variable dependiente de la primera ecuación del sistema VAR;

- - el orden de retardos, es decir, el número de retardos de cada variable que deberían incluirse en el sistema;

- - los posibles términos determinísticos (es decir, la constante, tendencia temporal, variables ficticias estacionales, etc); y

- - una lista de variables independientes, cuyos retardos se incluirán en el lado derecho de las ecuaciones (nota: no incluir en esta lista variables retardadas -- serán añadidas automáticamente).

Se ejecutará una regresión por separado para cada variable del sistema. La salida de cada ecuación contiene los contrastes F para restricciones cero de todos los retardos de cada una de las variables, un contraste F para el máximo retardo, descomposiciones de la varianza de predicción y funciones impulso respuesta.

Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR). El primer argumento especifica el orden de retardos, despues va la estructura de la primera ecuación. No hay que incluir retardos entre los elementos de listavar — se añadirán automáticamente. El punto y coma separa las variables estocásticas, para las que se incluirán un número orden de retardos, de los terminos determinísticos de detlist, tales como la constante, la tendencia temporal y las variables ficticias estacionales.

De hecho, gretl es capaz de reconocer las variables determinísticas más comunes (constante, tendencia temporal, variables ficticias que no tengan más valores que el 0 y el 1), así que estas no es necesario situarlas después del punto y coma. Variables determinísticas más complejas (p.ej. una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse después del punto y coma.

Se ejecuta una regresión por separado para cada variable de listavar. La salida de cada ecuación presenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable; un contraste F de significatividad del retardo máximo; descomposiciones de la varianza de predicción y las funciones impulso-respuesta.

Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descomposición de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporánea, y en este contexto el orden en el que se dan las variables (estocásticas) es importante. La primera variable de la lista se supone que es más exógena dentro del periodo.

/Modelo/Serie temporal/Autorregresión vectorial (VAR)

Presenta un listado de las variables actualmente disponibles. list y ls son sinónimos.

var1
var2

Calcula el estadístico F para contrastar la hipótesis nula de que las varianzas poblacionales de las variables var1 y var2 son iguales, y muestra su valor p.

Calcula el estadístico F para contrastar la hipótesis nula de que las varianzas poblacionales de las dos variables seleccionadas son iguales y muestra su valor p.

/Datos/Diferencia de varianzas

Debe ejecutarse inmediatamente después de la estimación de un modelo que incluya al menos dos variables independientes. Calcula y muestra los factores de inflación de varianza (VIFs) de los regresores. El factor de inflación de varianza (VIF) del regresor j se define como donde Rj es el coeficiente de correlación múltiple entre el regresor j y los demás regresores. El factor tiene un valor mínimo de 1,0 cuando la variable en cuestión es ortogonal a las demás variables independientes. Neter, Wasserman, y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayor VIF como una medida de diagnóstico para la multicolinealidad; un valor mayor que 10 se suele considerar que indica un grado de multicolinealidad problemático.

Model window, /Tests/collinearity
wtvar
vardep
varindeps
--vcv
mostrar la matriz de covarianzas

Calcula las estimaciones de Mínimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable de ponderaciones, vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables independientes. En concreto, se ejecuta una regresión MCO de wtvar * vardep contra wtvar * varindeps. Si wtvar es una variable ficticia, esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en las que wtvar tiene valor cero.

Supongamos que "wtvar" denota la variable seleccionada en la caja "Variable de ponderaciones". Se ejecuta una regresión por MCO en la que la variable dependiente es el producto de wtvar por la variable dependiente elegida, y las variables independientes también se multiplican por wtvar. Si wtvar es una variable ficticia, esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en las que wtvar toma valor cero.

/Modelo/Mínimos cuadrados ponderados