Mínimos Cuadrados en dos etapas o Bietápicos en R.

Después de unas largas vacaciones volvemos a la redacción del blog. Traeremos tutoriales para eviews, R y Stata. Para todos los que están empezando en econometría y quieren facilitarse la vida con estos softwares, pues este es tu blog.

Hoy enseñaremos a correr regresionar ecuaciones simultáneas con Mínimos Cuadrados en dos Etapas en "R". Este software es gratuito y trabajado por una amplia comunidad de estadístas alrededor del mundo. Aloja su mas de 3000 funciones en servidores de las más reconocidas universidades del mundo. Rápidamente agarra terreno y puede sustituir a Stata un software comercial muy preferido. Descargar R

En este post no nos detendremos a ver lo teorico del modelo ni las definiciones de las ecuaciones simultáneas. Empezemos:

Supongamos que contamos con las siguientes ecuaciones:

Donde i es la tasa de interés  activa de corto plazo,

 y es la producción del país,

 m es al agregado monetario m 2 ampliado y

 I es la formación bruta de capital,

Aplicamos los métodos conocidos para encontrar las ecuaciones reducidas y obtenemos:

 ¿Cómo resolver en Mínimos Cuadrados en dos Etapas estas ecuaciones con el software R?

 Primeramente necesitamos tener disponible el paquete "systemfit", escribir en R solo lo que esta en azul.

Primeramente hacemos el llamado a la librería "systemfit":

library(systemfit)

Si nos da error advirtiendo que no encuentra la librería,, quiere decir que debemos instalar el paquete "Systemfit":

install.packages("systemfit")

 Podemos llamar la librería "systemfit" si ya está instalada.

 Nota: ya debe haber invocado la base de datos que utilizarás. Has clic aquí para leer un post donde te enseñan a ingresar bases de datos en R. Recuerde todo lo que esta antes de <- es el nombre que le damos al resultado que obtendremos.

Plantear las ecuaciones en R:

iad_reducida <- iad~ yd + m2d
yd_reducida <- yd ~ i + invd

Plantear el sistema. Antes de <- podemos poner el nombre que deseemos.  Podemos cambiar el nombre de las ecuaciones en el sistema o dejarla como está. En este ejemplo se les llamó interes y pib.

system <- list( interes = iad_reducida, pib = yd_reducida )

 Le decimos a R cuales serían nuestra variables instrumentales. En este caso M2 y Formación Bruta de Capital.

inst<- ~ m2d + invd

Corremos el modelo en R.

modelo1 <-systemfit(system, method = "2SLS", inst = inst)

No aparecerá la salida hasta que escribamos lo siguiente en R.

summary (modelo1)

Ejemplo de lo que sería la salida en R:

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Att: Deybi Morales León.

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