Gnu Regression, Econometrics and Time-seriesocw.uniovi.es/pluginfile.php/2991/mod_resource... · Guía de Instrucciones Gnu Regression, Econometrics and Time-series Allin Cottrell

Guiacutea de Instrucciones

Gnu Regression Econometrics and Time-series

Allin CottrellDepartment of Economics

Wake Forest university

Riccardo ldquoJackrdquo LucchettiDipartimento di Economia

Universitagrave Politecnica delle Marche

Copyright ccopy 2001ndash2005 Allin Cottrell

Copyright de la traduccioacuten espantildeola ccopy 2006 Ignacio Diacuteaz-Emparanza (Basado en la traduccioacutendel manual de 2003 de Parmeeta Bhogal e Ignacio Diacuteaz-Emparanza)

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Se agradece la financiacioacuten de la Universidad del Paiacutes Vasco a traveacutes del grupo de investigacioacuten9UPV-00038321-135032001 para la traduccioacuten de este manual

Iacutendice general

1 Instrucciones de gretl 1

11 Notacioacuten 1

12 Instrucciones 1

addto 2

arch 2

arima 3

boxplot 3

chow 4

coeffsum 4

coint 4

coint2 5

corc 5

corr 5

corrgm 5

criteria 6

cusum 6

data 6

delete 7

diff 7

else 7

endif 7

endloop 7

eqnprint 7

equation 8

fcast 8

fcasterr 8

freq 8

function 8

garch 9

genr 9

gnuplot 11

graph 13

Iacutendice general II

hausman 13

hccm 13

help 13

hilu 13

hsk 14

info 14

setinfo 14

labels 14

lad 15

lags 15

ldiff 15

leverage 15

lmtest 16

logistic 16

logit 16

logs 17

loop 17

meantest 17

modeltab 18

mpols 18

nls 18

nulldata 19

ols 19

omit 20

omitfrom 20

open 20

outfile 21

panel 21

pca 21

pergm 21

plot 22

print 22

printf 22

probit 23

pvalue 23

pwe 23

quit 23

rename 24

reset 24

restrict 24

Iacutendice general III

rhodiff 24

rmplot 25

run 25

runs 25

scatters 25

set 26

setobs 26

setmiss 27

shell 27

smpl 27

spearman 28

square 28

store 28

summary 29

system 29

tabprint 29

testuhat 30

tobit 30

tsls 30

var 30

varlist 31

vartest 31

vif 31

wls 31

13 Instrucciones arreglaron por tema 31

Estimacioacuten 31

Contrastes 32

Transformaciones 32

Estadiacutesticos 32

Conjunto de datos 32

Graacuteficos 32

Impresioacuten 33

Prediccioacuten 33

Programacioacuten 33

Utilidades 33

2 Opciones argumentos y directorios 34

21 gretl 34

22 gretlcli 35

23 Directorios 36

MS Windows 36

Iacutendice general IV

3 Reserved words 37

Capiacutetulo 1

Instrucciones de gretl

11 Notacioacuten

Las instrucciones definidas en esta seccioacuten pueden ejecutarse en el programa cliente de liacuteneade instrucciones Tambieacuten pueden incluirse en un archivo o ldquolote de instruccionesrdquo (script) yasiacute ejecutarse en el GUI o teclearse mediante el modo consola de este uacuteltimo En la mayoriacuteade los casos la sintaxis que se menciona es tambieacuten aplicable para rellenar una liacutenea en elcorrespondiente cuadro de diaacutelogo del GUI (veacutease tambieacuten la ayuda en liacutenea de gretl) exceptoque no es preciso teclear la palabra inicial de la instruccioacuten mdash estaacute impliacutecita por el contexto Unadiferencia adicional es que no se puede insertar la marca -o para las instrucciones de regresioacutenen los cuadros de diaacutelogo del GUI hay una opcioacuten de menuacute para mostrar la matriz formada porlas varianzas y covarianzas de los coeficientes (que es el efecto de -o en las instrucciones delas regresiones)

A lo largo de este capiacutetulo se utilizan las siguientes convenciones

La fuente typewriter se utiliza en lo que tecleamos directamente y tambieacuten para losnombres internos de las variables

Los teacuterminos en cursiva son marcadores de ubicacioacuten es posible sustituirlos por algo maacutesespeciacutefico por ejemplo se puede escribir renta en lugar del geneacuterico varx

[ -o ] significa que la marca -o es opcional puede ser antildeadida o no (pero en todo casosin los pareacutentesis)

La frase ldquoinstruccioacuten de estimacioacutenrdquo puede significar cualquiera de las siguientes olshilu corc ar arch hsk tsls wls hccm add y omit

12 Instrucciones

Argumento listavar

Opciones --vcv (mostrar matriz de covarianzas)

--quiet (no muetra las estimaciones del modelo aumentado)

Ejemplos add 5 7 9

add xx yy zz

Debe utilizarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variables de listavar se antildeadenal modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se antildeade maacutes de una variable se presentael estadiacutestico F para las variables antildeadidas (soacutelo para el meacutetodo MCO) junto con su valor-p Unvalor-p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamente significativos al nivel del5 por ciento

Si se usa la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el estadiacutestico para el contrastede significacioacuten conjunta de las variables antildeadidas en los demaacutes casos se presentan tambieacutenlas estimaciones del modelo aumentado En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacutense presente la matriz de covarianzas de los coeficientes

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesAntildeadir variables

Capiacutetulo 1 Instrucciones de gretl 2

Argumentos ID-modelo listavar

Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo aumentado)

Ejemplo addto 2 5 7 9

Funciona como la instruccioacuten add salvo que Vd especifica un modelo previo (usando su identi-ficador ndashIDndash de modelo que se presenta al principio de los resultados del modelo) que se tomacomo base para antildeadir las variables En el ejemplo de arriba se antildeaden las variables nuacutemeros 57 y 9 al Modelo 2

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesantildeadir variables

Argumentos orden nombre-var

Ejemplo adf 2 x1

Calcula los estadiacutesticos para dos contrastes de Dickey-Fuller En cada caso la hipoacutetesis nula esque la variable seleccionada presenta una raiacutez unitaria El primero es un estadiacutestico t basado enel modelo

(1minus L)xt =m+ gxtminus1 + εtLa hipoacutetesis nula es que g = 0 En el segundo contraste (aumentado) se realiza la estimacioacutende una regresioacuten no retringida (cuyos regresores son una constante una tendencia temporal elprimer retardo de la variable y orden retardos de la primera diferencia) y una versioacuten restringida(quitando la tendencia temporal y el primer retardo) El estadiacutestico de contraste es

F2Tminusk =(ESSr minus ESSu)2ESSu(T minus k)

donde T es el tamantildeo de la muestra k el nuacutemero de paraacutemetros del modelo no restringido ylos subiacutendices u y r denotan el modelo no restringido y el restringido respectivamente Hayque sentildealar que los valores criacuteticos para estos estadiacutesticos no son los habituales se muestra elvalor p cuando es posible determinarlo

Menuacute graacutefico VariableContraste aumentado de Dickey-Fuller

Argumentos retardos vardep varindeps

Opcioacuten --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)

Ejemplo ar 1 3 4 y 0 x1 x2 x3

Computa las estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo generalizadode CochranendashOrcutt (ver Seccioacuten 95 del libro de Ramanathan) Las iteraciones terminan cuandodos sumas de cuadrados residuales sucesivas no difieren en maacutes del 0005 por ciento o despueacutesde 20 iteraciones

retardos es una lista de retardos de los residuos que termina con un punto y coma En elejemplo anterior el teacutermino de error se especifica como

ut = ρ1utminus1 + ρ3utminus3 + ρ4utminus4 + et

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalEstimacioacuten autorregresiva

Argumentos orden vardep varindeps

Ejemplo arch 4 y 0 x1 x2 x3

Contrasta la existencia de ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ndash Heterocedas-ticidad condicional autorregresiva) del orden especificado en el modelo Si el estadiacutestico de

contraste LM tiene un valor p inferior a 010 entonces tambieacuten se realiza la estimacioacuten delmodelo ARCH Si la prediccioacuten de la varianza de cualquier observacioacuten en la regresioacuten auxiliarno es positiva entonces se usa en su lugar el correspondiente residuo al cuadrado Despueacutes serealiza una estimacioacuten por miacutenimos cuadrados ponderados sobre el modelo original

Ver tambieacuten garch

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesARCH

Argumentos p q vardep [ varindeps ]

Opciones --native (Usar rutina nativa plugin (por defecto))

--x-12-arima (usar el programa X-12-ARIMA para realizar la estimacioacuten)

--verbose (mostrar detalles de las iteraciones)

--vcv (mostrar la matriz de covarianzas)

Ejemplos arma 1 2 y

arma 2 2 y 0 x1 x2 --verbose

Si no se da una lista varindeps estima un modelo ARMA (Autoregressive Moving Average)univariante Los valores enteros p y q representan los oacuterdenes AR y MA respectivamente Si seantildeade una lista varindeps el modelo pasa a ser un ARMAX

Por defecto se usa la funcioacuten ldquonativardquo ARMA de gretl en el caso de un modelo ARMA univariantese puede usar X-12-ARIMA en su lugar (si estaacute instalado el paquete X-12-ARIMA para gretl)

La sopciones dadas arriba pueden combinarse pero la matriz de covarianzas no estaacute disponiblecuando se realiza la estimacioacuten mediante X-12-ARIMA

El algoritmo ARMA nativo de gretl ha sido en su mayor parte creado por Riccardo ldquoJackrdquo Luc-chetti Utiliza un procedimiento de maacutexima verosimilitud condicional implementado por mediode la estimacioacuten por miacutenimos cuadrados iterativos de la regresioacuten del producto externo del gra-diente (OPG outer product of the gradient regression) Ver the Gretl Userrsquos Guide para entenderla loacutegica de este procedimiento Los coeficientes AR (y los de cualquier regresor adicional) seinicializan por medio de la estimacioacuten por MCO de un AR y los coeficientes MA se inicializanasignaacutendoles valor cero

El valor del coeficiente AIC para los modelos ARMA se calcula de acuerdo con la definicioacutenusada en el programa X-12-ARIMA es decir

AIC = minus2L+ 2k

donde L es la log-verosimilitud y k es el nuacutemero total de paraacutemetros estimados La ldquofrecuenciardquoque se presenta asociada a las raiacuteces AR y MA es el valor λ que soluciona

z = rei2πλ

donde z es la raiacutez en cuestioacuten y r es su moacutedulo

Menuacute graacutefico VariableModelo ARMA ModeloSerie temporalARMAX

Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)

boxplot

Argumento listavar

Opcioacuten --notches (presenta el intervalo de confianza 90 por ciento para la mediana)

Estos graacuteficos (debidos a Tukey y Chambers) muestran la distribucioacuten de una variable La cajacentral recoge el 50 por ciento intermedio de los datos es decir estaacute acotada por el primero ytercer cuartiles Las ldquopatillasrdquo se extienden hasta los valores miacutenimo y maacuteximo Se dibuja unaliacutenea a lo largo de la caja en el lugar de la mediana

En el caso de graacuteficos de caja recortados el recorte muestra los liacutemites de un intervalo deaproximadamente el 90 por ciento de confianza para la mediana Este intervalo se obtienen porel meacutetodo bootstrap

Despueacutes de cada variable especificada en la instruccioacuten boxplot se puede antildeadir una expresioacutenbooleana entre pareacutentesis para limitar la muestra para la variable en cuestioacuten Debe de insertar-se un espacio entre el nombre o nuacutemero de la variable y la expresioacuten Supongamos que ustedtiene valores de los salarios de hombres y mujeres y tiene una variable ficticia SEXO con valor1 para los hombres y 0 para las mujeres En este caso usted puede dibujar graacuteficos de cajacomparativos usando la siguiente listavar

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

Algunos detalles de los graacuteficos de caja de gretl pueden controlarse por medio de un fichero(de texto plano) llamado boxplotrc Para maacutes detalles sobre esto ver the Gretl Userrsquos Guide

Menuacute graacutefico DatosGraacuteficosGraacuteficos de caja

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

Primero debe ejecutarse una regresioacuten por MCO Crea una variable ficticia que es igual a 1 desdeel punto de corte especificado en obs hasta el final de la muestra y 0 en el resto Tambieacuten crealos teacuterminos de interaccioacuten entre esta variable ficticia y las variables independientes originalesSe ejecuta una regresioacuten aumentada incluyendo estos teacuterminos y se calcula un estadiacutestico F tomando la regresioacuten aumentada como rsquono restringidarsquo y la original como rsquorestringidarsquo Esteestadiacutestico es adecuado para contrastar la hipoacutetesis nula de que no hay cambio estructural enel punto de ruptura indicado

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste de Chow

coeffsum

Argumento listavar

Ejemplo coeffsum xt xt_1 xr_2

Debe ejecutarse despueacutes de una regresioacuten Calcula la suma de los coeficientes de las variablesde la lista listavar Presenta la suma junto con su desviacioacuten tiacutepica y el valor p para la hipoacutetesisnula de que la suma es cero

Hay que sentildealar la diferencia entre esta instruccioacuten y omit que contrasta la hipoacutetesis nula deque los coeficientes de un subconjunto de variables independientes son todos iguales a cerozero

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesSuma de coeficientes

Ejemplo coint 4 y x1 x2

Contraste de cointegracioacuten de EnglendashGranger Esta instruccioacuten realiza los contrastes de DickeyndashFuller aumentados de la hipoacutetesis nula de que cada una de las variables de la lista tiene unaraiacutez unitaria usando el orden de retardos dado Se estima la ecuacioacuten cointegrante y se realizaun contraste ADF sobre los residuos de esta regresioacuten Tambieacuten se presenta el estadiacutestico deDurbinndashWatson para la regresioacuten cointegrante Hay que sentildealar que ninguno de estos estadiacutesti-cos de contraste puede compararse con las tablas estadiacutesticas usuales

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContrates de cointegracioacutenEngle-Granger

coint2

Opcioacuten --verbose (mostrar los detalles de las regresiones auxiliares)

Ejemplos coint2 2 y x

coint2 4 y x1 x2 --verbose

Realiza el contraste de la traza de Johansen para contrastar cointegracioacuten entre las variablesde la lista para el orden dado Los valores criacuteticos se computan por medio de la aproximacioacutengamma de J Doornik (Doornik 1998) Para detalles sobre este contraste ver el libro de HamiltonTime Series Analysis (1994) Capiacutetulo 20

Se presenta aquiacute la siguiente tabla como guiacutea para la interpretacioacuten de los resultados ofreci-dos por el contraste para el caso de 3 variables H0 denota la hipoacutetesis nula H1 la hipoacutetesisalternativa y c el nuacutemero de relaciones cointegrantes

Rango Contraste de la traza Contraste LmaxH0 H1 H0 H1

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalContraste de cointegracioacutenJohansen

Argumentos vardep varindeps

Ejemplo corc 1 0 2 4 6 7

Computa estimaciones de los paraacutemetros usando el procedimiento iterativo de CochranendashOrcutt(ver Seccioacuten 94 del libro de Ramanathan) Las iteraciones finalizan cuando dos estimacionessucesivas del coeficiente de autocorrelacioacuten no difieren en maacutes de 0001 o despueacutes de 20 itera-ciones

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalCochrane-Orcutt

Argumento [ listavar ]

Ejemplo corr y x1 x2 x3

Presenta los coeficientes de correlacioacuten por pares para las variables de listavar o para todas lasvariables del conjunto de datos si no se proporciona listavar

Menuacute graacutefico DatosMatriz de correlacioacuten

Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace seleccioacuten muacuteltiple)

corrgm

Argumentos variable [ retardo-max ]

Ejemplo corrgm x 12

Presenta los valores de la funcioacuten de autocorrelacioacuten para la variable especificada (por nombreo por nuacutemero) Ver Ramanathan Seccioacuten 117 Es por tanto ρ(ut utminuss) donde ut es la t-eacutesimaobservacioacuten de la variable u y s es el nuacutemero de retardos

Tambieacuten se presentan las autocorrelaciones parciales siendo eacutestas los coeficientes una vezdescontado el efecto de los demaacutes retardos intervinientes Esta instruccioacuten tambieacuten representael correlograma y muestra el estadiacutestico Q de BoxndashPierce para el contraste de la hipoacutetesis nula

de que la serie es ldquoruido blancordquo Este se distribuye asintoacuteticamente como una chi-cuadrado congrados de libertad igual al nuacutemero de retardos utilizados

Si se especifica un valor para retardo-max entonces el tamantildeo del correlograma se limita comomaacuteximo a ese nuacutemero de retardos en los demaacutes casos se determina automaacuteticamente

Menuacute graacutefico VariableCorrelograma

Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal (cuando se hace una seleccioacuten simple)

criteria

Argumentos scr T k

Ejemplo criteria 2345 45 8

Calcula los estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (ver Ramanathan Seccioacuten 43) dados scr (sumade cuadrados de los residuos) el nuacutemero de observaciones (T ) y el nuacutemero de coeficientes (k)T k y scr pueden ser valores numeacutericos o nombres de variables definidas previamente

Debe realizarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo por MCO Realiza el contraste CUSUMde estabilidad de los paraacutemetros Se obtiene una serie de errores de predicioacuten (escalados) unperiacuteodo hacia adelante al ejecutar una serie de regresiones la primera regresioacuten utiliza lasprimeras k observaciones y se usa para generar una prediccioacuten de la variable dependiente en laobservacioacuten k + 1 la segunda utiliza las primeras k + 1 observaciones y genera una prediccioacutenpara la observacioacuten k + 2 y asiacute sucesivamente (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros en elmodelo original) Se muestra y se representa graicamente la suma acumulada de los errores deprediccioacuten escalados La hipoacutetesis nula de estabilidad en los paraacutemetros se rechaza al nivel designificacioacuten del 5 por ciento si la suma acumulada se sale de la banda de 95 por ciento deconfianza

Tambieacuten se presenta el estadiacutestico t de HarveyndashCollier para contrastar la hipoacutetesis nula deestabilidad de los paraacutemetros Para maacutes detalles ver Capiacutetulo 7 del libro de Greene EconometricAnalysis

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesCUSUM

Argumento listavar

Lee las variables de listavar desde una base de datos (de gretl o RATS 40) que debe de habersido abierta previamente usando la instruccioacuten open Ademaacutes se debe de establecer una fre-cuencia y un rango muestral para los datos usando las instrucciones setobs y smpl antes deusar esta orden He aquiacute un ejemplo completo

open macrodatratsetobs 4 19591smpl 19994data GDP_JP GDP_UK

Estas instrucciones abren una base de datos denominada macrodatrat establecen un conjun-to de datos trimestral que empieza en el primer trimestre de 1959 y acaba en el cuarto trimestrede 1999 y despueacutes importan las series denominadas GDP_JP y GDP_UK

Si las series que van a ser leiacutedas son de una frecuencia mayor que el conjunto de datos actualse debe especificar un meacutetodo de compactado como en las siguientes liacuteneas

data (compact=average)LHUR PUNEW

Los cuatro meacutetodos de compactado disponibles son ldquoaveragerdquo (promediar toma la media de lasobservaciones de frecuencia mayor) ldquolastrdquo (uacuteltima usa la uacuteltima observacioacuten) ldquofirstrdquo y ldquosumrdquo

Menuacute graacutefico ArchivoRevisar bases de datos

delete

Borra las variables de la lista (dadas mediante nombre o nuacutemero) del conjunto de datos Debeusarse con precaucioacuten no se pide confirmacioacuten y cualquier variable con nuacutemero de ID mayorseraacute renumerada

Si con esta instruccioacuten no se proporciona una lista listavar se borra la uacuteltima variable (la denuacutemero ID mayor) del conjunto de datos

Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten simple)

Argumento listavar

Se obtiene la primera diferencia de cada variable de la lista listavar y el resultado se guardaen una nueva variable cuyo nombre tiene el prefijo d_ Asiacute diff x y crea las nuevas variablesd_x = x(t) - x(t-1) y d_y = y(t) - y(t-1)

Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesPrimeras diferencias

Ver if

Cierra un bloque de instrucciones de algunos tipos Por ejemplo end system termina un siste-ma de ecuaciones (Ver system)

Ver if

endloop

Marca el final de un bucle de instrucciones Ver loop

eqnprint

Argumento [ -f nombre-de-fichero ]

Opcioacuten --complete (Crea un documento completo)

Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en for-mato de ecuacioacuten LATEX Si se especifica un nombre de fichero usando la opcioacuten -f la salida vaa ese fichero en caso contrario va a una fichero cuyo nombre tiene la forma equation_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta el momento en la sesioacuten actual Ver tambieacutentabprint

Si se aplica la opcioacuten --complete el fichero LATEX es un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberaacute incluirse dentro de un documento previamente preparado

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo LaTeX

equation

Ejemplo equation y x1 x2 x3 const

Sirve pare especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema de ecuaciones (ver system) La sintaxispara especificar una ecuacioacuten dentro de un sistema SUR (Ecuaciones de regresioacuten aparentemen-te no relacinadas) es la misma que por ejemplo la de MCO (ver ols) Para una ecuacioacuten dentrode un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas se puede (a) dar la especificacioacuten de unaecuacioacuten de tipo MCO y proporcionar una lista comuacuten de instrumentos usando la opcioacuten instr(ver de nuevo system) o (b) usar la misma sintaxis de definicioacuten de ecuaciones que para tsls

Argumentos [ obs-inic obs-fin ] var-ajustada

Ejemplos fcast 19971 20014 f1

fcast fit2

Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Se generan predicciones para eldominio muestral especificado (o el dominio muestral mayor posible si no se han proporcionadoobs-inic y obs-fin) y los valores se guardan como var-ajustada que luego puede mostrarse orepresentarse graacuteficamente Las variables del lado derecho son las del modelo original No sepueden sustituir por otras variables Si se especifica un proceso de error autorregresivo (parahilu corc y ar) la prediccioacuten se hace condicionada un paso adelante y tiene en cuenta el procesodel error

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del ModeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas

fcasterr

Argumentos obs-inic obs-fin

Despueacutes de estimar un modelo por medio de MCO usted puede usar esta instruccioacuten paramostrar los valores ajustados para el rango de observaciones determinado las desviacionestiacutepicas de estos valores ajustados y los intervalos de confianza del 95 por ciento

Las desviaciones tiacutepicas se calculan de la forma descrita en el Capiacutetulo 6 del libro de WooldridgeIntroductory Econometrics Estas tienen en cuenta dos fuentes de variabilidad la asociada alvalor esperado de la variable dependiente condicionado a los valores dados de las variablesindependientes y la varianza de los residuos de la regresioacuten

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Datos del modeloPredicciones con desviaciones tiacutepicas

Argumento var

Presenta la distribucioacuten de frecuencias de la variable var (que se da por nombre o nuacutemero)tambieacuten muestra los resultados del contraste de normalidad de DoornikndashHansen En modo in-teractivo se presenta un graacutefico de la distribucioacuten

Menuacute graacutefico VariableDistribucioacuten de frecuencias

function

Define una funcioacuten

Opciones --robust (Desviaciones tiacutepicas robustas)

--verbose (muestra los detalles de las iteraciones)

--vcv (presenta la matriz de covarianzas)

Ejemplos garch 1 1 y

garch 1 1 y 0 x1 x2 --robust

Estima un modelo GARCH (GARCH = Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasti-city) o un modelo univariante o si se especifican varindeps un modelo que incluye las variablesexoacutegenas dadas Los valoires enteros p y q representan los oacuterdenes de retardos en la ecuacioacutende la varianza condicional

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

El algoritmo GARCH de gretl es baacutesicamente el de Fiorentini Calzolari y Panattoni (1996) y seusa con el amable permiso del profesor Fiorentini

Con esta instruccioacuten estaacuten disponibles varias variantes de las estimaciones de la matriz de co-varianzas de los coeficientes Por defecto se usa el Hessiano a no ser que se indique la opcioacuten--robust en cuyo caso se utiliza la matriz de covarianzas QML (White) Se pueden especifi-car otras posibilidades (pej la matriz de informacioacuten o el estimador BollerslevndashWooldridge)usando la instruccioacuten set

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalGARCH

Argumentos nueva-var = foacutermula

Crea variables nuevas normalmente como transformaciones de variables ya existentes Vertambieacuten diff logs lags ldiff y square como atajos

Los operadores aritmeacuteticos soportados son en orden de precedencia ^ (exponenciacioacuten) y (moacutedulo o resto) + y -

Los operadores Booleanos disponibles son (de nuevo en orden de precedencia) (negacioacuten) ampamp(Y loacutegico) || (O loacutegico) gt lt = gt= (mayor o igual que) lt= (menor o igual que) y = (distintoque) Se pueden usar operadores Booleanos para construir variables ficticias por ejemplo (xgt10) devuelve 1 si x gt10 y 0 en otro caso

Las funciones se clasifican en

Funcione matemaacuteticas estaacutendar abs cos exp int (parte entera) ln (logaritmo natural loges un sinoacutenimo) sin sqrt

Funciones estadiacutesticas max (valor maacuteximo de una serie) min (miacutenimo) mean (media arit-meacutetica) median var (varianza) sd (desviacioacuten tiacutepica) sst (suma de desviaciones desdela media al cuadrado) sum cov (covarianza) corr (coeficiente de correlacioacuten) pvaluesort cum (acumulacioacuten o suma secuencial) resample (remuestrear una serie con reem-plazamiento con el propoacutesito de hacer bootstrap) hpfilt (Filtro de HodrickndashPrescott estafuncioacuten devuelve el ldquocomponente ciacuteclicordquo de la serie)

Funciones de series temporales diff (primera diferencia) ldiff (diferencia logariacutetmica oprimera diferencia del logaritmo natural) Para generar retardos de una variable x se usa lasintaxis x(-N) donde N representa la longitud deseada del retardo para generar adelantosse usa x(+N)

Funciones de conjunto de datos misszero (reemplaza los coacutedigos de observacioacuten ausentede una serie dada con ceros) zeromiss (la operacioacuten inversa a misszero) nobs (devuelveel nuacutemero de observaciones vaacutelidas de una serie de datos determinada) missing (para

cada observacioacuten devuelve 1 si el argumento tiene una observacioacuten ausente y 0 en casocontrario) ok (el opuesto de missing)

Nuacutemeros pseudo-aleatorios uniform normal

Todas las funciones de arriba excepto cov corr pvalue uniform y normal toman como uacutenicoargumento o el nombre de una variable (noacutetese que en una foacutermula genr no es posible refe-rirse a las variables por su nuacutemero de ID) o una expresioacuten que se evaluacutea en una variable (pejln((x1+x2)2)) cov y corr requieren dos argumentos y devuelven respectivamente la cova-rianza y el coeficiente de correlacioacuten entre sus argumentos La funcioacuten pvalue toma los mismosargumentos que la instruccioacuten pvalue pero en este contexto deben introducirse comas entrelos argumentos Esta funcioacuten devuelve un valor p a una cola y en el caso de las distribucionesnormal y t es para la ldquocola cortardquo Con la normal por ejemplo tanto 196 como -196 daraacuten unresultado de aproximadamente 0025

uniform() y normal() que no toman arguamentos devuelven series de nuacutemeros pseudo-aleatoriosextraiacutedos de la distribucioacuten uniforme (0ndash1) y normal estaacutendar respectivamente (ver tambieacuten lainstruccioacuten set opcioacuten seed) La series de datos uniformes se generan utilizando el Mersen-ne TwisterVer Matsumoto y Nishimura (1998) La implementacioacuten la proporciona glib si estaacutedisponible o el coacutedigo C escrito por Nishimura y Matsumoto

para series normales se usa el meacutetodo de Box y Muller (1958) tomando la entrada del MersenneTwister

Ademaacutes de los operadores y funciones ya mencionados hay algunos usos especiales de genr

genr time crea una variable de tendencia temporal (123 ) llamada time genr index hacelo mismo excepto que ahora la variable se denomina index

genr dummy crea variables ficticias hasta la periodicidad de los datos Pej en el caso dedatos trimestrales (periodicidad 4) el programa crea dummy_1 = 1 para el primer trimestrey 0 en los demaacutes trimestres dummy_2 = 1 para el segundo trimestre y 0 en los demaacutes yasiacute sucesivamente

genr paneldum crea un conjunto de variables ficticias especiales para ser usadas con unconjunto de datos de panel mdash ver panel

Usando genr se pueden recuperar los valores de algunas variables internas que se definen alejecutar una regresioacuten de la siguiente foprma

$ess suma de cuadrados de los residuos

$rsq R-cuadrado no corregido

$T nuacutemero de observaciones usadas

$df grados de libertad

$trsq TR-cuadrado (el tamantildeo muestral por el R-cuadrado)

$sigma desviacioacuten tiacutepica de los residuos

$aic Criterio de informacioacuten de Akaike

$bic Criterio de informacioacuten de Schwarz

$lnl logaritmo de la verosimilitud (donde es aplicable)

coeff(var) coeficiente estimado para la variable var

stderr(var) desviacioacuten tiacutepica estimada para la variable var

rho(i) coeficiente autorregresivo de i-eacutesimo orden de los residuos

vcv(x1x2) covarianza entre los coeficientes para las variables nombradas x1 y x2

Nota En el programa en liacutenea de instrucciones las instrucciones genr que recuperan datosrelativos a un modelo siempre hacen referencia al uacuteltimo modelo estimado Esto tambieacuten escierto para el programa en modo GUI si uno usa genr en la ldquoconsola de gretlrdquo o introduce unafoacutermula usando la opcioacuten ldquoDefinir nueva variablerdquo del menuacute de Variable en la ventana principalSin embargo con el GUI usted tiene la posibilidad de recuperar datos de cualquier modelo queactualmente se esteacute mostrando en una ventana (sea o no el modelo maacutes reciente) Usted puedehacer esto bajo el menuacute ldquoDatos del Modelordquo de la ventana del modelo

Las series internas uhat e yhat contienen respectivamente los residuos y los valores ajustadosde la uacuteltima regresioacuten

Tambieacuten estaacuten disponibles dos variables ldquointernasrdquo relacionadas con el conjunto de datos ac-tual $nobs contiene el nuacutemero de observaciones del rango muestral actual (que puede ser o noigual a $T el nuacutemero de observaciones usadas al estimar el uacuteltimo modelo) y $pd contiene lafrecuencia o periodicidad de los datos (pej 4 para datos trimestrales)

La variable t sirve como iacutendice de las observaciones Por ejemplo genr dum = (t=15) generaraacuteuna variable ficticia que toma valor 1 para la observacioacuten 15 y 0 en las demaacutes La variable obs essimilar pero maacutes flexible usted puede usarla para extraer observaciones particulares por fechao nombre Por ejemplo genr d = (obsgt19864) o genr d = (obs=CcedilA) La uacuteltima formapresupone que las observaciones tienen etiquetas la etiqueta debe ponerse entre comillas

Pueden utilizarse valores escalares de una serie en el contexto de una foacutermula genr usan-do la sintaxis nombre-var[obs] El valor obs puede darse por nuacutemero o fecha Ejemplos x[5]CPI[199601] Para datos diarios data se debe de usar la forma YYYYMMDD pej ibm[19700123]

Se puede modificar una observacioacuten individual de una serie por medio de genr Para hacerlohay que adjuntar al nombre de la variable en el lado izquierdo de la foacutermula entre corchetes unnuacutemero de observacioacuten vaacutelido o una fecha Por ejemplo genr x[3] = 30 o genr x[195004]= 3037

Aquiacute hay un par de sugerencias sobre variable ficticias

Supongamos que x estaacute codificada con los valores 1 2 o 3 y usted quiere tres variablesficticias d1 = 1 si x = 1 0 en otro caso d2 = 1 si x = 2 y asiacute sucesivamente Para crearlasuse las instrucciones

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

Para crear z = max(xy) do

genr d = xgtygenr z = (xd)+(y(1-d))

Menuacute graacutefico VariableDefinir nueva variable

Otro acceso Menuacute emergente de la ventana principal

gnuplot

Argumentos yvars xvar [ dumvar ]

Opciones --with-lines (usar liacuteneas no puntos)

--with-impulses (usar liacuteneas verticales)

--suppress-fitted (no mostrar el ajuste miacutenimo-cuadraacutetico)

--dummy (ver abajo)

Ejemplos gnuplot y1 y2 x

gnuplot x time --with-lines

gnuplot wages educ gender --dummy

Cuadro 11 Ejemplos de uso de la instruccioacuten genrFoacutermula Comentario

y = x1^3 x1 al cubo

y = ln((x1+x2)x3)

z = xgty z(t) = 1 si x(t) gty(t) en otro caso 0

y = x(-2) x retardada 2 periodos

y = x(2) x adelantada 2 periodos

y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

y = ldiff(x) y(t) = log x(t) - log x(t-1) la tasa de crecimiento instantaacuteneade x

y = sort(x) ordena x en orden creciente y lo guarda en y

y = -sort(-x) ordena x en orden decreciente

y = int(x) trunca x y guarda su valor entero como y

y = abs(x) guarda los valores absolutos de x

y = sum(x) suma los valores de x excluyendo los valores ausentes con entradasminus999

y = cum(x) acumulacioacuten yt =sumtτ=1 xτ

aa = $ess hace aa igual a la suma de cuadrados de los residuos de la uacuteltima regre-sioacuten

x = coeff(sqft) guarda el coeficiente estimado de la variable sqft de la uacuteltima regresioacuten

rho4 = rho(4) guarda el coeficiente autorregresivo de 4o orden del uacuteltimo modelo (su-pone un modelo ar)

cvx1x2 = vcv(x1 x2) guarda la covarianza de los coeficientes estimados de las variables x1 yx2 del uacuteltimo modelo

foo = uniform() variable pseudo-aleatoria uniforme en el rango 0ndash1

bar = 3 normal() variable pseudo-aleatoria normal micro = 0 σ = 3

samp = missing(x) = 1 para las observaciones en las que no hay valores ausentes de x

Sin la opcioacuten --dummy las variables yvars se representan contra xvar Con --dummy yvar serepresenta contra xvar con los puntos pintados de diferentes colores dependiendo de si elvalor de dumvar es 1 o 0

La variable time se comporta de manera especial si no existe entonces se generaraacute automaacuteti-camente

En modo interactivo los resultados se muestran inmediatamente En modo batch se escribe unfichero de instrucciones gnuplot con un nombre que sigue el modelo gpttmpNplt empezan-do con N = 01 Los graacuteficos actuales se pueden generar maacutes tarde usando gnuplot (bajo MSWindows wgnuplot)

Hay una nueva opcioacuten disponible en esta instruccioacuten despueacutes de la especificacioacuten de las varia-bles a representar y las opciones (si se elige alguna) usted puede antildeadir instrucciones literalesde gnuplot para controlar la apariencia del graacutefico (por ejemplo poner el tiacutetulo del graacutefico yoel rango de los ejes) Estas instrucciones deberiacutean incluiacuterse entre pareacutentesis y cada instruccioacutengnuplot debe terminar con un punto y coma Se puede usar una barra invertida () para conti-nuar un conjunto de instrucciones gnuplot sobre maacutes de una liacutenea He aquiacute un ejemplo de lasintaxis

set title rsquoMi tiacutetulorsquo set yrange [01000]

Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos

Otro acceso Menuacutee emergente de la ventana principal botoacuten de graacutefico de la barra de herra-mientas

Argumentos yvars xvar

Opcioacuten --tall (usar 40 filas)

Graacuteficos ASCII Las variables yvars (que pueden determinarse por nombre o nuacutemero) se repre-sentan con respecto a xvar usando siacutembolos ASCII La opcioacuten --tall produciraacute un graacutefico con40 filas y 60 columnas Sin ella el graacutefico seraacute de 20 por 60 (para salida por pantalla) Vertambieacuten gnuplot

hausman

Este contraste soacutelo estaacute disponible despueacutes de haber estimado un modelo mediante la ins-truccioacuten ols (ver tambieacuten panel y setobs) Contrasta el modelo simple combinado contra susalternativas principales el modelo de efectos fijos y el modelo de efectos aleatorios

El modelo de efectos fijos antildeade una variable ficticia para todas menos una de las unidades deseccioacuten cruzada permitiendo al intercepto de la regresioacuten variar a traveacutes de estas unidades Sepresenta un estadiacutestico F para el contraste de significacioacuten conjunta de estas variables ficticiasEl modelo de efectos aleatorios descompone la varianza residual en dos partes una parte es-peciacutefica de las unidades de seccioacuten cruzada y la otra especiacutefica de cada observacioacuten particular(Este estimador soacutelo puede computarse si el nuacutemero de unidades de seccioacuten cruzada es mayorque el nuacutemero de paraacutemetros a estimar) El estadiacutestico LM de BreuschndashPagan sirve para contras-tar la hipoacutetesis nula (de que el estimador MCO combinado es el adecuado) contra la alternativade efectos aleatorios

El modelo de MCO combinados puede ser rechazado contra ambas alternativas el modelo deefectos fijos y el de efectos aleatorios Si el error especiacutefico de unidad o grupo estaacute incorrelacio-nado con las variables independientes el estimador de efectos aleatorios es maacutes eficiente queel estimador de efectos fijos en caso contrario el estimador de efectos aleatorios seriacutea incon-sistente y seriacutea preferible el estimador de efectos fijos La hipoacutetesis nula para el contraste deHausman es que el error especiacutefico de grupo no estaacute tan correlacionado (asiacute que es preferible elmodelo de efectos aleatorios) Un valor p bajo para este contraste es un siacutentoma en contra delmodelo de efectos aleatorios y a favor del modelo de efectos fijos

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesDiagnoacutesticos de panel

Opcioacuten --vcv (presenta la matriz de covarianzas)

Matriz de covarianzas consistente ante heterocedasticidad esta instruccioacuten ejecuta una regre-sioacuten en la que los coeficientes se estiman mediante un procedimiento MCO estaacutendar pero lasdesviaciones tiacutepicas de los coeficientes estimados se calculan de una manera que es robusta an-te heterocedasticidad en concreto usando el procedimiento ldquojackkniferdquo de MacKinnonndashWhite

Menuacute graacutefico ModeloHCCM

Proporciona una lista de las instrucciones disponibles help instruccioacuten describe la instruccioacuten(pej help smpl) Vd puede escribir man en lugar de help si lo desea

Menuacute graacutefico Ayuda

Calcula estimaciones de los paraacutemetros del modelo especificado usando el procedimiento debuacutesqueda de HildrethndashLu search procedure (refinado mediante el procedimiento CORC) Este

procedimiento estaacute disentildeado para corregir las estimaciones teniendo en cuenta la correlacioacutenserial del teacutermino de error La suma de cuadrados de los residuos del modelo transformado serepresenta con respecto al valor de rho desde minus099 hasta 099

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalHildreth-Lu

Se calcula una regresioacuten por MCO y se guardan los residuos El logaritmo del cuadrado de losresiduos entonces pasa a ser la variable dependiente en una regresioacuten auxiliar en cuyo ladoderecho estaacuten las variables independientes originales maacutes sus cuadrados Los valores ajustadosen la regresioacuten auxiliar se usan entonces para construir una serie de ponderaciones y el modelooriginal se reestima utilizando miacutenimos cuadrados ponderados El resultado final se presentaen un informe

La serie de ponderaciones se forma como 1radiceylowast donde ylowast denota los valores ajustados me-

diante la regresioacuten auxiliar

Menuacute graacutefico ModeloCorregido de Heterocedasticidad

Control de flujo para la ejecucioacuten de instrucciones La sintaxis es

if condicioacuteninstrucciones1

elseinstrucciones2

condicioacuten debe ser una expresioacuten Booleana para su sintaxis ver genr El bloque else es opcionallos bloques if endif pueden estar anidados

Presenta cualquier informacioacuten suplemnentaria que se haya guardado con el fichero de datosactual

Menuacute graacutefico DatosLeer informacioacuten

Otro acceso Ventanas de navegacioacuten de datos

setinfo

Argumentos nombre-var -d descripcioacuten -n nombre a mostrar

Ejemplo label x1 -d Descripcioacuten de x1n Nombre en los graacuteficos

Establece la etiqueta descriptiva de la variable determinada (si se da la opcioacuten -d seguida deuna cadena de caracteres entre comillas) yo el ldquonombre a mostrarrdquo para la variable (si se da laopcioacuten -n seguida de una cadena de caracteres entre comillas) Si una variable tiene un ldquonombrea mostrarrdquo se usaraacute eacuteste al generar los graacuteficos

Menuacute graacutefico VariableEditar atributos

labels

Presenta las etiquetas informativas de cualquier variable que haya sido generada usando lainstruccioacuten genr y cualquier variable antildeadida al conjunto de datos por medio del GUI

Calcula una regresioacuten que minimiza la suma de las desviaciones absolutas de los valores ob-servados de la variable dependiente con respecto a los ajustados La estimaciones de los coefi-cientes se derivan usando el algoritmo simplex de BarrodalendashRoberts se muestra un aviso si lasolucioacuten no es uacutenica Las desviaciones tiacutepicas se derivan utilizando el procedimiento bootstrapcon 500 extracciones

Menuacute graacutefico ModeloMiacutenima devsiacioacuten absoluta

Argumento listavar

Crea variables nuevas que son valores retardados de cada una de las variables de listavar Elnuacutemero de variables retardadas es igual a la periodicidad Por ejemplo si la periodicidad es 4(trimestral) la instruccioacuten lags x y crea x_1 = x(t-1) x_2 = x(t-2) x_3 = x(t-3) y x_4 =x(t-4) Lo mismo para y Estas variables deben ser referenciadas de manera exacta es decircon el caraacutecter de subrayado

Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesretardos de las variables seleccionadas

Argumento listavar

Calcula la primera diferencia del logaritmo natural de cada variable de listavar y guarda elresultado en una nueva variable con el prefijo ld_ Asiacute ldiff x y crea las nuevas variables ld_x =ln(xt)minus ln(xtminus1) y ld_y = ln(yt)minus ln(ytminus1)

Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablesdiferencias de logaritmos de las variables seleccionadas

leverage

Opcioacuten --save (guardar las variables)

Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de una instruccioacuten MCO Calcula el apalancamiento(h que debe estar entre 0 y 1) para cada punto de datos de la muestra sobre la que se estimoacuteel uacuteltimo modelo Presenta el residuo (u) de cada observacioacuten junto a su apalancamiento yuna medida de su influencia sobre las estimaciones uh(1minus h) Los ldquopuntos palancardquo para loscuales el valor de h es mayor que 2kn (donde k es el nuacutemero de paraacutemetros estimados y nes el tamantildeo muestral) se marcan con un asterisco Para maacutes detalles sobre los conceptos deapalancamiento e influencia ver Davidson and MacKinnon (1993 Capiacutetulo 2)

Tambieacuten se presentan los valores DFFITS estos son los ldquoresiduos studentizadosrdquo (residuos pre-dichos divididos por sus desviaciones tiacutepicas) multiplicados por

radich(1minus h) Para maacutes detalles

sobre residuos studentizados y DFFITS ver el libro de G S Maddala Introduction to Econome-trics capiacutetulo 12 y tambieacuten Belsley Kuh y Welsch (1980) En resumen un ldquoresiduo predichordquo esla diferencia entre el valor observado de la variable dependiente en la observacioacuten t y el valorajustado para la observacioacuten t obtenido de una regresioacuten en la que se omite esa observacioacuten (ose antildeade una variable ficticia con valor 1 soacutelo para la observacioacuten t) el residuo studentizado seobtiene dividiendo el residuo predicho por su desviacioacuten tiacutepica

Si con esta instruccioacuten se da la opcioacuten --save entonces los valores del apalancamiento in-fluencia y DFFITS se antildeaden al conjunto de datos actual

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesobservaciones influyentes

lmtest

Opciones --logs (no linealidad logaritmos)

--autocorr (correlacioacuten serial)

--squares (no linealidad cuadrados)

--white (heterocedasticidad (Contraste de White))

Debe ejecutarse justo despueacutes de una instruccioacuten mco Realiza alguna combinacioacuten de lo si-guiente contrastes de Multiplicador de Lagrange de no linealidad (logaritmos y cuadrados)contraste de heterocedasticidad de White y el contraste LMF de correlacioacuten serial hasta el ordende la periodicidad (ver Kiviet 1986) Tambieacuten se presentan los correspondientes coeficientes dela regresioacuten auxiliar Ver Ramanathan Capiacutetulos 7 8 y 9 para maacutes detalles En elcaso del con-trastes de White soacutelo se usan los cuadrados de las variables independientes y no sus productoscruzados En el caso del contraste de autocorrelacioacuten si el valor p del estadiacutestico LMF es menorque 005 (y el modelo no se habiacutea estimado originariamente con desviaciones tiacutepicas robustas)entonces se calculan y se presentan las desviaciones tiacutepicas robustas ante correlacioacuten serialPara detalles sobre el caacutelculo de estas desviaciones tiacutepicas ver Wooldridge (2002 Capiacutetulo 12)

Menuacute graacutefico Ventan de Modelo Contrastes

logistic

Argumentos vardep varindeps [ ymax=valor ]

Ejemplos logistic y const x

logistic y const x ymax=50

Regresioacuten logiacutestica desarrolla una regresioacuten MCO utilizando la transformacioacuten logiacutestica de lavariable dependiente

ylowast minusy

La variable dependiente debe ser estrictamente positiva Si es una fraccioacuten decimal entre 0 y1 por defecto se usa un valor ylowast (el maacuteximo asintoacutetico de la variable dependiente) of 1 Sila variable dependiente es un porcentaje entre 0 y 100 por defecto ylowast es 100 Si Vd deseaestablecer otro valor maacuteximo utilice el paraacutemetro opcional ymax=valor despueacutes de la lista deregresores El valor proporcionado debe ser mayor que todos los valores observados de la va-riable dependiente

Los valores ajustados y los residuos de la regresioacuten se transforman automaacuteticamente usando

y = ylowast

1+ eminusx

donde x representa o un valor ajustado o un residuo de la regresioacuten MCO usando la variabledependiente transformada Los valores que se presentan son asiacute comparables con los valoresoriginales de la variable dependiente

Noacutetese que si la variable dependiente es binaria en lugar de esto se deberiacutea usar la instruccioacutenlogit

Menuacute graacutefico ModeloLogiacutestico

Regresioacuten binomial logit La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienenlas estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por mediodel meacutetodo EM (ExpectationndashMaximization method ver Ruud 2000 Capiacutetulo 27) Como el mo-delo no es lineal las pendientes dependen de los valores de las variables independientes las

poendientes que se presentan se han evaluado en la media de dichas variables La hipoacutetesis deque todos los coeficientes aparte de la constante son cero se contrasta mediante el estadiacutesticochi-cuadrado

Si Vd desea utilizar logit para el anaacutelisis de proporciones (donde la variable dependiente paracada observacioacuten es la proporcioacuten de casos que tienen una determinada caracteriacutestica en lugarde un 1 o un 0 indicando si la caracteriacutestica estaacute presente o no) no deberiacutea usar la instruccioacutenlogit sino mejor deberiacutea construir la variable logit (pej genr lgt_p = log(p(1 - p))) yusarla como variable dependiente en una regresioacuten MCO Ver Ramanathan Capiacutetulo 12

Menuacute graacutefico ModeloLogit

Argumento listavar

Se obtiene el logaritmo natural de cada una de las variables de listavar y el resultado se guardaen una nueva variable con el prefijo l_ que es ldquoelerdquo y caraacutecter de subrayadoe logs x y crea lasnuevas variables l_x = ln(x) y l_y = ln(y)

Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variableslogaritmos de las variables seleccionadas

Argumento control

Opcioacuten --progressive (permite formas especiales de ciertas instrucciones)

Ejemplos loop 1000

loop 1000 --progressive

loop while essdiff gt00001

loop for i=19912000

loop for (r=-99 rlt=99 r+=01)

El paraacutemetro control debe tomar una de las cuatro formas posibles tal y como se muestra enlos ejemplos un nuacutemero de veces entero a repetir las instrucciones del bucle ldquowhilerdquo maacutes unacondicioacuten numeacuterica o ldquoforrdquo maacutes un rango de valores para la variable iacutendice interna i o ldquoforrdquomaacutes tres expresiones entre pareacutentesis separadas por puntos y comas En la uacuteltima forma laexpresioacuten del lado izquierdo inicializa una variable la del medio establece una condicioacuten paraque continuacuteen las iteraciones y la de la derecha determina un incremento o decremento aaplicar al comienzo de la segunda y siguientes iteraciones (Esta es una forma restringida de lainstruccioacuten for del lenguaje de programacioacuten C)

Esta instruccioacuten abre un modo de ejecucioacuten especial en el cual el programa acepta instruccionesa ejecutar repetidamente Dentro de un bucle soacutelo se pueden utilizar ciertas instruccionesgenr ols print printf pvalue sim smpl store summary if else y endif Se sale del modode introduccioacuten de instrucciones de bucle con endloop en este punto se ejecutan todas lasinstrucciones que estaacuten en la cola del bucle

Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles y ejemplos El efecto de la opcioacuten --progressive(que estaacute disentildeada para su uso en simulaciones de Monte Carlo) se explica alliacute

meantest

Argumentos var1 var2

Opcioacuten --unequal-vars (suponer que las varianzas son diferentes)

Calcula el estadiacutestico t para la hipoacutetesis nula de que las medias poblacionales de las variablesvar1 y var2 son iguales y presenta su valor p Por defecto se calcula el estadiacutestico bajo elsupuesto de que las varianzas de las dos variables son iguales con la opcioacuten --unequal-varsse suponen varianzas distintas Esto implicaraacute una diferencia en el estadiacutestico de contraste soacutelosi hay un nuacutemero diferente de valores no ausentes para las dos variables

Menuacute graacutefico DatosDiferencia de medias

modeltab

Argumentos add o show o free

Sirve para manipular la ldquotabla de modelosrdquo de gretl Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detallesLas sub-instrucciones tienen los isguientes efectos add antildeade el uacuteltimo modelo estimado a latabla de modelos si es posible show presenta la tabla de modelos en una ventana y free vaciacuteala tabla

Menuacute graacutefico Ventana de sesioacuten icono de Tabla de modelos

Computa las estimaciones MCO para el modelo especificado usando aritmeacutetica de punto flotan-te con precisioacuten muacuteltiple Esta instruccioacuten soacutelo estaacute disponible si gretl se compila con soportepara la biblioteca Gnu de Precisioacuten Muacuteltiple (GMP)

Para estimar un ajuste polinomial usando aritmeacutetica de precisioacuten muacuteltiple para generar laspotencias necesarias de la variable independiente use por ejmplo la forma mpols y 0 x 2 3 4Esto realiza una regresioacuten de y sobre x x cuadrado x al cubo y x a la cuarta potencia Es decirlos nuacutemeros a la derecha del punto y coma (que deben ser enteros positivos) determinan laspotencias de x a utilizar Si se especifica maacutes de una variable independiente ha de considerarseque la uacuteltima antes del punto y coma es la variable que va a ser elevada a varias potencias

Menuacute graacutefico ModeloMCO de alta precisioacuten

Argumentos funcioacuten derivadas

Desarrolla la estimacioacuten por Miacutenimos Cuadrados No Lineales (NLS) utilizando una versioacuten mo-dificada del algoritmo de Levenberg-Marquardt El usuario debe suministrar la especificacioacuten deuna funcioacuten Los paraacutemetros de esta funcioacuten deben ser declarados antes y hay que asignarlesunos valores iniciales (usando la instruccioacuten genr) antes de la estimacioacuten Opcionalmente elusuario puede especoficar las derivadas de la funcioacuten de regresioacuten con respectyo a cada uno delos paraacutemetros si nbo se proporcionan las derivadas analiacuteticas se computa una aproximacioacutennumeacuterica al Jacobiano

Es maacutes sencillo mostrar lo que se necesita con un ejemplo Lo siguiente es un lote de instruc-ciones completo para estimar la funcioacuten de consumo no lineal definida en el libro de WilliamGreene Econometric Analysis (Capiacutetulo 11 de la 4a edicioacuten inglesa o Capiacutetulo 9 de la 5a) Losnuacutemeros a la izquierda de las liacuteneas son para referencia y no son parte de las instrucciones Hayque sentildealar que la opcioacuten --vcv para presentar la matriz de covarianzas de las estimacionesde los paraacutemetros se escribe junto a la instruccioacuten final end nls

1 open greene11_3gdt2 ols C 0 Y3 genr alfa = coeff(0)4 genr beta = coeff(Y)5 genr gamma = 106 nls C = alfa + beta Y^gamma7 deriv alfa = 18 deriv beta = Y^gamma9 deriv gamma = beta Y^gamma log(Y)10 end nls --vcv

Muchas veces es conveniente inicializar los paraacutemetros haciendo referencia a un modelo linealrelacionado con el actual esto se realiza aquiacute en las liacuteneas 2 a 5 A los paraacutemetros alfa beta ygamma se les podriacutea asignar cualesquiera valores iniciales (no necesariamente basados en unmodelo estimado por MCO) aunque la convergencia del procedimiento de MC no lineales noestaacute garantizada para un punto de inicio arbitrario

Las instrucciones de MC no lineales actuales ocupan las liacuteneas 6 a 10 En la liacutenea 6 se invoicala instruccioacuten nls se especifica una variable dependiente seguida de un signo igual y despueacutesla especificacioacuten de una funcioacuten La sintaxis para la expresioacuten de la derecha es la misma quepara la instruccioacuten genr Las tres siguientes liacuteneas determinan las derivadas de la funcioacuten deregresioacuten con respecto a cada uno de los paraacutemetros Cada liacutenea comienza con la palabra derivda el nombre de un paraacutemetro un signo igual y una expresioacuten por la que se calcula la derivada(de nuevo la sintaxis aquiacute es la misma que para genr) Estas liacuteneas deriv son opcionales pero esconveniente proporcionarlas si es posible La liacutenea 10 end nls completa la instruccioacuten e invocala estimacioacuten

Para maacutes detalles sobre la estimacioacuten por MC no lineales ver the Gretl Userrsquos Guide

Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados no lineales

nulldata

Argumento largura de la serie

Ejemplo nulldata 500

Forma un conjunto de datos ldquovaciacuteordquo que contiene soacutelo una constante y una variable iacutendicecon periodicidad 1 y el nuacutemero de observaciones especificado Esto puede usarse para hacersimulaciones algunas de las instrucciones genr (pej genr uniform() genr normal()) generandesde cero datos ficticios para rellenar el conjunto de datos Esta instruccioacuten puede ser uacutetiltambieacuten junto a la instruccioacuten loop Ver tambieacuten la opcioacuten ldquoseedrdquo de la instruccioacuten set

Menuacute graacutefico ArchivoCrear conjunto de datos

Opciones --vcv (mostrar la matriz de covarianzas)

--robust (desviaciones tiacutepicas robustas)

--quiet (suprime la presentacioacuten de los resusltados)

--no-df-corr (suprime la correccioacuten de grados de libertad)

--print-final (ver maacutes abajo)

Ejemplos ols 1 0 2 4 6 7

ols y 0 x1 x2 x3 --vcv

ols y 0 x1 x2 x3 --quiet

Calcula las estimaciones de miacutenimos cuadrados ordinarios (MCO) con vardep como variabledependiente y siendo varindeps la lista de variables independientes Las variables se puedendeterminar por nombre o por su nuacutemero hay que usar el nuacutemero cero para el teacutermino constan-te

Ademaacutes de las estimaciones de los coeficientes y de las desviaciones tiacutepicas el programa tam-bieacuten presenta los valores p de los estadiacutesticos t (a dos colas) y F Un valor p inferior a 001indica significatividad al nivel del 1 por ciento y se denota mediante indica un nivel designificatividad entre el 1 y 5 por ciento y indica significatividad entre el 5 y 10 por cientoTambieacuten se presentan algunos estadiacutesticos de seleccioacuten de modelos (se describen en Ramanat-han Seccioacuten 43)

Si se da la opcioacuten --no-df-corr no se aplica la correccioacuten habitual de grados de libertad alcalcular la estimacioacuten de la varianza de las perturbaciones (y asiacute tampoco en la estimacioacuten delas desviaciones tiacutepicas de los estimadores de los paraacutemetros)

La opcioacuten --print-final es aplicable soacutelo en el contexto de un bucle (ver loop) Se encarga deque las regresiones se ejecuten silenciosamenteen todas las iteraciones excepto la iteracioacutenfinal del bucle Ver the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles

Algunas variables que se definen internamente al ejecutar la instruccioacuten ols pueden recuperarsemediante la instruccioacuten genr teniendo en cuenta que genr debe invocarse immediatamentedespueacutes de la instruccioacuten ols

Mediante la instruccioacuten set puede ajustarse la foacutermula especiacutefica que se usa para generar lasdesviaciones tiacutepicas robustas (cuando se da la opcioacuten --robust)

Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ordinarios

Otro acceso Botoacuten beta con sombrero en la barra de herramientas

Argumento listavar

--quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)

Ejemplo omit 5 7 9

Esta instruccioacuten debe invocarse justo despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Las variablesseleccionadas se omiten del modelo anterior y se estima el nuevo modelo Si se omite maacutes deuna variable se presentaraacute el estadiacutestico F de Wald para las variables omitidas y su valor p (soacutelopara el meacutetodo MCO) Un valor p inferior a 005 indica que los coeficientes son conjuntamentesignificativos al nivel de significacioacuten del 5 por ciento

Si se da la opcioacuten --quiet el resultado que se muestra es soacutelo el contraste de significacioacutenconjunta de las variables omitidas en caso contrario tambieacuten se presentan las estimacionesdel modelo reducido En este uacuteltimo caso la opcioacuten --vcv hace que tambieacuten se muestre lamatriz de covarianzas de los coeficientes estimados

Menuacute graacutefico ventana de Modelo Contrastesomitir variables

omitfrom

Opcioacuten --quiet (no mostrar las estimaciones del modelo reducido)

Ejemplo omitfrom 2 5 7 9

Funciona igual que omit excepto que aquiacute Vd tiene que especificar un modelo anterior (usandosu nuacutemero ID identificador de modelo que se presenta al principio de los resultados del mo-delo) que se toma como base para omitir las variables En el ejemplo de arriba se omiten delModelo 2 las variables con nuacutemeros 5 7 y 9

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesomitir variables

Argumento fichero-de-datos

Abre un fichero de datos Si ya hay un fichero de datos abierto se reemplaza por el que ahorase abre El programa trataraacute de detectar el formato del fichero de datos (formato nativo de gretltexto plano CSV o BOX1)

Esta instruccioacuten tambieacuten se puede usar para abrir una base de datos (de fromato gretl o RATS40) En este caso despueacutes deberiacutea ejecutarse la instruccioacuten data para extraer de ella seriesdeterminadas

Menuacute graacutefico ArchivoAbrir datos

Otro acceso Arrastrar un fichero de datos sobre gretl (en MS Windows o Gnome)

outfile

Argumentos nombre-de-fichero opcioacuten

Opciones --append (antildeadir a un fichero)

--close (cerrar el fichero)

--write (sobreescribir el fichero)

Ejemplos outfile --write regrestxt

outfile --close

Enviacutea los resultados a nombre-de-fichero hasta nuevo aviso Use la opcioacuten --append para antildea-dir los resultados a un fichero ya existente o --write para empezar un nuevo fichero (o sobre-escribir uno existente) De esta forma soacutelo se puede abrir un fichero en cada momento

La opcioacuten --close se usa para cerrar un fichero de resultados que estuviera abierto previamen-te Los resultados se enviaraacuten entonces a la salida por defecto

En el primer ejemplo de arriba se abre el fichero regrestxt para escritura y en el segundose cierra Esta secuencia tendriacutea sentido soacutelo si se ejecutaran algunas instrucciones antes de--close Por ejemplo si se invocara una instruccioacuten ols sus resultados iriacutean a regrestxt enlugar de a la pantalla

Opciones --cross-section (secciones cruzadas apiladas)

--time-series (series temporale apiladas)

Indica que el conjunto de datos actual debe ser interpretado como un panel (combinando sec-ciones cruzadas y series temporales) Por defecto o usando la opcioacuten --time-series se con-sidera que el conjunto de datos estaacute en la forma de series temporales apiladas (los sucesivosbloques de datos contienen series temporales para cada unidad de seccioacuten cruzada) Con laopcioacuten --cross-section elconjunto de datos se lee como secciones cruzadas apiladas (lossucesivos bloques de datos contienen secciones cruzadas para cada periodo temporale) Vertambieacuten setobs

Menuacute graacutefico MuestraInterpretar como panel

Argumento listavar

Opciones --save-all (guardar todos los componentes)

--save (guardar los componentes maacutes importantes)

Anaacutelisis de componentes principales Presenta los valores propios de la matriz de correlacioacutende las variables de la lista listavar y la proporcioacuten de la varianza conjunta explicada por cadauno de los componentes Tambieacuten presenta los vectores propios correspondientes (o ldquopondera-ciones de los componentesrdquo)

Si se da la opcioacuten --save los componentes con valorres propios mayores que 10 se guardancomo variables en el conjunto de datos con nombres PC1 PC2 y asiacute sucesivamente Estas va-riables artificiales se forman como la suma de (ponderaciones de los componentes) por (Xiestandarizadas) donde Xi denota la i-eacutesima variable de la lista listavar

Si se da la opcioacuten --save-all se guardan todos los componentes de la manera que se hadescrito arriba

Menuacute graacutefico Menuacute emergente de la ventana principal (seleccioacuten muacuteltiple)

Argumento nombre-var

Opcioacuten --bartlett (usar la venatana de retardos de Bartlett)

Calcula y presenta (y si no se ejecuta en modo batch representa graacuteficamente) el espectro dela variable especificada Sin la opcioacuten --bartlett se ofrece el periodograma muestral condicha opcioacuten se utiliza una ventana de retardos de Bartlett de longitud 2

radicT (donde T es el

tamantildeo muestral) para estimar el espectro (ver Capiacutetulo 18 del libro de Greene EconometricAnalysis) Cuando se presenta el periodograma muestral tambieacuten se proporciona un contrastet sobre integracioacuten fraccional de la serie (ldquomemoria largardquo) la hipoacutetesis nula es que el orden deintegracioacuten es cero

Menuacute graacutefico VariableEspectro

Argumento listavar

Opcioacuten --one-scale (forzar una soacutela escala)

Representa graacuteficamente los valores de las variables especificadas para el rango muestral queesteacute actualmente activo utilizando siacutembolos ASCII Cada liacutenea indica una observacioacuten y losvalores se representan horizontalmente Por defecto las variables se cambian a la escala maacutesadecuada Ver tambieacuten gnuplot

Argumentos listavar o cadena-literal

Opciones --byobs (por observaciones)

--ten (usar 10 diacutegitos significativos)

Ejemplos print x1 x2 --byobs

print Esto es una cadena de caracteres

Si se da una lista listavar presenta los valores de las variables especificadas si no se da ningunalista muestra los valores de todas las variables del conjunto de datos actual Si se da la opcioacuten--byobs los datos se presentan rsquopor observacioacutenrsquo en caso contrario se presentan rsquopor variablersquoSi se da la opcioacuten --ten los datos se presentan por variable mostrando 10 diacutegitos significativos

Si el argumento de la instruccioacuten print es una cadena literal (que debe comenzar con comillasdobles ) la cadena se presenta tal y como estaacute Ver tambieacuten printf

Menuacute graacutefico DatosMostrar valores

printf

Argumentos format args

Presenta valores escalares bajo el control de una cadena de caracteres (proporcionando asiacute unsubconjunto de las utilidades de la instruccioacuten printf() del lenguaje de programacioacuten C)Los formatos que se reconocen son g y f en cada caso con los diferentes modificadoresdisponibles en C Ejemplos el formato 10g presenta un valor con 10 diacutegitos significativos126f presenta una valor con 6 decimales y con una anchura de 12 caracteres

La propia cadena de caracteres que indica el formato debe de estar incluida entre comillas Losvalores a mostrar deben seguir el formato de la cadena separados por comas Estos valoresdeberiacutean de tener la forma de (a) nombres de variables del conjunto de datos o (b) expresionesque sean vaacutelidas para la instruccioacuten genr En el siguiente ejemplo se muestran los valores dedos variables maacutes el de una expresioacuten calculada

ols 1 0 2 3genr b = coeff(2)genr dt_b = stderr(2)printf b = 8g desviacioacuten tiacutepica 8g t = 4fn b dt_b bdt_b

La largura maacutexima de una cadena de formato es de 127 caracteres Se reconocen las secuenciasde escape n (nueva liacutenea) t (tabulador) v (tabulador vertical) y (backslash literal) Parapresentar un signo de porcentaje literal use

probit

La variable dependiente deberiacutea ser una variable binaria Se obtienen las estimaciones maacuteximo-verosiacutemiles de los coeficientes de las variables varindeps por medio de miacutenimos cuadrados ite-rativos (el meacutetodo EM o ExpectationndashMaximization) Como el modelo no es lineal las pendientesdependen de los valores de las variables independientes las pendientes que se presentan estaacutenevaluadas en las medias de dichas variables El estadiacutestico chi-cuadrado sirve para contrastar lahipoacutetesis nula de que todos los coeficientes excepto la constante son cero

El anaacutelisis Probit de proporciones no estaacute auacuten implementado en gretl

Menuacute graacutefico ModeloProbit

pvalue

Argumentos dist [ params ] xval

Ejemplos pvalue z zscore

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

pvalue G xbar varx x

Calcula el aacuterea a la derecha de xval en la distribucioacuten especificada (z para Gaussiana t parala t de Student X para la chi-cuadrado F para la F y G para la distribucioacuten gamma) Para lasditribuciones t y chi-cuadrado deben proporcionarse los grados de libertad para la F hay queproporcionar los grados de libertad del numerador y del denominador y para la distribucioacutengamma se necesitan la media y la varianza

Menuacute graacutefico Utilidadesbuscador de valores-p

Ejemplo pwe 1 0 2 4 6 7

Calcula estimaciones de los paraacutemetros utilizando el procedimiento de PraisndashWinsten un meacuteto-do de Miacutenimos cuadrados generalizados factibles que estaacute disentildeado para tener en cuenta laautocorrelacioacuten de primer orden del teacutermino de error El procedimiento es iterativo igual quecorc la diferencia es que mientras el meacutetodo de CochranendashOrcutt desperdicia la primera obser-vacioacuten el de PraisndashWinsten la utiliza Para maacutes detalles ver por ejemplo el Capiacutetulo 13 del librode Greene Econometric Analysis (2000)

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalPrais-Winsten

Sale del programa daacutendole a Vd la opcioacuten de guardar las oacuterdenes y resultados de su sesioacuten alsalir

Menuacute graacutefico ArchivoSalir

rename

Argumentos var-nuacutemero nuevo-nombre

Cambia el nombre de la variable con nuacutemero de identificacioacuten var-nuacutemero a nuevo-nombre Elnuacutemero var-nuacutemero debe estar entre el 1 y el nuacutemero de variables en el conjunto de datos Elnuevo nombre debe tener como maacuteximo 8 caracteres debe empezar con una letra y debe estarformado soacutelo por letras diacutegitos y el caraacutecter de subrayado (_) character

Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo viacutea MCO Realiza el contraste de especi-ficacioacuten de modelos (no linealidad) RESET de Ramsey Para ello antildeade a la regresioacuten el cuadradoy el cubo de los valores ajustados y calcula el estadiacutestico F para la hipoacutetesis nula de que losparaacutemetros de las dos variables antildeadidas son cero

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesContraste RESET de Ramsey

restrict

Evaluacutea un conjunto de restricciones sobre los paraacutemetros del uacuteltimo modelo estimado En mo-do guioacuten de instrucciones el conjunto de restricciones debe incluirse entre ldquorestrictrdquo y ldquoendrestrictrdquo pero en la caja de diaacutelogo sobre restricciones (en el entorno graacutefico) pueden omitirseesas liacuteneas

Cada restriccioacuten del conjunto debe expresarse como una ecuacioacuten con una combinacioacuten linealde los paraacutemetros a la izquierda y un valor numeacuterico a la derecha del signo igual Los paraacuteme-tros se referencian en la forma bN donde N representa la posicioacuten en la lista de regresorescomenzando en cero Por ejemplo b1 denota al segundo paraacutemetro de la regresioacuten

El segundo y siguientes teacuterminos bN de una ecuacioacuten pueden ir premultiplicados por un nuacutemeroutilizando para representar la multiplicacioacuten por ejemplo 35b4

He aquiacute un ejemplo de un conjunto de restricciones

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

Las restricciones se evaluacutean mediante un contraste F de Wald usando la matriz de covarianzasde los coeficientes del modelo en cuestioacuten

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo ContrastesRestricciones lineales

rhodiff

Argumentos listarho listavar

Ejemplos rhodiff 65 2 3 4

rhodiff r1 r2 x1 x2 x3

Crea las versiones rho-diferenciadas de las variables (dadas por nombre o nuacutemero) de la listalistavar y las antildeade al conjunto de datos usando el sufijo para las nuevas variables Dada lavariable v1 una variable de listavar y las entradas r1 y r2 de listarho se crea

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

Las entradas de listarho pueden darse como valores numeacutericos o como nombres de variablesdefinidas previamente

rmplot

Graacutefico Rangondashmedia plot esta instruccioacuten crea un sencillo graacutefico para ayudar a decidir si unaserie temporal y(t) tiene varianza constante o no Se toma la muestra completa t=1T y sedivide en pequentildeas submuestras de tamantildeo arbitrario k La primera submuestra se forma cony(1)y(k) la segunda con y(k+1) y(2k) y asiacute sucesivamente Para cada submuetra se cal-cula la media muestral y el rango (= el maacuteximo menos el miacutenimo) y se forma un graacutefico con lasmedias en el eje horizontal y los rangos en el vertical Asiacute cada submuestra estaacute representadapor un punto en este plano Si la varianza de la serie es constante se espera que los rangos delas submuestras sean independientes de las medias si vemos que los puntos se distribuyen alo largo de una liacutenea de creciente esto sugiere que la varianza de la serie aumenta con la mediasi los puntos siguen una liacutenea decreciente esto indica que la varianza disminuye a medida quela media aumenta

Ademaacutes del graacutefico gretl presenta las medias y los rangos de cada submuestra el coeficientepara la pendiente en una regresioacuten MCO de los rangos sobre las medias y el valor p para elcontraste de la hipoacutetesis nula de que dicha pendiente es cero Si el coeficiente de la pendientees significativo al nivel de significacioacuten del 10 por ciento se muestra tambieacuten en el graacutefico larecta de regresioacuten estimada de los rangos sobre las medias

Menuacute graacutefico VariableGraacutefico rango-media

Argumento inputfile

Ejecuta las instrucciones de inputfile y devuelve el control a la liacutenea de instrucciones

Menuacute graacutefico Icono de rsquoejecutarrsquo en la ventana de guioacuten de instrucciones

Realiza el contraste ldquorachasrdquo (no parameacutetrico) de aleatoriedad de la variable especificada Si Vddesea contrastar la aleatoriedad de las desviaciones respecto a la mediana para una variabledenominada x1 con mediana distinta de cero puede hacer lo siguiente

genr signx1 = x1 - median(x1)runs signx1

Menuacute graacutefico VariableContraste de rachas

scatters

Argumentos yvar xlistavar o ylistavar xvar

Ejemplos scatters 1 2 3 4 5

scatters 1 2 3 4 5 6 7

Dibuja graacuteficos bivarianes de la variable yvar con respecto a todas las variables de la listaxlistavar o de todas las variables de la lista ylistavar con respecto a xvar El primer ejemplo dearriba situacutea la variable 1 en el eje y y realiza cuatro graacuteficos el primero con la variable 2 enel eje x el segundo con la variable 3 en el eje x y asiacute sucesivamente En el segundo ejemplose representa cada una de las variables 1 6 con respecto a la variable 7 en el eje x Revisarun conjunto de graacuteficos como estos puede ser uacutetil al realizar anaacutelisis exploratorio de datos Elnuacutemero maacuteximo de graacuteficos es seis cualquier otra variable extra en la lista seraacute ignorada

Menuacute graacutefico DatosGraacuteficos bivariantes muacuteltiples

Argumentos variable valor

Establece los valores de varios paraacutemetros del programa Los valores dados permanecen vigen-tes durante todo el desarrollo de la sesioacuten de gretl a no ser que se cambien con una nuevallamada a la instruccioacuten set Los paraacutemetros que pueden determinarse de esta forma se enume-ran abajo Hay que sentildealar que los paraacutemetros de hac_lag y hc_version se usan cuando seelige la opcioacuten --robust en la instruccioacuten ols

echo off u on (por defecto) Suprime o activa el eco de las instrucciones en la salida degretl

qr on u off (por defecto) Utiliza QR en lugar de la descomposicioacuten de Cholesky al calcularlas estimaciones por MCO

hac_lag nw1 (por defecto) o nw2 o un entero Establece el retardo maacuteximo p usadoal calcular desviaciones tiacutepicas HAC (Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent)usando el meacutetodo de Newey-West para datos de series temporales nw1 y nw2 representandos variantes para el caacutelculo automaacutetico basadas en el tamantildeo muestral T para nw1p = 075times T 13 y para nw2 p = 4times (T100)29

hc_version 0 (por defecto) 1 2 o 3 Determina la variante usada al calcular desviacionestiacutepicas consistentes ante heterocedasticidad con datos de seccioacuten cruzada Las opcionescorresponden a los valores HC0 HC1 HC2 y HC3 estudiadas por Davidson y MacKinnon enEconometric Theory and Methods capiacutetulo 5 HC0 produce lo que normalmente se llamanldquodesviaciones tiacutepicas de Whiterdquo

force_hc off (por defecto) u on Por defecto con datos de series temporales y cuando seda la opcioacuten --robust en ols se usa el estimador HAC Si se establece force_hc en ldquoonrdquoesto fuerza al caacutelculo de la Matriz de Covarianzas Consistente ante Heterocedasticidadregular (que no tiene en cuenta la autocorrelacioacuten)

garch_vcv unset hessian im (matriz de informacioacuten) op (matriz de productos exter-nos) qml (estimador QML) bw (BollerslevndashWooldridge) Especifica la variante que se usaraacutepara estimar la matriz de covarianzas de los coeficientes para modelos GARCH Si se daunset (por defecto) entonces se usa el Hessiano a no ser que se deacute tambieacuten la opcioacutenldquorobustrdquo para la instruccioacuten garch en cuyo caso se usa QML

hp_lambda auto (por defecto) o un valor numeacuterico Determina el paraacutemetro de suavizadopara el filtro de HodrickndashPrescott (ver la funcioacuten hpfilt bajo la instruccioacuten genr) El valorpor defecto es usar 100 veces el cuadrado de la periodicidad lo cual da 100 para datosanuales 1600 para trimestrales y asiacute sucesivamente

setobs

Argumentos periodicidad obs-inicial

Ejemplos setobs 4 19901

setobs 12 197803

setobs 20 101

Fuerza al programa a interpretar el conjunto de datos actual como serie temporal o como panelcuando los datos se han leiacutedo como series simples sin fechas La periodicidad debe ser unentero obs-inicial es una cadena de caracteres que representa la fecha o identificacioacuten de panelde la primera observacioacuten Ver tambieacuten panel

4 19901 Interpretar los datos como trimestrales comenzando en 1990 Q1

12 197803 Interpretar los datos como mensuales comenzando en marzo de 1978

20 101 Frequencia 20 empezando en la observacioacuten 101 (datos de panel)

5 19720120 Datos diarios (5 diacuteas por semana) comenzando el 20 de enero de 1972

Menuacute graacutefico MuestraEstablecer frecuencia observacioacuten inicial

setmiss

Argumentos valor [ listavar ]

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Hace que el programa interprete alguacuten valor numeacuterico concreto (el primer paraacutemetro de lainstruccioacuten) como coacutedigo para valor ldquoausenterdquo en el caso de datos importados Si este valor esel uacutenico paraacutemetro como en el primer ejemplo de arriba la interpretacioacuten se aplicaraacute a todaslas series del conjunto de datos Si despueacutes de valor sigue una lista de variables por nombre onuacutemero la interpretacioacuten se restringe a las variables especificadas Asiacute en el segundo ejemploel valor 100 se interpreta como coacutedigo para ldquovalor ausenterdquo pero soacutelo para la variable x2

Menuacute graacutefico MuestraEstablecer coacutedigo de rsquovalor perdidorsquo

Argumento instruccioacuten-de-shell

Ejemplos ls -al

notepad

Un al comienzo de una liacutenea de instrucciones se interpreta como un escape al shell del usuarioAsiacute se pueden ejecutar instrucciones de shell arbitrarias desde dentro de gretl

Variantes smpl startobs endobs

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl condition --restrict

smpl --no-missing [ varlist ]

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl x gt 3000 --restrict

smpl y gt 3000 --restrict --replace

smpl 100 --random

Cambia el rango muestral El nuevo rango puede definirse de varias formas En la primera formaalternativa (y los dos primeros ejemplos) de arriba startobs y endobs deben ser coherentes conla periodicidad de los datos Cualquiera de ellos se puede sustituir por un punto y coma paradejar el valor sin cambios En la segunda forma los enteros i y j (que pueden ser postivos onegativos y deberiacutean tener signo) se toman como offsets respecto al rango muestral existenteEn la tercera forma dummyvar debe ser una variable indicador con valores 0 o 1 en cadaobservacioacuten la muestra se restringiraacute a las observaciones en las que el valor es 1 La cuartaforma usando --restrict restringe la muestra a las observaciones que satisfacen la condicioacutenBooleana (que se especifica de acuerdo a la sintaxis de la instruccioacuten genr)

Con la opcioacuten --no-missing si se especifica listavar las observaciones se seleccionan conla condicioacuten de que todas las variables de listavar tengan valores vaacutelidos en esa observacioacutencuando no se especifica listavar las observaciones se seleccionan con la condicioacuten de que todaslas variables tengan valores validos (no ausentes)

Con la opcioacuten --random se extrae del conjunto de datos el nuacutemero de observaciones espe-cificado de manera aleatoria Si se desea poder replicar esta seleccioacuten maacutes adelante se debeestablecer primero una semilla para el generador de nuacutemeros aleatorios (Veacutease la instruccioacutenset)

La forma final smpl full restablece el rango muestral completo

Noacutetese que las restricciones sobre la muestra son por defecto acumulativas la base para cual-quier orden smpl es la muestra actual Si Vd desea que la instruccioacuten actuacutee reemplazandocualquier restriccioacuten previa puede antildeadir la opcioacuten --replace al final de la instruccioacuten

Puede usarse la variable interna obs junto con la opcioacuten --restrict de smpl para excluirobservaciones particulares de la muestra Por ejemplo

smpl obs=4 --restrict

quitaraacute soacutelo la cuarta observacioacuten Si los datos se identifican mediante etiquetas

smpl obs=USA --restrict

quitaraacute la observacioacuten con etiqueta ldquoUSArdquo

Con respecto a las formas --dummy --restrict y --no-missing de smpl hay que sentildealar quecualquier informacioacuten ldquoestructuralrdquo en el fichero de datos (referente a la estructura de seriestemporales o de panel de los datos) se pierde al ejecutar esta orden Es posible reimponer laestructura inicial con la instruccioacuten setobs

Veacutease the Gretl Userrsquos Guide para maacutes detalles

Menuacute graacutefico Muestra

spearman

Argumentos x y

Opcioacuten --verbose (mostrar los datos ordenados)

Presenta el coeficiente de rango de correlacioacuten para las dos variables x e y No es necesarioantes ordenar y hacer el ranking de las variables la funcioacuten se encarga de ello

El ranking automaacutetico es de mayor a menor (es decir el mayor valor de los datos obtiene rango1) Si Vd necesita invertir este ranking cree una nueva variable que sea el negativo de la primeraoriginal Por ejemplo

genr altx = -xspearman altx y

Menuacute graacutefico ModeloCorrelacioacuten por Rangos

square

Argumento listavar

Opcioacuten --cross (ademaacutes de los cuadrados genera los productos cruzados)

Genera variables nuevas que son los cuadrados de las variables de la lista listavar (maacutes losproductos cruzados si se da la opcioacuten --cross) Por ejemplo square x y generaraacute sq_x = xcuadrado sq_y = y cuadrado and (optionalmente) x_y = x por y Si una determinada variablees una variable ficticia no seraacute elevada al cuadrado ya que se obtendriacutea lo mismo

Menuacute graacutefico DatosAntildeadir variablescuadrados delas variables

Argumentos fichero-de-datos [ listavar ]

Opciones --csv (usar formato CSV)

--gnu-octave (usar formato GNU Octave)

--gnu-R (usar formato GNU R)

--traditional (usar el formato tradicional de ESL)

--gzipped (aplicar la compresioacuten mediante gzip)

--dat (usar el formato ASCII de PcGive)

Guarda el conjunto de datos completo o si se suministra una lista listavar el subconjuntoespecificado de variables del conjunto de datos actual al fichero dado en fichero-de-datos

Por defecto los datos se guardan en formato gretl ldquonativordquo pero las distintas opciones permitenguardarlos en varios formatos alternativos Los datos CSV (Comma-Separated Values) puedenser leiacutedos por programas de hoja de caacutelculos y tambieacuten pueden manipularse mediante un editorde textos Los formatos de Octave R y PcGive estaacuten disentildeados para el uso con estos respectivosprogramas La compresioacuten mediante Gzip puede ser uacutetil para grandes conjuntos de datos Verthe Gretl Userrsquos Guide para detalles sobre los distintos formatos

Hay que sentildealar que las variables escalares no seraacuten guardadas automaacuteticamente si Vd deseaguardar escalares debe escribirlas expliacutecitamente en la lista listavar

Menuacute graacutefico ArchivoGuardar datos ArchivoExportar datos

summary

Presenta los estadiacutesticos principales de las variables de la lista listavar o si se omite listavar detodas las variables del conjunto de datos Se muestran la media desviacioacuten tiacutepica coeficiente devariacioacuten (= dtmedia) mediana miacutenimo maacuteximo coeficiente de asimetriacutea y exceso de curtosis

Menuacute graacutefico DatosEstadiacutesticos principales

system

Argumentos type savevars

Ejemplos system type=sur

system type=sur save=resids

system type=3sls save=residsfitted

Da comienzo a un sistema de ecuaciones Actualmente se soportan dos tipos de sistemas sur(Seemingly Unrelated Regressions ecuaciones de regresioacuten aparentemente no relacionadas) y3sls (Three-Stage Least Squares miacutenimos cuadrados en tres etapas) En el campor opcionalsave= se puede especificar si guardar los residuos (resids) yo los valores ajustados (fitted) Elsistemna debe contener al menos dos ecuaciones que se especifican por medio de la instruccioacutenequation y debe terminarse con la liacutenea end system

En el contexto de un sistema de Miacutenimos Cuadrados en Tres Etapas Vd puede proporcionar unalista de instrumentos (mediante nombre o nuacutemero) Esta deberiacutea ir en una linea por separadodentro del bloque system precedido de la palabra instr

tabprint

Argumento [ -f fichero ]

Debe ejecutarse despueacutes de la estimacioacuten de un modelo Presenta el modelo estimado en formade una tabla de LATEX Si se especifica un nombre de fichero por medio de la opcioacuten -f el resulta-do va a ese fichero en caso contrario va a un fichero con un nombre de la forma model_Ntexdonde N es el nuacutemero de modelos estimados hasta ese momento en la sesioacuten actual de gretlVer tambieacuten eqnprint

Si se da la opcioacuten --complete el fichero LATEX seraacute un documento completo listo para serprocesado en caso contrario deberiacutea ser incluido en un documento ya formado

testuhat

Debe ejecutarse despueacutes de una instruccioacuten de estimacioacuten Da la distribucioacuten de frecuencias delos residuos del modelo y un contraste chi-cuadrado de normalidad basado en el procedimientopropuesto por Doornik y Hansen (1984)

Menuacute graacutefico Ventana de Modelo Contrastesnormalidad de los residuos

--verbose (mostrar los detalles de las iteraciones)

Estima un modelo Tobit Este modelo puede ser adecuado cuando la variable dependiente esuna variable ldquotruncadardquo Por ejemplo se observan valores positivos y cero de las compras debienes duraderos por parte de las familias pero no valores negativos Sin embargo las decisio-nes sobre tales compras pueden considerarse como resultados de una disposicioacuten subyacentea la compra que puede ser negativa en algunos casos Para detalles ver el libro de Greene Eco-nometric Analysis Capiacutetulo 20

Menuacute graacutefico ModeloTobit

Argumentos vardep varindeps instrumentos

Ejemplo tsls y1 0 y2 y3 x1 x2 0 x1 x2 x3 x4 x5 x6

Calcula las estimaciones por miacutenimos cuadrados en dos etapas (MC2E o VI) vardep es la va-riable dependiente varindeps es la lista de variables independientes (incluyendo las variablesendoacutegenas del lado derecho) en la ecuacioacuten estructural para la cual se necesitan las estimacio-nes MC2E y instrumentos es la lista combinada de variables exoacutegenas y predeterminadas entodas las ecuaciones Si la lista de instrumentos no es al menos tan larga como varindeps elmodelo no estaacute identificado

En el ejemplo de arriba las ys son las variables endoacutegenas y las xs son las exoacutegenas y predeter-minadas

Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados en dos etapas

Argumentos orden listavar detlist

Opcioacuten --quiet (no mostrar respuestas al impulso etc)

Ejemplo var 4 x1 x2 x3 const time

Construye y estima (usando MCO) un modelo autorregresivo vectorial (VAR) El primer argu-mento especifica el orden de retardos despues va la estructura de la primera ecuacioacuten No hayque incluir retardos entre los elementos de listavar mdash se antildeadiraacuten automaacuteticamente El punto ycoma separa las variables estocaacutesticas para las que se incluiraacuten un nuacutemero orden de retardosde los terminos determiniacutesticos de detlist tales como la constante la tendencia temporal y lasvariables ficticias estacionales

De hecho gretl es capaz de reconocer las variables determiniacutesticas maacutes comunes (constantetendencia temporal variables ficticias que no tengan maacutes valores que el 0 y el 1) asiacute que estasno es necesario situarlas despueacutes del punto y coma Variables determiniacutesticas maacutes complejas(pej una tendencia temporal interactuando con una variable ficticia) deben incluirse despueacutesdel punto y coma

Se ejecuta una regresioacuten por separado para cada variable de listavar La salida de cada ecuacioacutenpresenta los contrastes F de restricciones cero de todos los retardos de cada variable un con-

traste F de significatividad del retardo maacuteximo descomposiciones de la varianza de prediccioacuteny las funciones impulso-respuesta

Las descomposiciones de la varianza y las funciones impulso-respuesta se basan en la descom-posicioacuten de Cholesky de la matriz de covarianzas contemporaacutenea y en este contexto el ordenen el que se dan las variables (estocaacutesticas) es importante La primera variable de la lista sesupone que es ldquomaacutes exoacutegenardquo dentro del periodo

Menuacute graacutefico ModeloSerie temporalAutorregresioacuten vectorial (VAR)

varlist

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

vartest

Calcula el estadiacutestico F para contrastar la hipoacutetesis nula de que las varianzas poblacionales delas variables var1 y var2 son iguales y muestra su valor p

Menuacute graacutefico DatosDiferencia de varianzas

Debe ejecutarse inmediatamente despueacutes de la estimacioacuten de un modelo que incluya al menosdos variables independientes Calcula y muestra los factores de inflacioacuten de varianza (VIFs) delos regresores El factor de inflacioacuten de varianza (VIF) del regresor j se define como

1minus R2j

donde Rj es el coeficiente de correlacioacuten muacuteltiple entre el regresor j y los demaacutes regresoresEl factor tiene un valor miacutenimo de 10 cuando la variable en cuestioacuten es ortogonal a las demaacutesvariables independientes Neter Wasserman y Kutner (1990) sugieren inspeccionar el mayorVIF como una medida de diagnoacutestico para la multicolinealidad un valor mayor que 10 se sueleconsiderar que indica un grado de multicolinealidad problemaacutetico

Menuacute graacutefico Model window Testscollinearity

Argumentos wtvar vardep varindeps

Calcula las estimaciones de Miacutenimos cuadrados ponderados usando wtvar como variable deponderaciones vardep como variable dependiente y varindeps como lista de variables indepen-dientes En concreto se ejecuta una regresioacuten MCO de wtvar vardep contra wtvar varindepsSi wtvar es una variable ficticia esto es equivalente a eliminar todas las observaciones en lasque wtvar tiene valor cero

Menuacute graacutefico ModeloMiacutenimos cuadrados ponderados

13 Instrucciones arreglaron por tema

Estimacioacuten

ar Estimacioacuten autorregresiva arima Modelo ARMA

equation garch Modelo GARCH

hccm Estimacioacuten HCCM hsk Estimaciones corregidas de hete-rocedasticidad

lad Estimacioacuten de miacutenima desviacioacutenabsoluta

logistic Regresioacuten logiacutestica

logit Regresioacuten Logit mpols MCO de precisioacuten Muacuteltiple

nls Miacutenimos cuadrados no lineales ols Miacutenimos Cuadrados Ordinarios

probit Modelo Probit system

tobit Modelo Tobit tsls Miacutenimos cuadrados en dos etapas

var Autorregresioacuten vectorial wls Miacutenimos cuadrados ponderados

Contrastes

add Antildeadir variables addto

adf Contraste aumentado de Dickey-Fuller

arch Contraste ARCH

chow Contraste de Chow coeffsum Suma de coeficientes

coint Contraste de cointegracioacuten deEngle-Granger

coint2 Contraste de cointegracioacuten de Jo-hansen

cusum Contraste CUSUM hausman Contraste de Hausman (diagnoacutesti-cos de panel)

leverage Observations influyentes lmtest Contrastes LM

meantest Diferencia de medias omit Omisioacuten de variables

omitfrom reset Ramseyrsquos RESET

restrict Restricciones lineales runs Contraste de rachas

testuhat Normalidad de los residuos vartest Diferencia de varianzas

vif Factores de inflacioacuten de varianza

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

corr corrgm Correlograma

freq pca Anaacutelisis de componentes principa-les

pergm Periodograma spearman Correlacioacuten por rangos de Spear-mans

summary

Conjunto de datos

data delete

genr Generar una variable nueva info

setinfo Editar los atributos de una variable labels

nulldata Crear un conjunto de datos vaciacuteo open

panel Datos de panel rename

setobs Frequencia y observacioacuten inicial setmiss Coacutedigo de valor ausente

smpl store Guardar datos

varlist

Graacuteficos

boxplot Graacuteficos de caja gnuplot

graph plot

rmplot Graacutefico Rango-Media scatters Graacuteficos bivariantes muacuteltiples

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

modeltab La tabla de modelos pvalue

quit shell

Capiacutetulo 2

Opciones argumentos y directorios

21 gretl

gretl (en MS Windows gretlw32exe)1

mdash Abre el programa y espera las instruccionest del usuario

gretl archivo-de-datos

mdash Abre el programa con el archivo de datos indicado en su ventana de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato propio de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el GretlUserrsquos Guide) El programa intenta detectar el formato del archivo y procede en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para el comportamiento de buacutesqueda de directorios

gretl --help (o gretl -h)

mdash Muestra un breve resumen del historial de la sesioacuten y sale al sistema operativo

gretl --version (o gretl -v)

mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa y sale al sistema operativo

gretl --run archivo-de-instrucciones (o gretl -r archivo-de-instrucciones)

mdash Abre el programa con una ventana mostrando el archivo de instrucciones indicado listo parasu ejecucioacuten Veacutease Seccioacuten 23 abajo para las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios

gretl --db base-de-datos (o gretl -d base-de-datos)

mdash Abre el programa con una ventana en la que se muestra la base de datos especificada Si losarchivos de la base de datos (el archivo bin y su acompantildeante idx mdash veacutease el Gretl UserrsquosGuide) no estaacuten en el directorio de bases de datos por defecto del sistema es preciso especificarla ubicacioacuten completa

Podemos configurar varios detalles de gretl con el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo

El directorio base para los archivos compartidos de gretl

El directorio base del usuario para archivos relacionados con gretl

La instruccioacuten para lanzar gnuplot

La instruccioacuten para lanzar GNU R

La instruccioacuten para visualizar archivos TeX DVI

El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos nativas de gretl

El directorio en donde empezar a buscar las bases de datos de RATS 4

El nuacutemero IP del servidor de bases de datos de gretl

El nuacutemero IP y nuacutemero de puerto del servidor proxy HTTP a utilizar para contactar con elservidor de bases de datos en caso de que sea aplicable (si tenemos un cortafuegos)

Los programas de calculadora y edicioacuten a lanzar desde la barra de herramientas

La fuente monoespacio a utilizar en los resultados de gretl en la pantalla

1En Linux se instala un ldquolote de instrucciones de envoltura (wrapper)rdquo llamado gretl Este lote de instruccionescomprueba si la variable de entorno DISPLAY estaacute activada si lo estaacute lanza el programa GUI gretl_x11 y si nolanza el programa de liacutenea de instrucciones gretlcli

Capiacutetulo 2 Opciones argumentos y directorios 35

La fuente a utilizar en los menuacutes y otros mensajes (Nota esta opcioacuten no estaacute presentecuando gretl estaacute compilado para el escritorio gnome ya que en este caso la eleccioacuten defuentes se controla directamente desde gnome)

Tambieacuten hay algunas casillas para sentildealar Sentildealando la casilla ldquomodo expertordquo se suprimenalgunos mensajes de aviso que se muestran en caso contrario Marcar la casilla ldquoInformar sobrelas actualizaciones de gretlrdquo hace que gretl intente conectar con el servidor de actualizacionesal empezar el programa Desmarcar ldquoMostrar barra de herramientas de gretlrdquo desactiva el iconodel mismo Si el idioma del sistema no es el Ingleacutes y el caraacutecter de punto decimal no es elpunto ldquordquo desactivar la casilla ldquoUtilizar configuracioacuten local para el punto decimalrdquo haraacute quegretl utilice el punto a pesar de todo

Finalmente hay algunas elecciones alternativas en la pestantildea ldquoAbrirGuardar caminordquo puedeestablecerse el directorio por defecto donde gretl tiene que buscar al abrir o guardar un archivo- bien el directorio de usuario de gretl o bien el directorio de trabajo actual En la pestantildea ldquoFiche-ros de datosrdquo puede establecerse el sufijo a utilizar por defecto para los nombres de archivosde datos El sufijo normal es gdt pero si se desea se puede poner dat que era la normaen las versiones anteriores del programa Si se pone dat por defecto entonces los archivosde datos seraacuten guardados en el formato ldquotradicionalrdquo (veacutease el Gretl Userrsquos Guide) Tambieacuten esposible seleccionar la accioacuten a asociar con el icono de carpeta en la barra de herramientas enesta misma pestantildea de ldquoFicheros de datosrdquo se puede elegir entre abrir el listado de los archivosde datos asociados con el libro de texto de Ramanathan o con el libro de Wooldridge

Las opciones establecidas de esta manera se gestionan de modo diferente dependiendo delcontexto En MS Windows se guardan en el registro de Windows En el escritorio de gnome seguardan en gnomegretl en el directorio personal del usuario En otros casos se guardan enun archivo llamado gretlrc en el directorio del usuario

22 gretlcli

gretlcli

mdash Abre el programa y espera a que el usuario introduzca oacuterdenes

gretlcli archivo-de-datos

mdash Abre el programa con un archivo de datos especiacutefico en su espacio de trabajo El archivo dedatos puede estar en formato nativo de gretl formato CSV o formato BOX1 (veacutease el Gretl UserrsquosGuide) El programa intentaraacute detectar el formato del archivo y procederaacute en consecuenciaVeacutease tambieacuten Seccioacuten 23 abajo para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios

gretlcli --help (o gretlcli -h)

mdash Muestra un breve resumen de uso (lista de instrucciones)

gretlcli --version (o gretlcli -v)

mdash Muestra la identificacioacuten de la versioacuten del programa

gretlcli --pvalue (o gretlcli -p)

mdash Abre el programa de modo que podemos especificar de manera interactiva el valor p paravarios estadiacutesticos habituales

gretlcli --run archivo-de-guioacuten (o gretlcli -r archivo-de-guioacuten)

mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes pasa el control a la liacuteneade instrucciones Veacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda dedirectorios

gretlcli --batch archivo-de-guioacuten (o gretlcli -b archivo-de-guioacuten)

mdash Ejecuta las instrucciones que hay en archivo-de-guioacuten y despueacutes sale del programa Cuandoutilice esta opcioacuten Vd probablemente desearaacute redirigir la salida del programa a un archivoVeacutease Seccioacuten 23 para maacutes detalles sobre las caracteriacutesticas de buacutesqueda de directorios

Al usar las opciones --run y --batch el guioacuten de instrucciones en cuestioacuten tiene que abrir unarchivo de datos Es posible hacer esto mediante la instruccioacuten open dentro del lote

23 Directorios

Cuando se indica el nombre de un archivo de datos o de un archivo de lote de instrucciones agretl o a gretlcli en la liacutenea de instrucciones se busca el archivo de la siguiente manera

1 ldquoComo talrdquo Es decir en el directorio de trabajo actual o si se especifica la direccioacuten com-pleta en el sitio especificado

2 En el directorio del usuario de gretl (veacutease la Tabla 21 para valores dados por defecto)

3 En cualquier subdirectorio por debajo del directorio de usuario de gretl

4 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda continuacutea con el directorio principal de gretlEn el caso de un lote de instrucciones la buacutesqueda continuacutea en el directorio de lotes deinstrucciones del sistema Veacutease la Tabla 21 para los valores dados por defecto (PREFIXdenota el directorio base elegido en el momento en que fue instalado gretl)

5 En el caso de archivos de datos la buacutesqueda procede entonces hacia todos los subdirecto-rios por debajo del directorio principal de datos

Cuadro 21 Directorios por defecto

Linux MS Windows

Directorio del usuario $HOMEgretl PREFIXgretluser

Directorio de datos delsistema

PREFIXsharegretldata PREFIXgretldata

Directorio de lotes deinstrucciones del sistema

PREFIXsharegretlscripts PREFIXgretlscripts

Por lo tanto no es necesario especificar el directorio completo de los archivos de datos o deinstrucciones a menos que se quiera prescindir del mecanismo de buacutesqueda automaacutetica (Estotambieacuten es vaacutelido para gretlcli cuando se indica un nombre de archivo como argumento en lasinstrucciones open o run)

Cuando un lote de instrucciones contiene una instruccioacuten para abrir un archivo de datos elorden de buacutesqueda del archivo de datos es como se ha descrito arriba con la excepcioacuten deque tambieacuten se busca en el directorio donde estaacute el lote inmediatamente despueacutes de intentarencontrar el archivo de datos ldquocomo talrdquo

MS Windows

En MS Windows la informacioacuten sobre la configuracioacuten de gretl y gretlcli se guarda en el registrode Windows Cuando gretl se instala por primera vez se crea un conjunto de entradas de re-gistro que pueden cambiarse mediante el menuacute ldquoArchivo Preferenciasrdquo En el caso de que hayaque llevar a cabo algunos ajustes de forma manual a esta informacioacuten las entradas se encuen-tran (utilizando el programa estaacutendar de Windows regeditexe) dentro de Softwaregretl enHKEY_LOCAL_MACHINE (el directorio principal de gretl y la instruccioacuten para invocar gnuplot) yHKEY_CURRENT_USER (las demaacutes variables configurables)

Capiacutetulo 3

Reserved words

Reserved words which cannot be used as the names of variables fall into the following catego-ries

Names of constants CONST NA const null pi

Names of internal variables and data types matrix obs scalar series t

Names of functions as shown in Table 31

Cuadro 31 Function names

BFGSmax I abs acos argname asin atan bkfilt

boxcox cdemean cdf cdiv ceil cholesky cmult cnorm

colnames cols corr cos cov critical cum det

diag diff dnorm dsort dummify eigengen eigensym exp

fdjac fft ffti filter firstobs floor fracdiff gammafun

genpois getenv gini ginv grab hpfilt imaxc imaxr

iminc iminr infnorm int inv invcdf invpd islist

isnull isscalar isseries isstring lags lastobs ldet ldiff

lincomb ljungbox ln lngamma log log10 log2 lower

lrvar makemask max maxc maxr mcorr mcov mean

meanc meanr median mexp min minc minr missing

misszero mlag mnormal mols movavg mread mshape msortby

muniform mwrite mxtab nelem nobs normal nullspace obslabel

obsnum ok onenorm ones orthdev pdf pmax pmean

pmin pnobs polroots princomp psd pvalue qform qnorm

qrdecomp quantile randgen rank ranking rcond readfile resample

round rows sd sdc sdiff selifc selifr seq

sin sort sortby sqrt sst strlen strstr sum

sumc sumr svd tan tr transp trimr uniform

unvech upper urcpval values var varname varnum vec

vech wmean wsd wvar xpx zeromiss zeros

Guiacutea de Instrucciones de Gretl

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls

Instrucciones arreglaron por tema

Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

Copyright ccopy 2001ndash2005 Allin Cottrell

Copyright de la traduccioacuten espantildeola ccopy 2006 Ignacio Diacuteaz-Emparanza (Basado en la traduccioacutendel manual de 2003 de Parmeeta Bhogal e Ignacio Diacuteaz-Emparanza)

Este documento puede ser copiado distribuido yo modificado bajo los teacuterminos de la GNUFree Documentation License Versioacuten 11 o cualquiera de las versiones posteriores publicadaspor la Free Software Foundation (veacutease httpwwwgnuorglicensesfdlhtml)

Se agradece la financiacioacuten de la Universidad del Paiacutes Vasco a traveacutes del grupo de investigacioacuten9UPV-00038321-135032001 para la traduccioacuten de este manual

Iacutendice general

11 Notacioacuten 1

12 Instrucciones 1

addto 2

arch 2

arima 3

boxplot 3

chow 4

coeffsum 4

coint 4

coint2 5

corc 5

corr 5

corrgm 5

criteria 6

cusum 6

data 6

delete 7

diff 7

else 7

endif 7

endloop 7

eqnprint 7

equation 8

fcast 8

fcasterr 8

freq 8

function 8

garch 9

genr 9

gnuplot 11

graph 13

hausman 13

hccm 13

help 13

hilu 13

hsk 14

info 14

setinfo 14

labels 14

lad 15

lags 15

ldiff 15

leverage 15

lmtest 16

logistic 16

logit 16

logs 17

loop 17

meantest 17

modeltab 18

mpols 18

nls 18

nulldata 19

ols 19

omit 20

omitfrom 20

open 20

outfile 21

panel 21

pca 21

pergm 21

plot 22

print 22

printf 22

probit 23

pvalue 23

pwe 23

quit 23

rename 24

reset 24

restrict 24

rhodiff 24

rmplot 25

run 25

runs 25

scatters 25

set 26

setobs 26

setmiss 27

shell 27

smpl 27

spearman 28

square 28

store 28

summary 29

system 29

tabprint 29

testuhat 30

tobit 30

tsls 30

var 30

varlist 31

vartest 31

vif 31

wls 31

Estimacioacuten 31

Contrastes 32

Transformaciones 32

Graacuteficos 32

Impresioacuten 33

Prediccioacuten 33

Utilidades 33

21 gretl 34

22 gretlcli 35

23 Directorios 36

MS Windows 36

3 Reserved words 37

Capiacutetulo 1

11 Notacioacuten

12 Instrucciones

Argumento listavar

Ejemplos add 5 7 9

add xx yy zz

Ejemplo adf 2 x1

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

y = x1^3 x1 al cubo

y = ln((x1+x2)x3)

y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

outfile

outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

Iacutendice general

11 Notacioacuten 1

12 Instrucciones 1

addto 2

arch 2

arima 3

boxplot 3

chow 4

coeffsum 4

coint 4

coint2 5

corc 5

corr 5

corrgm 5

criteria 6

cusum 6

data 6

delete 7

diff 7

else 7

endif 7

endloop 7

eqnprint 7

equation 8

fcast 8

fcasterr 8

freq 8

function 8

garch 9

genr 9

gnuplot 11

graph 13

hausman 13

hccm 13

help 13

hilu 13

hsk 14

info 14

setinfo 14

labels 14

lad 15

lags 15

ldiff 15

leverage 15

lmtest 16

logistic 16

logit 16

logs 17

loop 17

meantest 17

modeltab 18

mpols 18

nls 18

nulldata 19

ols 19

omit 20

omitfrom 20

open 20

outfile 21

panel 21

pca 21

pergm 21

plot 22

print 22

printf 22

probit 23

pvalue 23

pwe 23

quit 23

rename 24

reset 24

restrict 24

rhodiff 24

rmplot 25

run 25

runs 25

scatters 25

set 26

setobs 26

setmiss 27

shell 27

smpl 27

spearman 28

square 28

store 28

summary 29

system 29

tabprint 29

testuhat 30

tobit 30

tsls 30

var 30

varlist 31

vartest 31

vif 31

wls 31

Estimacioacuten 31

Contrastes 32

Transformaciones 32

Graacuteficos 32

Impresioacuten 33

Prediccioacuten 33

Utilidades 33

21 gretl 34

22 gretlcli 35

23 Directorios 36

MS Windows 36

3 Reserved words 37

Capiacutetulo 1

11 Notacioacuten

12 Instrucciones

Argumento listavar

Ejemplos add 5 7 9

add xx yy zz

Ejemplo adf 2 x1

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

y = x1^3 x1 al cubo

y = ln((x1+x2)x3)

y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

outfile

outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

hausman 13

hccm 13

help 13

hilu 13

hsk 14

info 14

setinfo 14

labels 14

lad 15

lags 15

ldiff 15

leverage 15

lmtest 16

logistic 16

logit 16

logs 17

loop 17

meantest 17

modeltab 18

mpols 18

nls 18

nulldata 19

ols 19

omit 20

omitfrom 20

open 20

outfile 21

panel 21

pca 21

pergm 21

plot 22

print 22

printf 22

probit 23

pvalue 23

pwe 23

quit 23

rename 24

reset 24

restrict 24

rhodiff 24

rmplot 25

run 25

runs 25

scatters 25

set 26

setobs 26

setmiss 27

shell 27

smpl 27

spearman 28

square 28

store 28

summary 29

system 29

tabprint 29

testuhat 30

tobit 30

tsls 30

var 30

varlist 31

vartest 31

vif 31

wls 31

Estimacioacuten 31

Contrastes 32

Transformaciones 32

Graacuteficos 32

Impresioacuten 33

Prediccioacuten 33

Utilidades 33

21 gretl 34

22 gretlcli 35

23 Directorios 36

MS Windows 36

3 Reserved words 37

Capiacutetulo 1

11 Notacioacuten

12 Instrucciones

Argumento listavar

Ejemplos add 5 7 9

add xx yy zz

Ejemplo adf 2 x1

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

y = x1^3 x1 al cubo

y = ln((x1+x2)x3)

y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

outfile

outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

rhodiff 24

rmplot 25

run 25

runs 25

scatters 25

set 26

setobs 26

setmiss 27

shell 27

smpl 27

spearman 28

square 28

store 28

summary 29

system 29

tabprint 29

testuhat 30

tobit 30

tsls 30

var 30

varlist 31

vartest 31

vif 31

wls 31

Estimacioacuten 31

Contrastes 32

Transformaciones 32

Graacuteficos 32

Impresioacuten 33

Prediccioacuten 33

Utilidades 33

21 gretl 34

22 gretlcli 35

23 Directorios 36

MS Windows 36

3 Reserved words 37

Capiacutetulo 1

11 Notacioacuten

12 Instrucciones

Argumento listavar

Ejemplos add 5 7 9

add xx yy zz

Ejemplo adf 2 x1

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

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hausman

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setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

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Argumento listavar

Argumento control

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meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

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Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

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pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

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vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

3 Reserved words 37

Capiacutetulo 1

11 Notacioacuten

12 Instrucciones

Argumento listavar

Ejemplos add 5 7 9

add xx yy zz

Ejemplo adf 2 x1

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

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labels

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1+ eminusx

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meantest

modeltab

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Argumento listavar

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Argumento listavar

printf

probit

pvalue

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pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

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notepad

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

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system

tabprint

testuhat

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

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square

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summary

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data delete

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print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

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function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

Capiacutetulo 1

11 Notacioacuten

12 Instrucciones

Argumento listavar

Ejemplos add 5 7 9

add xx yy zz

Ejemplo adf 2 x1

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

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---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

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hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

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Argumento listavar

Argumento control

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meantest

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Argumento listavar

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probit

pvalue

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pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

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notepad

smpl +i -j

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

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print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

Ejemplo adf 2 x1

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

y = x1^3 x1 al cubo

y = ln((x1+x2)x3)

y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

outfile

outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

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ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

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print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

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function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

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else

end

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equation

fcast

fcasterr

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garch

genr

gnuplot

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hausman

hccm

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hilu

hsk

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lad

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ldiff

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rmplot

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setobs

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system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

Ejemplos arma 1 2 y

AIC = minus2L+ 2k

z = rei2πλ

boxplot

Argumento listavar

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

y = x1^3 x1 al cubo

y = ln((x1+x2)x3)

y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

outfile

outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

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mpols

nls

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ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

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print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

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set

setobs

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shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

Argumento obs

Ejemplos chow 25

chow 19881

coeffsum

Argumento listavar

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

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Argumentos scr T k

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delete

Argumento listavar

Ver if

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equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

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psumj=1

βihtminusj

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Argumento listavar

Argumento control

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Argumento listavar

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Argumento listavar

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probit

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restrict

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rhodiff

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rmplot

Argumento inputfile

scatters

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setobs

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notepad

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square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

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ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

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Impresioacuten

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print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

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endif endloop

function if

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Utilidades

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quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

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addto

adf

ar

arch

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chow

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equation

fcast

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rhodiff

rmplot

run

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set

setobs

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shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

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vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

coint2

---------------------------------------------------0 c = 0 c = 3 c = 0 c = 11 c = 1 c = 3 c = 1 c = 22 c = 2 c = 3 c = 2 c = 3

---------------------------------------------------

corrgm

Ejemplo corrgm x 12

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

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Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

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gnuplot

--dummy (ver abajo)

y = x1^3 x1 al cubo

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hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

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Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

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Argumento listavar

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outfile --close

Argumento listavar

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probit

pvalue

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pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

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endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

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hilu

hsk

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lad

lags

ldiff

leverage

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mpols

nls

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probit

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rhodiff

rmplot

run

runs

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set

setobs

setmiss

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smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

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Directorios

MS Windows

Reserved words

criteria

Argumentos scr T k

Argumento listavar

delete

Argumento listavar

Ver if

endloop

eqnprint

equation

fcast fit2

fcasterr

Argumento var

function

ht =qsumi=1

αiε2tminusi +

psumj=1

βihtminusj

gnuplot

--dummy (ver abajo)

y = x1^3 x1 al cubo

y = ln((x1+x2)x3)

y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

ylowast minusy

y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

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outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

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end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

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diff lags

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square

Estadiacutesticos

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Conjunto de datos

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Graacuteficos

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Impresioacuten

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tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

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Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

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cusum

data

delete

diff

else

end

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endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

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hilu

hsk

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lad

lags

ldiff

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logit

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rhodiff

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set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

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system

tabprint

testuhat

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tsls

var

varlist

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vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

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delete

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Argumento var

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hausman

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setinfo

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Argumento listavar

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probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

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system

tabprint

testuhat

varlist

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

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tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

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function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

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Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

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equation

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set

setobs

setmiss

shell

smpl

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square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

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vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

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Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

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fcast fit2

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Argumento var

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hausman

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Argumento listavar

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Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

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Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

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pvalue F 4 58 fval

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end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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Ejemplos setmiss -1

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Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

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square

Argumento listavar

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Contrastes

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21 gretl

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Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

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Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

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add

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chow

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setobs

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Contrastes

Transformaciones

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gretl

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ylowast minusy

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Argumento control

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probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

loop

meantest

modeltab

mpols

nls

nulldata

ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

gnuplot

--dummy (ver abajo)

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hausman

elseinstrucciones2

setinfo

labels

Argumento listavar

leverage

lmtest

logistic

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y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

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meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

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outfile

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Argumento listavar

printf

probit

pvalue

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rename

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

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setmiss

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spearman

Argumentos x y

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Argumento listavar

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

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square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

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varlist

Graacuteficos

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Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

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function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

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chow

coeffsum

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coint2

corc

corr

corrgm

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cusum

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delete

diff

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end

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fcast

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freq

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garch

genr

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hccm

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hilu

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lad

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probit

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rhodiff

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shell

smpl

spearman

square

store

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system

tabprint

testuhat

tobit

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var

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vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

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Directorios

MS Windows

Reserved words

gnuplot

--dummy (ver abajo)

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y = ln((x1+x2)x3)

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hausman

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Argumento listavar

leverage

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Argumento listavar

Argumento control

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modeltab

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Argumento listavar

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Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

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pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

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Impresioacuten

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print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

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loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

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23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

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arch

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chow

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cusum

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delete

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endloop

eqnprint

equation

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freq

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garch

genr

gnuplot

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hccm

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lad

lags

ldiff

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meantest

modeltab

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panel

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probit

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rhodiff

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setobs

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shell

smpl

spearman

square

store

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system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

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vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

y = x1^3 x1 al cubo

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y = diff(x) y(t) = x(t) - x(t-1)

hausman

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Argumento listavar

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ylowast minusy

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Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

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modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

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outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

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smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

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loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

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Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

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chow

coeffsum

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coint2

corc

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corrgm

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cusum

data

delete

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eqnprint

equation

fcast

fcasterr

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garch

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hausman

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setmiss

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smpl

spearman

square

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system

tabprint

testuhat

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Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

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Argumento listavar

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ylowast minusy

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1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

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meantest

modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

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Argumento listavar

printf

probit

pvalue

pvalue t 25 30

pvalue X 3 56

pvalue F 4 58 fval

rename

restrict

restrictb1 = 0b2 - b3 = 0b4 + 2b5 = 1

end restrict

rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

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setmiss

Ejemplos setmiss -1

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Ejemplos ls -al

notepad

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

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Graacuteficos

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Impresioacuten

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print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

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Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

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boxplot

chow

coeffsum

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corc

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cusum

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delete

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endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

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garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

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hilu

hsk

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setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

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omitfrom

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print

printf

probit

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pwe

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restrict

rhodiff

rmplot

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set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

tsls

var

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wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

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Directorios

MS Windows

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labels

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leverage

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logistic

ylowast minusy

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1+ eminusx

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Argumento control

Ejemplos loop 1000

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probit

pvalue

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restrict

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

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smpl +i -j

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

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square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

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Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

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Prediccioacuten

Programacioacuten

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function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

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system

tabprint

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wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

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gretl

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MS Windows

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Argumento control

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pvalue

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

smpl n --random

smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

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square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

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varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

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loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

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cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

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meantest

modeltab

mpols

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pergm

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print

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probit

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rhodiff

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run

runs

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set

setobs

setmiss

shell

smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

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tobit

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Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

lmtest

logistic

ylowast minusy

y = ylowast

1+ eminusx

Argumento listavar

Argumento control

Ejemplos loop 1000

loop for i=19912000

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modeltab

nulldata

Argumento listavar

Ejemplo omit 5 7 9

omitfrom

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outfile --close

Argumento listavar

printf

probit

pvalue

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restrict

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rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

setobs 20 101

setmiss

Ejemplos setmiss -1

setmiss 100 x2

Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

smpl dumvar --dummy

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smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

smpl +1 -1

smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

system

tabprint

testuhat

varlist

vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

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square

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summary

Conjunto de datos

data delete

varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

eqnprint outfile

print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

else end

endif endloop

function if

loop run

Utilidades

criteria help

quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

endif

endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

function

garch

genr

gnuplot

graph

hausman

hccm

help

hilu

hsk

if

info

setinfo

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lad

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ldiff

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lmtest

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logs

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meantest

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panel

pca

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probit

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reset

restrict

rhodiff

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set

setobs

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smpl

spearman

square

store

summary

system

tabprint

testuhat

tobit

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var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

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Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

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Argumento control

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scatters 1 2 3 4 5 6 7

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tabprint

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quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

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Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

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add

addto

adf

ar

arch

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fcast

fcasterr

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garch

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rhodiff

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Contrastes

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Graacuteficos

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gretl

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MS Windows

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Estadiacutesticos

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Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

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addto

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arch

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Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

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MS Windows

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smpl 19602 19824

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Argumento listavar

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Estimacioacuten

Contrastes

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Estadiacutesticos

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Conjunto de datos

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Graacuteficos

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Licencia

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tabprint

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Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

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probit

pvalue

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restrict

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

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setobs

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smpl 19602 19824

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spearman

Argumentos x y

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Argumento listavar

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testuhat

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1minus R2j

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Contrastes

arch Contraste ARCH

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Estadiacutesticos

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Conjunto de datos

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Impresioacuten

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add

addto

adf

ar

arch

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tobit

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vif

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Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

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Argumento listavar

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probit

pvalue

pvalue t 25 30

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restrict

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

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Ejemplos setmiss -1

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

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system

tabprint

testuhat

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vartest

1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

diff lags

ldiff logs

square

Estadiacutesticos

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Conjunto de datos

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varlist

Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

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tabprint

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Programacioacuten

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21 gretl

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Linux MS Windows

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Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

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boxplot

chow

coeffsum

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corr

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delete

diff

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lad

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Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

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gretl

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MS Windows

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rhodiff

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rmplot

Argumento inputfile

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setobs

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Ejemplos setmiss -1

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

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system

tabprint

testuhat

varlist

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

Transformaciones

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Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

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Impresioacuten

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Licencia

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Contrastes

Transformaciones

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Conjunto de datos

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Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

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pvalue

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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probit

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setobs

setmiss

shell

smpl

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Conjunto de datos

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MS Windows

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restrict

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rhodiff

v1 = v1 - r1v1(-1) - r2v1(-2)

rmplot

Argumento inputfile

scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

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Ejemplos setmiss -1

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Ejemplos ls -al

notepad

smpl +i -j

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Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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smpl 100 --random

spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

summary

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Transformaciones

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add

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hilu

hsk

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info

setinfo

labels

lad

lags

ldiff

leverage

lmtest

logistic

logit

logs

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meantest

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mpols

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omitfrom

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panel

pca

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setobs

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smpl

spearman

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store

summary

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tabprint

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tsls

var

varlist

vartest

vif

wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

gretlcli

Directorios

MS Windows

Reserved words

rmplot

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scatters

scatters 1 2 3 4 5 6 7

setobs

setobs 12 197803

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Ejemplos setmiss -1

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Ejemplos ls -al

notepad

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Ejemplos smpl 3 10

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spearman

Argumentos x y

square

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system

tabprint

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varlist

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1minus R2j

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Contrastes

arch Contraste ARCH

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ldiff logs

square

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varlist

Graacuteficos

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Impresioacuten

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print printf

tabprint

Prediccioacuten

Programacioacuten

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endif endloop

function if

loop run

Utilidades

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quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

boxplot

chow

coeffsum

coint

coint2

corc

corr

corrgm

criteria

cusum

data

delete

diff

else

end

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endloop

eqnprint

equation

fcast

fcasterr

freq

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garch

genr

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graph

hausman

hccm

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hsk

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setobs

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wls


Estimacioacuten

Contrastes

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Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

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Programacioacuten

Utilidades


gretl

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MS Windows

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setobs

setobs 12 197803

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Estimacioacuten

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Estadiacutesticos

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Capiacutetulo 2

21 gretl

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gretlcli

23 Directorios

Linux MS Windows

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Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

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arch

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Estadiacutesticos

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MS Windows

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Ejemplos ls -al

notepad

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smpl full

Ejemplos smpl 3 10

smpl 19602 19824

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spearman

Argumentos x y

square

Argumento listavar

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tabprint

testuhat

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

arch Contraste ARCH

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square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

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Graacuteficos

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Utilidades

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quit shell

Capiacutetulo 2

21 gretl

22 gretlcli

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Linux MS Windows

MS Windows

Capiacutetulo 3

Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

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arch

arima

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chow

coeffsum

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coint2

corc

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corrgm

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cusum

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Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

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Argumento listavar

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1minus R2j

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Contrastes

arch Contraste ARCH

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Estadiacutesticos

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Conjunto de datos

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21 gretl

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Linux MS Windows

MS Windows

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Notacioacuten

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add

addto

adf

ar

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Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

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Estimacioacuten

Contrastes

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Estadiacutesticos

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Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

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Estadiacutesticos

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Conjunto de datos

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Iacutendice general

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addto

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Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

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Impresioacuten

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MS Windows

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1minus R2j

Estimacioacuten

Contrastes

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Estadiacutesticos

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Conjunto de datos

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Impresioacuten

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Reserved words

Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

ar

arch

arima

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chow

coeffsum

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corc

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probit

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setmiss

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smpl

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store

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system

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testuhat

tobit

tsls

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vartest

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wls


Estimacioacuten

Contrastes

Transformaciones

Estadiacutesticos

Conjunto de datos

Graacuteficos

Impresioacuten

Prediccioacuten

Programacioacuten

Utilidades


gretl

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Directorios

MS Windows

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Contrastes

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Transformaciones

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square

Estadiacutesticos

summary

Conjunto de datos

data delete

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Graacuteficos

graph plot

Impresioacuten

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Prediccioacuten

Programacioacuten

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Utilidades

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Licencia

Iacutendice general

Notacioacuten

Instrucciones

add

addto

adf

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boxplot

chow

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Conjunto de datos

Graacuteficos

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arch

arima

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criteria

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data

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freq

function

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lad

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leverage

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logistic

logit

logs

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mpols

nls

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ols

omit

omitfrom

open

outfile

panel

pca

pergm

plot

print

printf

probit

pvalue

pwe

quit

rename

reset

restrict

rhodiff

rmplot

run

runs

scatters

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