La prueba de Dickey-Fuller Aumentada (ADF) o KPSS test (Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin) son herramientas estadísticas fundamentales para analizar series temporales, ya que permite determinar la presencia de una raíz unitaria y, por lo tanto, evaluar la estacionariedad de los datos. La estacionariedad es crucial en muchos modelos de pronóstico, ya que los datos no estacionarios pueden conducir a resultados engañosos. En este artículo, exploraremos cómo realizar la prueba ADF o KPSS en Excel utilizando el complemento raXL Stat, lo que facilita su uso para aquellos que no tienen acceso a software estadístico avanzado.
¿Qué es la Prueba de Dickey-Fuller Aumentada?
La prueba ADF es una extensión de la prueba de Dickey-Fuller, que se utiliza para probar la hipótesis nula de que una serie temporal tiene una raíz unitaria. Los pasos clave en la realización de la prueba ADF incluyen:
Hipótesis[1]:
- Hipótesis nula (H0): La serie temporal tiene una raíz unitaria (no estacionaria).
- Hipótesis alternativa (H1): La serie temporal no tiene una raíz unitaria (estacionaria).
Estadístico de Prueba: La prueba consiste en estimar un modelo autorregresivo y calcular el estadístico de prueba para compararlo con valores críticos.
Decisión: Si el estadístico de prueba es menor que el valor crítico (en términos absolutos), se rechaza la hipótesis nula, indicando que la serie es estacionaria.
Uso del Complemento raXL Stat en Excel
Para realizar la prueba ADF en Excel, podemos utilizar el complemento raXL Stat, una herramienta estadística potente que se integra de manera sencilla con Excel. A continuación, se presenta una guía paso a paso sobre cómo llevar a cabo la prueba ADF o KPSS utilizando este complemento.
Paso 1: Instalar el Complemento raXL Stat
- Descarga el complemento raXL Stat desde el sitio web.
- Abre raXL Stat .xll o abrir Excel y dirígete a la pestaña "Insertar".
- Haz clic en "Mis complementos" y selecciona raXL Stat para iniciarlo.
Paso 2: Preparar los Datos
- Introduce tus datos de serie temporal en una sola columna de una hoja de cálculo de Excel.
- Asegúrate de que tus datos estén limpios, sin valores faltantes o anomalías que puedan afectar los resultados.
Paso 3: Realizar la Prueba ADF
- En la interfaz de raXL Stat, navega a la sección “Univariante series”.
- Ve a la sección "Correlogram and Test" y selecciona en Selecciona “Unit root test” la prueba de Dickey-Fuller Aumentada o la KPSS de las opciones disponibles.
- Introduce el rango de tus datos de serie temporal.
- Elige cualquier parámetro adicional, como el número de rezagos a incluir o la auto regresión.
- Haz clic en “Ok” para realizar la prueba.
Paso 4: Interpretar los Resultados
Una vez que la prueba esté completa, raXL Stat mostrará el estadístico de prueba, el valor p y los valores críticos para diferentes niveles de significancia (por ejemplo, 1%, 5% y 10%). Aquí te explicamos cómo interpretar los resultados:
- Estadístico de Prueba: Compara este valor con los valores críticos proporcionados. Si tu estadístico de prueba (τ-Stat) es menor que el valor crítico (τ-Critical), puedes rechazar la hipótesis nula[1].
- Valor p: Un valor p (probabilidad, p-Value) menor que tu nivel de significancia (comúnmente 0.05) también indica que puedes rechazar la hipótesis nula, sugiriendo que la serie temporal es estacionaria[1].
Conclusión
La prueba de Dickey-Fuller Aumentada o KPSS son herramientas esenciales para analistas e investigadores que trabajan con datos de series temporales, ya que les permite determinar la estacionariedad de sus conjuntos de datos. Al utilizar el complemento raXL Stat en Excel, los usuarios pueden realizar esta prueba de manera eficiente sin necesidad de software estadístico complejo, lo que hace que el análisis avanzado de series temporales sea accesible para un público más amplio. Con salidas e interpretaciones claras, raXL Stat mejora la usabilidad de Excel para pruebas estadísticas, facilitando una toma de decisiones más informada basada en datos de series temporales.
[1] Para la prueba KPSS las hipótesis es contraria, es decir. H0: La serie temporal no tiene una raíz unitaria (estacionaria).
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