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En el análisis VAR, por tanto, se establecen n variables para componer el modelo, que contemplará n ecuaciones de forma que cada variable es dependiente de una de las ecuaciones e independiente de las demás. Cada ecuación tiene como variable independiente rezagos de la propia variable dependiente y rezagos de las otras variables, más un término de error. El objetivo de este modelo es comprender cómo los datos del pasado influyen en los valores de la variable dependiente en el presente. Hay que tener en cuenta que las variables dependientes son endógenas.La generalización del modelo VAR, de orden p, con la adición de variables exógenas viene dada por la Ec. 2. Siendo ɸ el vector de coeficientes n x g y D es la matriz que contiene las variables exógenas.
El método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) se puede utilizar en el VAR para estimar de forma consistente los coeficientes. La elección óptima de los rezagos que se añaden a la regresión mitiga la existencia de la correlación serial en los residuos.Modelo de corrección de errores vectorialesEl modelo VEC (VECM) puede obtenerse a partir de una configuración especial de los parámetros del VAR. Cuando las variables establecidas en el VAR están cointegradas, se recomienda adoptar el VECM. La diferencia con el modelo VAR radica en la inclusión de un término de corrección del error que busca medir cómo reacciona el sistema a las desviaciones de equilibrio a largo plazo causadas por choques en las variables.La ventaja del modelo es la consideración del comportamiento económico de las variables estudiadas, porque permite el estudio de la dinámica de largo y corto plazo de las variables y también porque busca no omitir relaciones entre las variables que podrían ser suprimidas en el proceso de diferenciación. Con base en Engle y Granger (1987), la cointegración es característica de un vector de series Xt, con el mismo orden de integración d, cuya combinación lineal resulta en un proceso con orden de integración d menos b, según la Ecuación 3.
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Por otro lado, cuando se miran los países donde la minería de Bitcoin es más frecuente no es Estados Unidos, sino China, la que se revela como un país importante para el proceso de creación de la moneda en 2020. También hubo un número notable de inversiones en startups de blockchain en China ese año: Ant Group alcanzó unos 22.000 millones de dólares de financiación.
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