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David Arié Mayer Foulkes

El programa U-Stat puede bajarse aquí

El reporte de investigación sobre inversión en salud puede bajarse aquí

 

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CONTENIDO

INVERSION EN SALUD Y CRECIMIENTO ECONOMICO

ALGORITMO RAPIDO GENERALIZADO PARA ESTADISTICOS DE TIPO BDS

U-STAT - DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA

PARA BAJAR U-STAT

REFERENCIAS

 

 

INVERSION EN SALUD Y CRECIMIENTO ECONOMICO

Para bajar el reporte de investigación del proyecto "Salud, Crecimiento y Distribución en Latinoamérica y el Caribe: Un estudio de determinantes y comportamiento regional y local", de Mayer, D.; Mora, H. Cermeño, R. y Duryea, S, ganador del Concurso Regional 1997 sobre las Inversión en Salud y Crecimiento Económico de la Organización Panamericana de la Salud, utilice uno de los siguientes vínculos para obtener el reporte en Español o en Inglés.

OPS Crecimiento y Salud.pdf

PAHO Health and Growth.pdf

 

ALGORITMO RAPIDO GENERALIZADO PARA ESTADISTICOS DE TIPO BDS

Para bajar el artículo Mayer, D., "A generalized fast algorithm for BDS-type Statistics", Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, Volume 4, Number 1, April, 2000 visite la página de red de dicha revista en Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, Volume 4.

El programa U-Stat puede bajarse aquí

 

U-STAT - DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA

U-Stat es un programa Windows para calcular varios estadísticos basados en el histograma de distancias multidimensional C(m,e). Estos incluyen los siguientes estadísticos:

  • La Dimensión de Correlación (Grassberger y Procaccia, 1983)
  • El estadísticos BDS (Brock, 1986a, 1986b; Brock, Dechert, Sheinkman y LeBaron, 1996)
  • La Prueba Simple No Paramétrica (Mizrach, 1991, 1992, 1994)
  • La Dimensión de Correlación Estadística óRazón de Dimensión de Correlación (Mayer, 1995; Mayer y Feliz 1996)
  • Estadísticos U Integrales Homogeneizados (Mayer, 1998)
  • Aplicaciones adicionales a series multivariadas (Mayer, por reportarse)

Los intervalos de confianza se determinan utilizando la prueba de barajeado (reshuffling) de Brock (1986a, 1986b).

Los estadísticos se clasifican en órdenes 1 y 2 de acuerdo a si C(m,e) es un histograma de las distancias entre todos los pares de un conjunto de vectores (orden 2), o entre los vectores del conjunto y un punto dado (orden 1, como en la Prueba Simple No Paramétrica). El cálculo del histograma de orden 2 requiere un número de operaciones de orden N2 (donde N es el número de vectores del conjunto). Por ello, varios autores han dedicado mucho cuidado a los algoritmos utilizados para su cálculo. U-Stat utiliza tres algoritmos, y se hemos verificado que en efecto producen resultados idénticos.

  • El algoritmo rápido generalizado (Mayer, 2000)
  • Un algoritmo que generaliza el algoritmo rápido de LeBaron (1997) utilizando reordenamiento, que es de orden N cuando el cálculo se restringe a valores pequeños de e (Mayer, por reportarse)
  • Un algoritmo que implementa el algoritmo auxiliado por cajas de Grassberger (1990) (ampliado para incluir el cálculo de C(1, e) y el uso de tao) que también es de orden N cuando el cálculo se restringe a valores pequeños de e (Mayer, por reportarse)

El autor agradece a CONACYT el financiamiento recibido para el desarrollo de este programa a través del proyecto de investigación "Estadísticos U para Pruebas de Independencia No Lineales" (proyecto número 3416P-S9607).

 

PARA BAJAR U-STAT

En este momento estoy escribiendo varias adiciones al programa U-Stat. Por ello, tan pronto implemente cualquier cambio, informaré del mismo a quien lo haya solicitado por medio de un correo a david.mayer@cide.edu mayerfou@dis1.cide.mx, para que pueda actualizar su versión.

El programa puede ser distribuido gratuitamente, siempre y cuando su uso sea citado y acreditado plenamente y los términos de la licencia incluida en el programa sean cumplidos (todos los derechos reservados).

Por favor reporte cualquier problema que surja, para que el programa pueda ser mejorado. Por el momento, el programa no ha sido corrido en muchas máquinas, por lo que pueden surgir algunos problemas. Cualquier sugerencia y reporte de errores es bienvenida.

USTAT.ZIP

Una vez que baje el archivo ustat.zip, descomprímalo en un directorio c:\ustat y siga las siguientes instrucciones.

1)   Copie los archivos VCF132.OCX, OC30.DLL, MFCANS32.DLL, MSVCRT20.DLL al directorio c:/Windows/System. Si su sistema tiene versiones mas recientes que las que contiene ustat.zip, ¡no las sustituya!

2)   Utilizando la opción para ejecutar comandos que se encuentra en el menu Inicio, ejecute el comando Regsvr32.exe Vcf132.ocx. Si este comando muestra un mensaje exitoso, el programa estará listo para correr haciendo doble click en ustat.exe.

REFERENCIAS

Brock, W. A. (1986a), "Distinguishing Random and Deterministic Systems: Abridged Version", Journal of Economic Theory 40 168-195.

Brock, W. A. (1986b), "Theorems on Distinguishing Deterministic from Random Systems", Dynamic Econometric Modelling, Proceedings of the third International Symposium in Economic Theory and Econometrics (Edited by W. A. Barnett, E. R. Berndt and H. White), 247-265, Cambridge University Press, New York.

Brock, W. A.; Dechert, W. D.; Sheinkman, J.A. y LeBaron, B. (1996), "A Test for Independence Based on the Correlation Dimension", Econometric Reviews 15(3): 197-235.

Dahlquist, G. y Björck, A. (1974), Numerical Methods, Prentice Hall, Inc., New Jersey, U.S.A.

Grassberger, Peter y Itamar Procaccia (1983), "Measuring the strangeness of strange attractors", Physica 9D, 189-208.

Grassberger, Peter (1990), "An optimized box-assisted algorithm for fractal dimensions'', Physics Letters A 148, 63-68.

LeBaron, Blake (1997) "A Fast Algorithm for the BDS Statistic'', Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, July, 1997, 2(2): 53-59.

Mayer-Foulkes, D. (2000), "A generalized fast algorithm for BDS-type Statistics", forthcoming in Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, Volume 4, Number 1, April.

Mayer-Foulkes, D. (1998), "Homogenized Integral U-Statistics for Test of Non-Linearity", Documento de Trabajo del CIDE, División de Economía, No. 118.

Mayer-Foulkes, D. (1995), "A statistical correlation dimension", Journal of Empirical Finance 2 277-293.

Mayer-Foulkes, D., y Raúl Anibal Feliz (1996), "Nonlinear dynamics in the stock exchange", Revista de Análisis Económico Vol. 11, No 1, pp 3-21.

Mizrach, B. (1991). "A simple Nonparametric test for independence." Working paper, Department of Finance, the Wharton School.

Mizrach, B. (1992). "Multivariate nearest-neighbour Forecasts of EMS Exchange Rates." Journal of Applied Econometrics 7; Supplement, S151-63.

Mizrach, B. (1994). "Using U-statistics to detect business cycle non-linearities." Chapter 14 in Willi Semmler (ed) Business Cycles: Theory and Empirical Investigation, Boston, Kluwer Press, 107-29.