# Fijación ordinaria de comisiones máximas del sistema de tarjetas de pago 2021

#### División Económica y División Sistemas de Pago, BCCR

#### Enero 2022

    library(openxlsx) #Permite la lectura de archivos tipo "xlsx"
    library(stargazer)#Para mejor apariencia de tablas
    library(sandwich)#Para matriz de varianzas y covarianzas robusta
    library(lmtest)#Para pruebas de heterocedasticidad y autocorrelación
    library(glmulti)#Para selección de variables
    library(moments)#Para pruebas de normalidad de los residuos
    library(skedastic)#Para pruebas de heterocedasticidad
    library(AER)#Pruebas sobre endogeneidad y estimación IV
    library(truncreg)#Para regresión truncada
    library(car)#Para condición de multicolinealidad
    library(strucchange)#Para prueba estabilidad

# 1 Introducción

El presente documento permite replicar las estimaciones en el documento “Fijación ordinaria de comisiones máximas del sistema de tarjetas de pago 2021.” Asimismo, incorpora observaciones recibidas en el proceso de consulta pública. Además del modelo de regresión lineal y sus pruebas estadísticas, se incluye:

1. Uso de modelos truncados, que incorporen explícitamente que la tasa de comisión resultante no sea negativa o sea lo suficientemente baja para provocar pérdidas al negocio.

2. Estimación obtenida mediante variables instrumentales.

3. Resultados al aplicar una transformación logarítmica a la variable dependiente.

4. Estimación al omitir el Espacio Económico Europeo (EEE).

5. Estimación al restringir la muestra únicamente al caso de países regulados.

6. Modelos de aprendizaje estadístico.

La descripción de los datos utilizados es la siguiente:

    datos<-read.xlsx("Base_datos_adquirencia_intercambio.xlsx", sheet =  1, colNames = TRUE)
    attach(datos)

    #Se describen los datos
    str(datos)

    ## 'data.frame':    183 obs. of  37 variables:
    ##  $ Codigo_Pais           : chr  "ALB" "AND" "ARE" "ARG" ...
    ##  $ Pais                  : chr  "ALBANIA" "ANDORRA" "EMIRATOS ÁRABES UNIDOS" "ARGENTINA" ...
    ##  $ Intercambio           : num  1.4 0.8 1.13 2.85 2 1.85 1.65 1.5 1.3 0.8 ...
    ##  $ Adquirencia           : num  2.55 NA NA 3 2.5 2.35 2.15 2 1.8 1.5 ...
    ##  $ Regulacion_intercambio: num  0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 ...
    ##  $ Regulacion_adquirencia: num  0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 ...
    ##  $ Año                   : num  2020 2020 2021 2016 2017 ...
    ##  $ Cuenta                : num  40 NA 88.2 48.7 48.7 ...
    ##  $ Internet              : num  1.6 NA 44.6 12.7 12.7 ...
    ##  $ Prest_viv             : num  8.47 NA 18.02 3.2 3.2 ...
    ##  $ Debito                : num  26.9 NA 82.9 41.4 41.4 ...
    ##  $ Credito               : num  8.02 NA 45.44 23.97 23.97 ...
    ##  $ ICH                   : num  0.634 NA 0.673 0.611 0.611 ...
    ##  $ Cajero_Autom          : num  30 NA 60.9 50.4 53.1 ...
    ##  $ Crimen                : num  2.289 0 0.464 6.033 5.21 ...
    ##  $ PIB_pc_PPP            : num  13680 NA 67119 23190 23597 ...
    ##  $ Densidad_Pob          : num  104.6 163.8 135.6 15.9 16.1 ...
    ##  $ Densidad_Neg          : num  1.521 NA 3.044 0.211 0.22 ...
    ##  $ Europa                : num  1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Asia_Este             : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ...
    ##  $ Am_lat                : num  0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 ...
    ##  $ IDH                   : num  0.795 0.868 0.89 0.839 0.843 0.842 0.845 0.845 0.845 0.939 ...
    ##  $ Año_2010              : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2011              : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2012              : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2013              : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2014              : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2015              : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2016              : num  0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 ...
    ##  $ Año_2017              : num  0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2018              : num  0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2019              : num  0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 ...
    ##  $ Año_2020              : num  1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 ...
    ##  $ Año_2021              : num  0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 ...
    ##  $ OCDE                  : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ...
    ##  $ EEE                   : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
    ##  $ Dato_mas_reciente     : num  1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 ...

    summary(datos)

    ##  Codigo_Pais            Pais            Intercambio     Adquirencia
    ##  Length:183         Length:183         Min.   :0.280   Min.   :0.360
    ##  Class :character   Class :character   1st Qu.:0.500   1st Qu.:1.010
    ##  Mode  :character   Mode  :character   Median :0.970   Median :1.710
    ##                                        Mean   :1.027   Mean   :1.765
    ##                                        3rd Qu.:1.500   3rd Qu.:2.315
    ##                                        Max.   :2.850   Max.   :5.000
    ##                                        NA's   :16      NA's   :80
    ##  Regulacion_intercambio Regulacion_adquirencia      Año           Cuenta
    ##  Min.   :0.000          Min.   :0.0000         Min.   :2010   Min.   :  3.757
    ##  1st Qu.:0.000          1st Qu.:0.0000         1st Qu.:2014   1st Qu.: 63.055
    ##  Median :0.000          Median :0.0000         Median :2017   Median : 85.405
    ##  Mean   :0.459          Mean   :0.0765         Mean   :2016   Mean   : 77.053
    ##  3rd Qu.:1.000          3rd Qu.:0.0000         3rd Qu.:2019   3rd Qu.: 94.816
    ##  Max.   :1.000          Max.   :1.0000         Max.   :2021   Max.   :100.000
    ##                                                               NA's   :9
    ##     Internet        Prest_viv          Debito          Credito
    ##  Min.   : 1.599   Min.   : 1.098   Min.   : 1.702   Min.   : 0.7779
    ##  1st Qu.:11.272   1st Qu.: 9.219   1st Qu.:41.171   1st Qu.:17.4388
    ##  Median :31.680   Median :16.627   Median :62.985   Median :29.2959
    ##  Mean   :33.911   Mean   :20.062   Mean   :61.302   Mean   :35.8507
    ##  3rd Qu.:51.841   3rd Qu.:32.565   3rd Qu.:84.372   3rd Qu.:53.9681
    ##  Max.   :87.924   Max.   :54.331   Max.   :98.805   Max.   :82.5848
    ##  NA's   :71       NA's   :19       NA's   :9        NA's   :9
    ##       ICH          Cajero_Autom        Crimen          PIB_pc_PPP
    ##  Min.   :0.4061   Min.   : 10.84   Min.   : 0.0000   Min.   :  4335
    ##  1st Qu.:0.6115   1st Qu.: 54.74   1st Qu.: 0.8913   1st Qu.: 19701
    ##  Median :0.6926   Median : 81.74   Median : 1.6809   Median : 29141
    ##  Mean   :0.6798   Mean   : 92.42   Mean   : 5.4663   Mean   : 33529
    ##  3rd Qu.:0.7556   3rd Qu.:118.00   3rd Qu.: 5.0833   3rd Qu.: 45515
    ##  Max.   :0.8450   Max.   :271.54   Max.   :35.9000   Max.   :112308
    ##  NA's   :7        NA's   :4                          NA's   :4
    ##   Densidad_Pob        Densidad_Neg         Europa         Asia_Este
    ##  Min.   :    3.145   Min.   : 0.1032   Min.   :0.0000   Min.   :0.0000
    ##  1st Qu.:   24.929   1st Qu.: 1.5797   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.0000
    ##  Median :   77.015   Median : 3.2695   Median :1.0000   Median :0.0000
    ##  Mean   :  234.504   Mean   : 4.7500   Mean   :0.5082   Mean   :0.0765
    ##  3rd Qu.:  131.640   3rd Qu.: 6.1984   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.0000
    ##  Max.   :19083.374   Max.   :21.7380   Max.   :1.0000   Max.   :1.0000
    ##                      NA's   :15
    ##      Am_lat            IDH            Año_2010          Año_2011
    ##  Min.   :0.0000   Min.   :0.5570   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000
    ##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.8007   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000
    ##  Median :0.0000   Median :0.8585   Median :0.00000   Median :0.00000
    ##  Mean   :0.2459   Mean   :0.8522   Mean   :0.01093   Mean   :0.02732
    ##  3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0.9163   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000
    ##  Max.   :1.0000   Max.   :0.9500   Max.   :1.00000   Max.   :1.00000
    ##                   NA's   :3
    ##     Año_2012          Año_2013         Año_2014          Año_2015
    ##  Min.   :0.00000   Min.   :0.0000   Min.   :0.00000   Min.   :0.00000
    ##  1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.00000
    ##  Median :0.00000   Median :0.0000   Median :0.00000   Median :0.00000
    ##  Mean   :0.02186   Mean   :0.1858   Mean   :0.05464   Mean   :0.06557
    ##  3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.00000
    ##  Max.   :1.00000   Max.   :1.0000   Max.   :1.00000   Max.   :1.00000
    ##
    ##     Año_2016         Año_2017         Año_2018          Año_2019
    ##  Min.   :0.0000   Min.   :0.0000   Min.   :0.00000   Min.   :0.0000
    ##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.0000
    ##  Median :0.0000   Median :0.0000   Median :0.00000   Median :0.0000
    ##  Mean   :0.0765   Mean   :0.2186   Mean   :0.07104   Mean   :0.0929
    ##  3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:0.0000
    ##  Max.   :1.0000   Max.   :1.0000   Max.   :1.00000   Max.   :1.0000
    ##
    ##     Año_2020         Año_2021            OCDE             EEE
    ##  Min.   :0.0000   Min.   :0.00000   Min.   :0.0000   Min.   :0.0000
    ##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.:0.0000   1st Qu.:0.0000
    ##  Median :0.0000   Median :0.00000   Median :1.0000   Median :0.0000
    ##  Mean   :0.1475   Mean   :0.02732   Mean   :0.6175   Mean   :0.3661
    ##  3rd Qu.:0.0000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:1.0000
    ##  Max.   :1.0000   Max.   :1.00000   Max.   :1.0000   Max.   :1.0000
    ##
    ##  Dato_mas_reciente
    ##  Min.   :0.000
    ##  1st Qu.:0.000
    ##  Median :0.000
    ##  Mean   :0.388
    ##  3rd Qu.:1.000
    ##  Max.   :1.000
    ##

    misc<-datos[,c(1,5,6,35)]
    misc<-misc[!duplicated(misc[,1]),]
    #Se elimina Costa Rica
    misc<-misc[misc$Codigo_Pais!="CRI",]

    #Tabla OCDE
    tabla_ocde<-as.data.frame(cbind( c(0,1, "Total"),
    c(sum(misc$OCDE==0), sum(misc$OCDE==1),
    nrow(misc)),
    c(100*sum(misc$OCDE==0)/nrow(misc),       100*sum(misc$OCDE==1)/nrow(misc),
      100*sum(misc$OCDE==0)/nrow(misc)+       100*sum(misc$OCDE==1)/nrow(misc)),
    c(100*sum(misc$OCDE==0)/nrow(misc),
      100*sum(misc$OCDE==0)/nrow(misc)+       100*sum(misc$OCDE==1)/nrow(misc), "") ) )

    names(tabla_ocde)<-c("País pertenece a la OCDE", "Frecuencia", "Porcentaje", "Acumulado")

    #Tabla intercambio
    tabla_int<-as.data.frame(cbind( c(0,1, "Total"),
    c(sum(misc$Regulacion_intercambio==0), sum(misc$Regulacion_intercambio==1),
    nrow(misc)),
    c(100*sum(misc$Regulacion_intercambio==0)/nrow(misc),       100*sum(misc$Regulacion_intercambio==1)/nrow(misc),
      100*sum(misc$Regulacion_intercambio==0)/nrow(misc)+       100*sum(misc$Regulacion_intercambio==1)/nrow(misc)),
    c(100*sum(misc$Regulacion_intercambio==0)/nrow(misc),
      100*sum(misc$Regulacion_intercambio==0)/nrow(misc)+       100*sum(misc$Regulacion_intercambio==1)/nrow(misc), "") ) )

    names(tabla_int)<-c("Regulación en intercambio", "Frecuencia", "Porcentaje", "Acumulado")

    #Tabla adquirencia
    tabla_adq<-as.data.frame(cbind( c(0,1, "Total"),
    c(sum(misc$Regulacion_adquirencia==0), sum(misc$Regulacion_adquirencia==1),
    nrow(misc)),
    c(100*sum(misc$Regulacion_adquirencia==0)/nrow(misc),       100*sum(misc$Regulacion_adquirencia==1)/nrow(misc),
      100*sum(misc$Regulacion_adquirencia==0)/nrow(misc)+       100*sum(misc$Regulacion_adquirencia==1)/nrow(misc)),
    c(100*sum(misc$Regulacion_adquirencia==0)/nrow(misc),
      100*sum(misc$Regulacion_adquirencia==0)/nrow(misc)+       100*sum(misc$Regulacion_adquirencia==1)/nrow(misc), "") ) )

    names(tabla_adq)<-c("Regulación en adquirencia", "Frecuencia", "Porcentaje", "Acumulado")

    tabla_ocde

País pertenece a la OCDE | Frecuencia | Porcentaje | Acumulado
--- | --- | --- | ---
0 | 34 | 48.5714285714286 | 48.5714285714286
1 | 36 | 51.4285714285714 | 100
Total | 70 | 100 |

    tabla_int

Regulación en intercambio | Frecuencia | Porcentaje | Acumulado
--- | --- | --- | ---
0 | 61 | 87.1428571428571 | 87.1428571428571
1 | 9 | 12.8571428571429 | 100
Total | 70 | 100 |

    tabla_adq

Regulación en adquirencia | Frecuencia | Porcentaje | Acumulado
--- | --- | --- | ---
0 | 64 | 91.4285714285714 | 91.4285714285714
1 | 6 | 8.57142857142857 | 100
Total | 70 | 100 |

# 2 Regresiones tasa de intercambio

## 2.1 Modelos base, AICc y BIC

La cantidad de países con información de la tasa de intercambio en la muestra es la siguiente:

    misc<-datos[,c(1,3)]
    misc<-na.omit(misc)
    misc<-misc[!duplicated(misc[,1]),]
    #Se elimina Costa Rica
    misc<-misc[misc$Codigo_Pais!="CRI",]

    #Cantidad de países con información de la tasa de intercambio en la muestra
    nrow(misc)

    ## [1] 65

Se llevan a cabo múltiples especificaciones de regresión lineal para determinar la tasa de intercambio para Costa Rica. Se realizan estimaciones con y sin todas las variables (controles) incluidas en los datos. Adicionalmente, se utilizan criterios de información para seleccionar los controles a partir de una comparación entre la bondad de ajuste y la complejidad del modelo. En particular, estos criterios de información son el Criterio de Información de Akaike Corregido (AICc) para muestra pequeña y el Criterio de Información Bayesiano (BIC). También se incluyen versiones sin controles, con todos los controles, con una transformación logarítmica de la variable dependiente, omitiendo de la muestra el EEE, y restringiendo la muestra a los países que regulan la tasa de intercambio.

    ####################################
    #Con toda la muestra sin logaritmo

    #Regresión sin controles
    modelo_int_sin_cont<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio, datos)

    modelo_int_sin_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_int_sin_cont, vcov. = vcovHC(modelo_int_sin_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_sin_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_int_sin_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_int_sin_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_sin_cont, modelo_int_sin_cont_corr_hc, modelo_int_sin_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio sin controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio sin controles
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.673*** | -0.673*** | -0.673***
| (0.076) | (0.076) | (0.120)
Constant | 1.365*** | 1.365*** | 1.365***
| (0.054) | (0.057) | (0.095)
Observations | 167 |  |
R2 | 0.323 |  |
Adjusted R2 | 0.319 |  |
Residual Std. Error | 0.490 (df = 165) |  |
F Statistic | 78.612*** (df = 1; 165) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_int_sin_cont_sin_reg<-predict(modelo_int_sin_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_sin_cont_con_reg<-predict(modelo_int_sin_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles
    modelo_int_con_cont<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos)

    modelo_int_con_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont, modelo_int_con_cont_corr_hc, modelo_int_con_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio con todos los controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio con todos los controles
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.546*** | -0.546*** | -0.546***
| (0.072) | (0.100) | (0.097)
Cajero_Autom | 0.003*** | 0.003*** | 0.003***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.001 | 0.001 | 0.001
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
Crimen | -0.024*** | -0.024*** | -0.024***
| (0.006) | (0.006) | (0.007)
Cuenta | -0.014*** | -0.014*** | -0.014***
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
Debito | 0.001 | 0.001 | 0.001
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.0003 | -0.0003 | -0.0003
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | -0.009 | -0.009 | -0.009
| (0.007) | (0.007) | (0.007)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -0.854 | -0.854 | -0.854
| (1.811) | (2.024) | (1.994)
Prest_viv | -0.004 | -0.004 | -0.004
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
ICH | -2.684*** | -2.684** | -2.684**
| (0.889) | (1.232) | (1.300)
Internet | 0.009*** | 0.009** | 0.009**
| (0.003) | (0.004) | (0.004)
Europa | -0.482*** | -0.482** | -0.482***
| (0.139) | (0.187) | (0.175)
Asia_Este | -0.068 | -0.068 | -0.068
| (0.165) | (0.194) | (0.192)
Am_lat | 0.230 | 0.230 | 0.230
| (0.180) | (0.258) | (0.262)
Constant | 4.866*** | 4.866*** | 4.866***
| (1.119) | (1.082) | (1.112)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.890 |  |
Adjusted R2 | 0.867 |  |
Residual Std. Error | 0.246 (df = 77) |  |
F Statistic | 38.899*** (df = 16; 77) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_int_con_cont_sin_reg<-predict(modelo_int_con_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_con_cont_con_reg<-predict(modelo_int_con_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_con_cont_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos)

    modelo_int_con_cont_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_ef, modelo_int_con_cont_ef_corr_hc, modelo_int_con_cont_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.582*** | -0.582*** | -0.582***
| (0.075) | (0.094) | (0.092)
Cajero_Autom | 0.003*** | 0.003*** | 0.003***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.002 | 0.002 | 0.002
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
Crimen | -0.025*** | -0.025*** | -0.025***
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
Cuenta | -0.015*** | -0.015*** | -0.015***
| (0.004) | (0.005) | (0.005)
Debito | 0.0004 | 0.0004 | 0.0004
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.0003* | -0.0003 | -0.0003*
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | -0.008 | -0.008 | -0.008
| (0.007) | (0.007) | (0.007)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -0.019 | -0.019 | -0.019
| (1.815) | (2.090) | (2.006)
Prest_viv | -0.007 | -0.007 | -0.007
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
ICH | -2.893*** | -2.893** | -2.893**
| (0.876) | (1.140) | (1.205)
Internet | 0.010*** | 0.010** | 0.010**
| (0.003) | (0.004) | (0.004)
Europa | -0.493*** | -0.493** | -0.493***
| (0.143) | (0.196) | (0.179)
Asia_Este | -0.107 | -0.107 | -0.107
| (0.167) | (0.203) | (0.190)
Am_lat | 0.149 | 0.149 | 0.149
| (0.187) | (0.259) | (0.249)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.271* | 0.271 | 0.271
| (0.145) | (0.192) | (0.205)
Año_2017 | 0.150 | 0.150 | 0.150
| (0.132) | (0.179) | (0.187)
Año_2018 | 0.193 | 0.193 | 0.193
| (0.139) | (0.169) | (0.168)
Año_2019 | 0.265* | 0.265 | 0.265
| (0.138) | (0.186) | (0.181)
Año_2020 | 0.058 | 0.058 | 0.058
| (0.134) | (0.179) | (0.180)
Año_2021 |  |  |
Constant | 4.339*** | 4.339*** | 4.339***
| (1.124) | (1.179) | (1.172)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.901 |  |
Adjusted R2 | 0.872 |  |
Residual Std. Error | 0.240 (df = 72) |  |
F Statistic | 31.295*** (df = 21; 72) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_int_con_cont_ef_sin_reg<-predict(modelo_int_con_cont_ef, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_con_cont_ef_con_reg<-predict(modelo_int_con_cont_ef, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña)
    #Se elimina la tasa de adquirencia en los datos para evitar sus NAs
    datos_int<-na.omit(datos[,-4])

    modelo_int_con_cont_aicc<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_int_con_cont_aicc)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles1<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cajero_Autom” “Crimen”
[4] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Densidad_Neg”
[7] “ICH” “Internet” “Europa”
[10] “Am_lat”

    modelo_int_con_cont_aicc<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa + Am_lat, datos_int)

    modelo_int_con_cont_aicc_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_aicc, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_aicc, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_aicc_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_aicc, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_aicc, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_aicc, modelo_int_con_cont_aicc_corr_hc, modelo_int_con_cont_aicc_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.563*** | -0.563*** | -0.563***
| (0.065) | (0.092) | (0.104)
Cajero_Autom | 0.003*** | 0.003*** | 0.003***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.022*** | -0.022*** | -0.022***
| (0.004) | (0.005) | (0.007)
Cuenta | -0.014*** | -0.014*** | -0.014***
| (0.003) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.0003* | -0.0003** | -0.0003**
| (0.0002) | (0.0001) | (0.0001)
Densidad_Neg | -0.011* | -0.011* | -0.011*
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
ICH | -3.128*** | -3.128*** | -3.128***
| (0.692) | (0.932) | (1.103)
Internet | 0.007*** | 0.007*** | 0.007***
| (0.002) | (0.003) | (0.002)
Europa | -0.427*** | -0.427*** | -0.427***
| (0.074) | (0.072) | (0.074)
Am_lat | 0.254** | 0.254* | 0.254
| (0.121) | (0.148) | (0.184)
Constant | 4.433*** | 4.433*** | 4.433***
| (0.404) | (0.578) | (0.656)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.887 |  |
Adjusted R2 | 0.873 |  |
Residual Std. Error | 0.240 (df = 83) |  |
F Statistic | 65.163*** (df = 10; 83) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC
    modelo_int_con_cont_bic<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_int_con_cont_bic)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles2<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cajero_Autom” “Crimen”
[4] “Cuenta” “ICH” “Internet”
[7] “Europa” “Am_lat”

    modelo_int_con_cont_bic<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + ICH + Internet + Europa + Am_lat, datos_int)

    modelo_int_con_cont_bic_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_bic, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_bic, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_bic_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_bic, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_bic, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_bic, modelo_int_con_cont_bic_corr_hc, modelo_int_con_cont_bic_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.560*** | -0.560*** | -0.560***
| (0.066) | (0.092) | (0.104)
Cajero_Autom | 0.003*** | 0.003*** | 0.003***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.022*** | -0.022*** | -0.022***
| (0.004) | (0.005) | (0.007)
Cuenta | -0.015*** | -0.015*** | -0.015***
| (0.003) | (0.002) | (0.002)
ICH | -3.184*** | -3.184*** | -3.184**
| (0.704) | (0.970) | (1.240)
Internet | 0.008*** | 0.008*** | 0.008***
| (0.002) | (0.002) | (0.003)
Europa | -0.360*** | -0.360*** | -0.360***
| (0.071) | (0.067) | (0.072)
Am_lat | 0.326*** | 0.326** | 0.326*
| (0.121) | (0.145) | (0.178)
Constant | 4.407*** | 4.407*** | 4.407***
| (0.411) | (0.594) | (0.738)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.878 |  |
Adjusted R2 | 0.866 |  |
Residual Std. Error | 0.246 (df = 85) |  |
F Statistic | 76.164*** (df = 8; 85) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña), más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_con_cont_aicc_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Año_2010, datos_int$Año_2011, datos_int$Año_2012, datos_int$Año_2013, datos_int$Año_2014, datos_int$Año_2015, datos_int$Año_2016, datos_int$Año_2017, datos_int$Año_2018, datos_int$Año_2019, datos_int$Año_2020, datos_int$Año_2021, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_int_con_cont_aicc_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 22
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 23
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles3<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cajero_Autom” “Crimen”
[16] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Densidad_Neg”
[19] “ICH” “Internet” “Europa”
[22] “Am_lat”

    modelo_int_con_cont_aicc_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa + Am_lat, datos_int)

    modelo_int_con_cont_aicc_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_aicc_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_aicc_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_aicc_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_aicc_ef, modelo_int_con_cont_aicc_ef_corr_hc, modelo_int_con_cont_aicc_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.593*** | -0.593*** | -0.593***
| (0.068) | (0.086) | (0.095)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.210 | 0.210 | 0.210
| (0.133) | (0.176) | (0.202)
Año_2017 | 0.119 | 0.119 | 0.119
| (0.123) | (0.169) | (0.185)
Año_2018 | 0.146 | 0.146 | 0.146
| (0.130) | (0.161) | (0.175)
Año_2019 | 0.228* | 0.228 | 0.228
| (0.130) | (0.178) | (0.176)
Año_2020 | 0.018 | 0.018 | 0.018
| (0.126) | (0.172) | (0.177)
Año_2021 |  |  |
Cajero_Autom | 0.003*** | 0.003*** | 0.003***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.024*** | -0.024*** | -0.024***
| (0.004) | (0.005) | (0.007)
Cuenta | -0.015*** | -0.015*** | -0.015***
| (0.003) | (0.002) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.0003* | -0.0003** | -0.0003**
| (0.0002) | (0.0001) | (0.0001)
Densidad_Neg | -0.012* | -0.012* | -0.012*
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
ICH | -3.138*** | -3.138*** | -3.138***
| (0.687) | (0.860) | (0.962)
Internet | 0.008*** | 0.008*** | 0.008***
| (0.002) | (0.003) | (0.002)
Europa | -0.430*** | -0.430*** | -0.430***
| (0.083) | (0.080) | (0.079)
Am_lat | 0.222* | 0.222 | 0.222
| (0.127) | (0.141) | (0.174)
Constant | 4.422*** | 4.422*** | 4.422***
| (0.412) | (0.582) | (0.667)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.897 |  |
Adjusted R2 | 0.877 |  |
Residual Std. Error | 0.236 (df = 78) |  |
F Statistic | 45.347*** (df = 15; 78) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC, más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_con_cont_bic_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Año_2010, datos_int$Año_2011, datos_int$Año_2012, datos_int$Año_2013, datos_int$Año_2014, datos_int$Año_2015, datos_int$Año_2016, datos_int$Año_2017, datos_int$Año_2018, datos_int$Año_2019, datos_int$Año_2020, datos_int$Año_2021, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_int_con_cont_bic_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 22
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 23
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 22
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #No se eliminan más columnas
    controles4<-controles

    #Variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cajero_Autom” “Crimen”
[16] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Densidad_Neg”
[19] “ICH” “Internet” “Europa”

    modelo_int_con_cont_bic_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa, datos_int)

    modelo_int_con_cont_bic_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_bic_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_bic_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_bic_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_bic_ef, modelo_int_con_cont_bic_ef_corr_hc, modelo_int_con_cont_bic_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.619*** | -0.619*** | -0.619***
| (0.067) | (0.088) | (0.091)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.208 | 0.208 | 0.208
| (0.135) | (0.184) | (0.213)
Año_2017 | 0.127 | 0.127 | 0.127
| (0.124) | (0.173) | (0.193)
Año_2018 | 0.133 | 0.133 | 0.133
| (0.131) | (0.169) | (0.177)
Año_2019 | 0.205 | 0.205 | 0.205
| (0.131) | (0.180) | (0.179)
Año_2020 | -0.022 | -0.022 | -0.022
| (0.126) | (0.176) | (0.175)
Año_2021 |  |  |
Cajero_Autom | 0.003*** | 0.003*** | 0.003***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.021*** | -0.021*** | -0.021***
| (0.004) | (0.004) | (0.005)
Cuenta | -0.017*** | -0.017*** | -0.017***
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.0003** | -0.0003** | -0.0003**
| (0.0002) | (0.0001) | (0.0001)
Densidad_Neg | -0.013** | -0.013* | -0.013*
| (0.006) | (0.007) | (0.007)
ICH | -2.896*** | -2.896*** | -2.896***
| (0.681) | (0.842) | (0.905)
Internet | 0.008*** | 0.008*** | 0.008***
| (0.002) | (0.003) | (0.002)
Europa | -0.511*** | -0.511*** | -0.511***
| (0.069) | (0.079) | (0.083)
Constant | 4.561*** | 4.561*** | 4.561***
| (0.409) | (0.515) | (0.571)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.893 |  |
Adjusted R2 | 0.874 |  |
Residual Std. Error | 0.239 (df = 79) |  |
F Statistic | 47.163*** (df = 14; 79) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

## 2.2 Modelos de regresión truncados

Una crítica a los modelos de regresión lineal anteriores es que no toman en consideración el posible truncamiento de la variable de respuesta. Una variable es truncada cuando no puede observarse su valor después de cierto umbral en otra variable que la define (llamada variable latente). En el caso de las comisiones de intercambio y adquirencia, no es posible observar valores negativos. Igualmente, no debería ser posible observar tasas por debajo del costo de operación. Por ello, se realiza el ejercicio de estimar modelos con un truncamiento de tasas de intercambio en 0 y 0.28 (mínimo valor en la muestra, que corresponde a España).

    #Se realiza modelos truncados

    #Intercambio

    #AICc
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_int_0_aicc<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0_aicc)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet +
    ##     Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0, direction = "left",
    ##     model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 5.04E-10
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.74974261  0.45224721 10.5025 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.57523979  0.06593142 -8.7248 < 2.2e-16 ***
    ## Cajero_Autom            0.00340113  0.00084280  4.0355 5.448e-05 ***
    ## Crimen                 -0.02339993  0.00430324 -5.4377 5.396e-08 ***
    ## Cuenta                 -0.01465299  0.00282440 -5.1880 2.126e-07 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00036806  0.00020646 -1.7827  0.074629 .
    ## Densidad_Neg           -0.01374546  0.00688416 -1.9967  0.045860 *
    ## ICH                    -3.45838155  0.76263710 -4.5348 5.767e-06 ***
    ## Internet                0.00743298  0.00278568  2.6683  0.007624 **
    ## Europa                 -0.49648477  0.08193500 -6.0595 1.365e-09 ***
    ## Am_lat                  0.17515029  0.12813508  1.3669  0.171651
    ## sigma                   0.24012774  0.01972700 12.1725 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 13.051 on 12 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0_aicc_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_aicc, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0_aicc_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_aicc, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.28 tasa intercambio mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_int_0.28_aicc<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0.28, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0.28_aicc)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet +
    ##     Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0.28, direction = "left",
    ##     model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 8.39E-08
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error  t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             5.7511e+00  5.4482e-01  10.5559 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -7.3434e-01  7.1985e-02 -10.2012 < 2.2e-16 ***
    ## Cajero_Autom            5.5862e-03  9.6731e-04   5.7750 7.693e-09 ***
    ## Crimen                 -2.6270e-02  4.1246e-03  -6.3692 1.901e-10 ***
    ## Cuenta                 -2.0773e-02  3.1604e-03  -6.5727 4.940e-11 ***
    ## Densidad_Pob           -1.3036e-03  3.5173e-04  -3.7063 0.0002103 ***
    ## Densidad_Neg           -2.5845e-02  8.1912e-03  -3.1552 0.0016040 **
    ## ICH                    -3.3968e+00  9.1972e-01  -3.6933 0.0002213 ***
    ## Internet               -1.2065e-05  4.1300e-03  -0.0029 0.9976692
    ## Europa                 -1.0681e+00  1.3169e-01  -8.1112 4.441e-16 ***
    ## Am_lat                 -4.7379e-01  1.7127e-01  -2.7663 0.0056698 **
    ## sigma                   2.2311e-01  1.8027e-02  12.3763 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 67.275 on 12 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0.28_aicc_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_aicc, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0.28_aicc_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_aicc, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #BIC
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_int_0_bic<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0_bic)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int,
    ##     point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE,
    ##     scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 2.5E-11
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.79206739  0.46755622 10.2492 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.57103824  0.06840788 -8.3476 < 2.2e-16 ***
    ## Cajero_Autom            0.00394341  0.00085589  4.6074 4.078e-06 ***
    ## Crimen                 -0.02328399  0.00449190 -5.1836 2.177e-07 ***
    ## Cuenta                 -0.01679999  0.00284502 -5.9050 3.526e-09 ***
    ## ICH                    -3.64428299  0.78060687 -4.6685 3.034e-06 ***
    ## Internet                0.00807803  0.00263406  3.0668  0.002164 **
    ## Europa                 -0.42275613  0.07935834 -5.3272 9.975e-08 ***
    ## Am_lat                  0.26244198  0.12758678  2.0570  0.039689 *
    ## sigma                   0.25067067  0.02067967 12.1216 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 9.1485 on 10 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0_bic_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_bic, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0_bic_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_bic, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.28 tasa intercambio mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_int_0.28_bic<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0.28, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0.28_bic)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int,
    ##     point = 0.28, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE,
    ##     x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 7.87E-11
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                          Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             6.5275102  0.5843898 11.1698 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.7151469  0.0755144 -9.4703 < 2.2e-16 ***
    ## Cajero_Autom            0.0066280  0.0010322  6.4215 1.349e-10 ***
    ## Crimen                 -0.0281502  0.0044445 -6.3337 2.393e-10 ***
    ## Cuenta                 -0.0258706  0.0033526 -7.7167 1.199e-14 ***
    ## ICH                    -5.1550500  0.8935082 -5.7694 7.953e-09 ***
    ## Internet                0.0083156  0.0034389  2.4181    0.0156 *
    ## Europa                 -0.8857816  0.1232534 -7.1867 6.639e-13 ***
    ## Am_lat                 -0.1750184  0.1526156 -1.1468    0.2515
    ## sigma                   0.2406730  0.0197278 12.1997 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 56.435 on 10 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0.28_bic_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_bic, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0.28_bic_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_bic, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #AICc con efectos fijos de tiempo
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_int_0_aicc_ef<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0_aicc_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet +
    ##     Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0, direction = "left",
    ##     model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 1.59E-08
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.68261229  0.43213626 10.8360 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.59862976  0.06705630 -8.9273 < 2.2e-16 ***
    ## Año_2016                0.21183218  0.12965340  1.6338  0.102294
    ## Año_2017                0.10161105  0.11986379  0.8477  0.396593
    ## Año_2018                0.14660908  0.12548761  1.1683  0.242680
    ## Año_2019                0.22643853  0.12658730  1.7888  0.073648 .
    ## Año_2020                0.01508696  0.12270166  0.1230  0.902142
    ## Cajero_Autom            0.00314181  0.00079242  3.9649 7.344e-05 ***
    ## Crimen                 -0.02497359  0.00423577 -5.8959 3.727e-09 ***
    ## Cuenta                 -0.01531785  0.00273043 -5.6100 2.023e-08 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00037248  0.00019863 -1.8752  0.060766 .
    ## Densidad_Neg           -0.01442245  0.00667634 -2.1602  0.030755 *
    ## ICH                    -3.40048054  0.71592763 -4.7498 2.037e-06 ***
    ## Internet                0.00797805  0.00259585  3.0734  0.002116 **
    ## Europa                 -0.48215577  0.08513886 -5.6632 1.486e-08 ***
    ## Am_lat                  0.15630397  0.12851886  1.2162  0.223911
    ## sigma                   0.22747538  0.01847061 12.3155 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 16.933 on 17 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0_aicc_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_aicc_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0_aicc_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_aicc_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.28 tasa intercambio mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_int_0.28_aicc_ef<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0.28, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0.28_aicc_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet +
    ##     Europa + Am_lat, data = datos_int, point = 0.28, direction = "left",
    ##     model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 1.17E-08
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             5.55716445  0.51227652 10.8480 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.70894270  0.07108638 -9.9730 < 2.2e-16 ***
    ## Año_2016                0.12168491  0.13066440  0.9313 0.3517097
    ## Año_2017               -0.07230669  0.12208700 -0.5923 0.5536795
    ## Año_2018                0.09896685  0.12208174  0.8107 0.4175606
    ## Año_2019                0.15507776  0.12573708  1.2333 0.2174454
    ## Año_2020               -0.03196287  0.11988697 -0.2666 0.7897707
    ## Cajero_Autom            0.00504685  0.00093900  5.3747 7.670e-08 ***
    ## Crimen                 -0.02705914  0.00407461 -6.6409 3.117e-11 ***
    ## Cuenta                 -0.02039616  0.00302318 -6.7466 1.514e-11 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00130517  0.00033619 -3.8822 0.0001035 ***
    ## Densidad_Neg           -0.02445760  0.00791542 -3.0899 0.0020025 **
    ## ICH                    -3.21724270  0.86583133 -3.7158 0.0002026 ***
    ## Internet                0.00033428  0.00392109  0.0853 0.9320616
    ## Europa                 -0.97421765  0.12685416 -7.6798 1.599e-14 ***
    ## Am_lat                 -0.42362347  0.16629037 -2.5475 0.0108500 *
    ## sigma                   0.21215558  0.01731552 12.2523 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 71.432 on 17 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_aicc_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_aicc_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #BIC con efectos fijos de tiempo
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_int_0_bic_ef<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa, data = datos_int, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0_bic_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet +
    ##     Europa, data = datos_int, point = 0, direction = "left",
    ##     model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 4.84E-10
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.78549318  0.43536088 10.9920 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.61835246  0.06658186 -9.2871 < 2.2e-16 ***
    ## Año_2016                0.20913479  0.13243183  1.5792 0.1142929
    ## Año_2017                0.10455896  0.12235598  0.8545 0.3928019
    ## Año_2018                0.13815443  0.12789172  1.0802 0.2800329
    ## Año_2019                0.21159079  0.12862246  1.6451 0.0999589 .
    ## Año_2020               -0.01270604  0.12307020 -0.1032 0.9177707
    ## Cajero_Autom            0.00311089  0.00081307  3.8261 0.0001302 ***
    ## Crimen                 -0.02306933  0.00400626 -5.7583 8.496e-09 ***
    ## Cuenta                 -0.01687995  0.00247383 -6.8234 8.890e-12 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00044419  0.00020267 -2.1917 0.0284002 *
    ## Densidad_Neg           -0.01608536  0.00675763 -2.3803 0.0172973 *
    ## ICH                    -3.22872888  0.71937616 -4.4882 7.182e-06 ***
    ## Internet                0.00787729  0.00268589  2.9328 0.0033587 **
    ## Europa                 -0.54571602  0.06980607 -7.8176 5.329e-15 ***
    ## sigma                   0.23211385  0.01879665 12.3487 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 16.221 on 16 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0_bic_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_bic_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0_bic_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0_bic_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.28 tasa intercambio mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_int_0.28_bic_ef<-truncreg(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet + Europa, data = datos_int, point = 0.28, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_int_0.28_bic_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cajero_Autom +
    ##     Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + ICH + Internet +
    ##     Europa, data = datos_int, point = 0.28, direction = "left",
    ##     model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 7.92E-10
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error  t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             5.43750609  0.49295134  11.0305 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.64124939  0.06283899 -10.2046 < 2.2e-16 ***
    ## Año_2016                0.16107010  0.12602814   1.2780  0.201232
    ## Año_2017               -0.04674505  0.11831503  -0.3951  0.692777
    ## Año_2018                0.13126455  0.11862031   1.1066  0.268469
    ## Año_2019                0.20198943  0.12113394   1.6675  0.095417 .
    ## Año_2020                0.03610082  0.11440437   0.3156  0.752341
    ## Cajero_Autom            0.00493186  0.00090142   5.4712 4.470e-08 ***
    ## Crimen                 -0.03067871  0.00377009  -8.1374 4.441e-16 ***
    ## Cuenta                 -0.01703253  0.00258910  -6.5786 4.751e-11 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00086946  0.00026802  -3.2440  0.001179 **
    ## Densidad_Neg           -0.01829020  0.00725017  -2.5227  0.011645 *
    ## ICH                    -4.04175105  0.78946870  -5.1196 3.062e-07 ***
    ## Internet                0.00381990  0.00348323   1.0967  0.272792
    ## Europa                 -0.73919319  0.07512852  -9.8390 < 2.2e-16 ***
    ## sigma                   0.20689686  0.01646762  12.5639 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: 67.72 on 16 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_int_trunc_0.28_bic_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_bic_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_trunc_0.28_bic_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_int_0.28_bic_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    pred_int_trunc_0_todos_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_ef_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_ef_sin_reg)))

    pred_int_trunc_0_todos_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_ef_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_ef_con_reg)))

    pred_int_trunc_0.28_todos_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_ef_sin_reg)))

    pred_int_trunc_0.28_todos_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_ef_con_reg)))

## 2.3 Transformación logarítmica de la variable dependiente

    ####################################
    #Con toda la muestra con logaritmo

    #Regresión sin controles
    modelo_log_int_sin_cont<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio, datos)

    modelo_log_int_sin_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_log_int_sin_cont, vcov. = vcovHC(modelo_log_int_sin_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_int_sin_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_log_int_sin_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_log_int_sin_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_int_sin_cont, modelo_log_int_sin_cont_corr_hc, modelo_log_int_sin_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio sin controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio sin controles
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.816*** | -0.816*** | -0.816***
| (0.083) | (0.083) | (0.134)
Constant | 0.237*** | 0.237*** | 0.237***
| (0.059) | (0.044) | (0.070)
Observations | 167 |  |
R2 | 0.367 |  |
Adjusted R2 | 0.364 |  |
Residual Std. Error | 0.539 (df = 165) |  |
F Statistic | 95.864*** (df = 1; 165) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_log_int_sin_cont_sin_reg<-exp(predict(modelo_log_int_sin_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_log_int_sin_cont_con_reg<-exp(predict(modelo_log_int_sin_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])

    #Regresión con todos los controles
    modelo_log_int_con_cont<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos)

    modelo_log_int_con_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_log_int_con_cont, vcov. = vcovHC(modelo_log_int_con_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_int_con_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_log_int_con_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_log_int_con_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_int_con_cont, modelo_log_int_con_cont_corr_hc, modelo_log_int_con_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio con todos los controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio con todos los controles
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.630*** | -0.630*** | -0.630***
| (0.080) | (0.108) | (0.127)
Cajero_Autom | 0.002 | 0.002 | 0.002*
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.007* | 0.007 | 0.007
| (0.004) | (0.005) | (0.004)
Crimen | -0.012* | -0.012** | -0.012**
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
Cuenta | -0.019*** | -0.019*** | -0.019***
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
Debito | 0.0002 | 0.0002 | 0.0002
| (0.003) | (0.003) | (0.004)
Densidad_Pob | -0.0005** | -0.0005** | -0.0005**
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | -0.011 | -0.011 | -0.011
| (0.008) | (0.008) | (0.010)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -0.650 | -0.650 | -0.650
| (2.004) | (2.136) | (1.880)
Prest_viv | -0.009 | -0.009 | -0.009
| (0.005) | (0.006) | (0.006)
ICH | -2.173** | -2.173* | -2.173
| (0.984) | (1.251) | (1.456)
Internet | 0.007* | 0.007 | 0.007
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
Europa | -0.717*** | -0.717*** | -0.717***
| (0.154) | (0.186) | (0.168)
Asia_Este | 0.150 | 0.150 | 0.150
| (0.182) | (0.189) | (0.173)
Am_lat | -0.289 | -0.289 | -0.289
| (0.199) | (0.230) | (0.221)
Constant | 3.852*** | 3.852*** | 3.852***
| (1.238) | (1.184) | (0.942)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.898 |  |
Adjusted R2 | 0.876 |  |
Residual Std. Error | 0.272 (df = 77) |  |
F Statistic | 42.240*** (df = 16; 77) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_log_int_con_cont_sin_reg<-exp(predict(modelo_log_int_con_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_log_int_con_cont_con_reg<-exp(predict(modelo_log_int_con_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])

    #Regresión con todos los controles más efectos fijos de tiempo
    modelo_log_int_con_cont_ef<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos)

    modelo_log_int_con_cont_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_ef, vcov. = vcovHC(modelo_log_int_con_cont_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_int_con_cont_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_log_int_con_cont_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_int_con_cont_ef, modelo_log_int_con_cont_ef_corr_hc, modelo_log_int_con_cont_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.621*** | -0.621*** | -0.621***
| (0.086) | (0.103) | (0.118)
Cajero_Autom | 0.002 | 0.002 | 0.002
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.006 | 0.006 | 0.006
| (0.004) | (0.005) | (0.005)
Crimen | -0.012* | -0.012** | -0.012*
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
Cuenta | -0.019*** | -0.019*** | -0.019***
| (0.005) | (0.006) | (0.006)
Debito | -0.0004 | -0.0004 | -0.0004
| (0.003) | (0.004) | (0.004)
Densidad_Pob | -0.0004* | -0.0004* | -0.0004*
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | -0.010 | -0.010 | -0.010
| (0.008) | (0.008) | (0.010)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -0.512 | -0.512 | -0.512
| (2.083) | (2.186) | (1.865)
Prest_viv | -0.010* | -0.010 | -0.010
| (0.006) | (0.006) | (0.007)
ICH | -2.153** | -2.153* | -2.153
| (1.006) | (1.191) | (1.341)
Internet | 0.008** | 0.008* | 0.008
| (0.004) | (0.004) | (0.005)
Europa | -0.660*** | -0.660*** | -0.660***
| (0.164) | (0.216) | (0.192)
Asia_Este | 0.173 | 0.173 | 0.173
| (0.192) | (0.215) | (0.188)
Am_lat | -0.245 | -0.245 | -0.245
| (0.215) | (0.256) | (0.248)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | -0.004 | -0.004 | -0.004
| (0.167) | (0.173) | (0.173)
Año_2017 | -0.076 | -0.076 | -0.076
| (0.151) | (0.188) | (0.193)
Año_2018 | 0.017 | 0.017 | 0.017
| (0.160) | (0.177) | (0.179)
Año_2019 | 0.083 | 0.083 | 0.083
| (0.158) | (0.185) | (0.179)
Año_2020 | -0.036 | -0.036 | -0.036
| (0.154) | (0.197) | (0.196)
Año_2021 |  |  |
Constant | 3.686*** | 3.686*** | 3.686***
| (1.290) | (1.249) | (1.012)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.901 |  |
Adjusted R2 | 0.873 |  |
Residual Std. Error | 0.276 (df = 72) |  |
F Statistic | 31.315*** (df = 21; 72) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_log_int_con_cont_ef_sin_reg<-exp(predict(modelo_log_int_con_cont_ef, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_log_int_con_cont_ef_con_reg<-exp(predict(modelo_log_int_con_cont_ef, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña)
    #Se elimina la tasa de adquirencia en los datos para evitar sus NAs
    datos_int<-na.omit(datos[,-4])

    modelo_log_int_con_cont_aicc<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_log_int_con_cont_aicc)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles1<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cajero_Autom” “Credito”
[4] “Crimen” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[7] “Prest_viv” “ICH” “Internet”
[10] “Europa” “Am_lat”

    modelo_log_int_con_cont_aicc<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Am_lat, datos_int)

    modelo_log_int_con_cont_aicc_corr_hc<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_aicc, vcov. = vcovHC(modelo_log_int_con_cont_aicc, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_int_con_cont_aicc_corr_hac<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_aicc, vcov. = vcovHAC(modelo_log_int_con_cont_aicc, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_int_con_cont_aicc, modelo_log_int_con_cont_aicc_corr_hc, modelo_log_int_con_cont_aicc_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según AICc",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según AICc
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.635*** | -0.635*** | -0.635***
| (0.073) | (0.102) | (0.124)
Cajero_Autom | 0.002 | 0.002 | 0.002*
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.007** | 0.007** | 0.007**
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Crimen | -0.011** | -0.011*** | -0.011*
| (0.005) | (0.004) | (0.006)
Cuenta | -0.020*** | -0.020*** | -0.020***
| (0.003) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Prest_viv | -0.011** | -0.011* | -0.011*
| (0.005) | (0.006) | (0.006)
ICH | -2.209*** | -2.209** | -2.209*
| (0.788) | (0.907) | (1.126)
Internet | 0.006** | 0.006** | 0.006**
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Europa | -0.781*** | -0.781*** | -0.781***
| (0.086) | (0.092) | (0.099)
Am_lat | -0.381*** | -0.381*** | -0.381**
| (0.137) | (0.132) | (0.149)
Constant | 3.473*** | 3.473*** | 3.473***
| (0.457) | (0.522) | (0.646)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.893 |  |
Adjusted R2 | 0.879 |  |
Residual Std. Error | 0.269 (df = 82) |  |
F Statistic | 62.413*** (df = 11; 82) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC
    modelo_log_int_con_cont_bic<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_log_int_con_cont_bic)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 10
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles2<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Credito” “Cuenta”
[4] “Densidad_Pob” “Prest_viv” “Europa”
[7] “Am_lat”

    modelo_log_int_con_cont_bic<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Credito + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + Europa + Am_lat, datos_int)

    modelo_log_int_con_cont_bic_corr_hc<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_bic, vcov. = vcovHC(modelo_log_int_con_cont_bic, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_int_con_cont_bic_corr_hac<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_bic, vcov. = vcovHAC(modelo_log_int_con_cont_bic, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_int_con_cont_bic, modelo_log_int_con_cont_bic_corr_hc, modelo_log_int_con_cont_bic_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según BIC",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según BIC
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.690*** | -0.690*** | -0.690***
| (0.070) | (0.088) | (0.112)
Credito | 0.009*** | 0.009*** | 0.009**
| (0.003) | (0.003) | (0.004)
Cuenta | -0.020*** | -0.020*** | -0.020***
| (0.003) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0001) | (0.0002)
Prest_viv | -0.012** | -0.012** | -0.012**
| (0.004) | (0.005) | (0.006)
Europa | -0.803*** | -0.803*** | -0.803***
| (0.083) | (0.080) | (0.090)
Am_lat | -0.521*** | -0.521*** | -0.521***
| (0.126) | (0.128) | (0.146)
Constant | 2.267*** | 2.267*** | 2.267***
| (0.208) | (0.189) | (0.197)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.878 |  |
Adjusted R2 | 0.869 |  |
Residual Std. Error | 0.280 (df = 86) |  |
F Statistic | 88.830*** (df = 7; 86) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña), más efectos fijos de tiempo
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Año_2010, datos_int$Año_2011, datos_int$Año_2012, datos_int$Año_2013, datos_int$Año_2014, datos_int$Año_2015, datos_int$Año_2016, datos_int$Año_2017, datos_int$Año_2018, datos_int$Año_2019, datos_int$Año_2020, datos_int$Año_2021, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_log_int_con_cont_aicc_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 21
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 24
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles3<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cajero_Autom” “Credito”
[16] “Crimen” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[19] “Prest_viv” “ICH” “Internet”
[22] “Europa” “Am_lat”

    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Am_lat, datos_int)

    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHC(modelo_log_int_con_cont_aicc_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_log_int_con_cont_aicc_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_int_con_cont_aicc_ef, modelo_log_int_con_cont_aicc_ef_corr_hc, modelo_log_int_con_cont_aicc_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.616*** | -0.616*** | -0.616***
| (0.078) | (0.093) | (0.111)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.051 | 0.051 | 0.051
| (0.157) | (0.167) | (0.177)
Año_2017 | -0.060 | -0.060 | -0.060
| (0.145) | (0.188) | (0.197)
Año_2018 | 0.065 | 0.065 | 0.065
| (0.151) | (0.173) | (0.180)
Año_2019 | 0.109 | 0.109 | 0.109
| (0.153) | (0.186) | (0.190)
Año_2020 | 0.002 | 0.002 | 0.002
| (0.147) | (0.196) | (0.201)
Año_2021 |  |  |
Cajero_Autom | 0.002 | 0.002 | 0.002
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.006* | 0.006* | 0.006*
| (0.003) | (0.003) | (0.004)
Crimen | -0.012** | -0.012*** | -0.012**
| (0.005) | (0.004) | (0.006)
Cuenta | -0.020*** | -0.020*** | -0.020***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Prest_viv | -0.012** | -0.012** | -0.012**
| (0.005) | (0.006) | (0.006)
ICH | -2.119** | -2.119** | -2.119**
| (0.803) | (0.848) | (1.015)
Internet | 0.007** | 0.007** | 0.007**
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Europa | -0.734*** | -0.734*** | -0.734***
| (0.093) | (0.104) | (0.112)
Am_lat | -0.340** | -0.340** | -0.340**
| (0.147) | (0.142) | (0.163)
Constant | 3.347*** | 3.347*** | 3.347***
| (0.481) | (0.562) | (0.642)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.898 |  |
Adjusted R2 | 0.877 |  |
Residual Std. Error | 0.272 (df = 77) |  |
F Statistic | 42.282*** (df = 16; 77) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC, más efectos fijos de tiempo
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_int)

    controles<- cbind(datos_int$Regulacion_intercambio, datos_int$Año_2010, datos_int$Año_2011, datos_int$Año_2012, datos_int$Año_2013, datos_int$Año_2014, datos_int$Año_2015, datos_int$Año_2016, datos_int$Año_2017, datos_int$Año_2018, datos_int$Año_2019, datos_int$Año_2020, datos_int$Año_2021, datos_int$Cajero_Autom, datos_int$Credito, datos_int$Crimen, datos_int$Cuenta, datos_int$Debito, datos_int$Densidad_Pob, datos_int$Densidad_Neg, datos_int$PIB_pc_PPP, datos_int$IDH, datos_int$Prest_viv, datos_int$ICH, datos_int$Internet, datos_int$Europa, datos_int$Asia_Este, datos_int$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_log_int_con_cont_bic_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 21
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 24
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles, datos_int))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Intercambio) ~ controles[,-c(i+12)], datos_int))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #No se eliminan más columnas
    controles4<-controles

    #Variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Credito” “Crimen”
[16] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[19] “ICH” “Internet” “Europa”
[22] “Am_lat”

    modelo_log_int_con_cont_bic_ef<-lm(log(Intercambio) ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Credito + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Am_lat, datos_int)

    modelo_log_int_con_cont_bic_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHC(modelo_log_int_con_cont_bic_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_int_con_cont_bic_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_log_int_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_log_int_con_cont_bic_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_int_con_cont_bic_ef, modelo_log_int_con_cont_bic_ef_corr_hc, modelo_log_int_con_cont_bic_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.630*** | -0.630*** | -0.630***
| (0.078) | (0.097) | (0.115)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.072 | 0.072 | 0.072
| (0.158) | (0.173) | (0.179)
Año_2017 | -0.027 | -0.027 | -0.027
| (0.145) | (0.193) | (0.199)
Año_2018 | 0.086 | 0.086 | 0.086
| (0.152) | (0.179) | (0.184)
Año_2019 | 0.145 | 0.145 | 0.145
| (0.152) | (0.192) | (0.193)
Año_2020 | 0.020 | 0.020 | 0.020
| (0.148) | (0.208) | (0.211)
Año_2021 |  |  |
Credito | 0.009*** | 0.009*** | 0.009***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Crimen | -0.011** | -0.011*** | -0.011**
| (0.005) | (0.004) | (0.005)
Cuenta | -0.020*** | -0.020*** | -0.020***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Prest_viv | -0.013** | -0.013** | -0.013**
| (0.005) | (0.006) | (0.005)
ICH | -1.838** | -1.838** | -1.838*
| (0.791) | (0.814) | (1.041)
Internet | 0.006** | 0.006* | 0.006*
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Europa | -0.751*** | -0.751*** | -0.751***
| (0.094) | (0.107) | (0.109)
Am_lat | -0.365** | -0.365** | -0.365**
| (0.148) | (0.143) | (0.160)
Constant | 3.244*** | 3.244*** | 3.244***
| (0.481) | (0.546) | (0.660)
Observations | 94 |  |
R2 | 0.894 |  |
Adjusted R2 | 0.874 |  |
Residual Std. Error | 0.274 (df = 78) |  |
F Statistic | 44.051*** (df = 15; 78) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

## 2.4 Omitir al Espacio Económico Europeo (EEE) en la estimación

    ####################################
    #Se filtran los datos para excluir países del EEE
    datos_sin_EEE<-datos[datos$EEE != 1,]

    #Con toda la muestra sin logaritmo

    #Regresión sin controles
    modelo_int_sin_cont_sin_EEE<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio, datos_sin_EEE)

    modelo_int_sin_cont_sin_EEE_corr_hc<-coeftest(modelo_int_sin_cont_sin_EEE, vcov. = vcovHC(modelo_int_sin_cont_sin_EEE, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_sin_cont_sin_EEE_corr_hac<-coeftest(modelo_int_sin_cont_sin_EEE, vcov. = vcovHAC(modelo_int_sin_cont_sin_EEE, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_sin_cont_sin_EEE, modelo_int_sin_cont_sin_EEE_corr_hc, modelo_int_sin_cont_sin_EEE_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio sin controles y sin EEE",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio sin controles y sin EEE
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.575*** | -0.575*** | -0.575***
| (0.090) | (0.089) | (0.132)
Constant | 1.579*** | 1.579*** | 1.579***
| (0.061) | (0.065) | (0.082)
Observations | 100 |  |
R2 | 0.295 |  |
Adjusted R2 | 0.288 |  |
Residual Std. Error | 0.448 (df = 98) |  |
F Statistic | 41.046*** (df = 1; 98) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_int_sin_cont_sin_EEE_sin_reg<-predict(modelo_int_sin_cont_sin_EEE, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_sin_cont_sin_EEE_con_reg<-predict(modelo_int_sin_cont_sin_EEE, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles
    modelo_int_con_cont_sin_EEE<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_sin_EEE)

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_sin_EEE, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_sin_EEE, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_sin_EEE, modelo_int_con_cont_sin_EEE_corr_hc, modelo_int_con_cont_sin_EEE_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio con todos los controles sin EEE",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio con todos los controles sin EEE
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.439*** | -0.439*** | -0.439***
| (0.092) | (0.118) | (0.120)
Cajero_Autom | 0.005*** | 0.005*** | 0.005***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | -0.004 | -0.004 | -0.004
| (0.007) | (0.008) | (0.008)
Crimen | -0.025*** | -0.025*** | -0.025***
| (0.007) | (0.006) | (0.006)
Cuenta | -0.009 | -0.009 | -0.009
| (0.006) | (0.006) | (0.005)
Debito | -0.002 | -0.002 | -0.002
| (0.005) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.001 | -0.001 | -0.001
| (0.001) | (0.0005) | (0.0005)
Densidad_Neg | -0.009 | -0.009 | -0.009
| (0.013) | (0.012) | (0.012)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00001) | (0.00001) | (0.00001)
IDH | 0.931 | 0.931 | 0.931
| (3.170) | (3.954) | (3.818)
Prest_viv | -0.015 | -0.015 | -0.015
| (0.013) | (0.012) | (0.012)
ICH | -3.093** | -3.093** | -3.093**
| (1.241) | (1.297) | (1.282)
Internet | 0.008 | 0.008 | 0.008
| (0.007) | (0.009) | (0.009)
Europa | -0.428** | -0.428** | -0.428**
| (0.180) | (0.195) | (0.199)
Asia_Este | -0.150 | -0.150 | -0.150
| (0.212) | (0.226) | (0.224)
Am_lat | 0.110 | 0.110 | 0.110
| (0.264) | (0.274) | (0.276)
Constant | 3.588* | 3.588 | 3.588
| (2.068) | (2.474) | (2.394)
Observations | 62 |  |
R2 | 0.862 |  |
Adjusted R2 | 0.813 |  |
Residual Std. Error | 0.247 (df = 45) |  |
F Statistic | 17.602*** (df = 16; 45) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_int_con_cont_sin_EEE_sin_reg<-predict(modelo_int_con_cont_sin_EEE, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_con_cont_sin_EEE_con_reg<-predict(modelo_int_con_cont_sin_EEE, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_sin_EEE)

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef, modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef_corr_hc, modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo sin EEE",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo sin EEE
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.487*** | -0.487*** | -0.487***
| (0.085) | (0.101) | (0.096)
Cajero_Autom | 0.004*** | 0.004*** | 0.004***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | -0.008 | -0.008 | -0.008
| (0.006) | (0.007) | (0.008)
Crimen | -0.023*** | -0.023*** | -0.023***
| (0.007) | (0.007) | (0.008)
Cuenta | -0.008 | -0.008 | -0.008
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
Debito | -0.002 | -0.002 | -0.002
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
Densidad_Pob | -0.001** | -0.001** | -0.001**
| (0.0005) | (0.0004) | (0.0004)
Densidad_Neg | -0.014 | -0.014 | -0.014
| (0.012) | (0.012) | (0.013)
PIB_pc_PPP | -0.00001 | -0.00001 | -0.00001
| (0.00001) | (0.00001) | (0.00001)
IDH | 3.831 | 3.831 | 3.831
| (3.010) | (3.788) | (4.349)
Prest_viv | -0.017 | -0.017 | -0.017*
| (0.012) | (0.011) | (0.010)
ICH | -3.691*** | -3.691*** | -3.691***
| (1.114) | (1.105) | (1.098)
Internet | 0.013** | 0.013* | 0.013
| (0.006) | (0.008) | (0.008)
Europa | -0.530*** | -0.530*** | -0.530***
| (0.168) | (0.172) | (0.152)
Asia_Este | -0.420** | -0.420** | -0.420**
| (0.201) | (0.207) | (0.196)
Am_lat | -0.119 | -0.119 | -0.119
| (0.250) | (0.269) | (0.269)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.430*** | 0.430** | 0.430**
| (0.144) | (0.196) | (0.196)
Año_2017 | 0.334** | 0.334* | 0.334*
| (0.135) | (0.168) | (0.174)
Año_2018 | 0.333** | 0.333** | 0.333**
| (0.137) | (0.161) | (0.158)
Año_2019 | 0.303** | 0.303 | 0.303
| (0.132) | (0.183) | (0.180)
Año_2020 | 0.061 | 0.061 | 0.061
| (0.134) | (0.173) | (0.167)
Año_2021 |  |  |
Constant | 1.823 | 1.823 | 1.823
| (1.939) | (2.404) | (2.767)
Observations | 62 |  |
R2 | 0.905 |  |
Adjusted R2 | 0.855 |  |
Residual Std. Error | 0.218 (df = 40) |  |
F Statistic | 18.082*** (df = 21; 40) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_int_con_cont_sin_EEE_ef_sin_reg<-predict(modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_con_cont_sin_EEE_ef_con_reg<-predict(modelo_int_con_cont_sin_EEE_ef, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña)
    #Se elimina la tasa de adquirencia en los datos para evitar sus NAs
    datos_int_sin_EEE<-na.omit(datos_sin_EEE[,-4])

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int_sin_EEE)

    controles<- cbind(datos_int_sin_EEE$Regulacion_intercambio, datos_int_sin_EEE$Cajero_Autom, datos_int_sin_EEE$Credito, datos_int_sin_EEE$Crimen, datos_int_sin_EEE$Cuenta, datos_int_sin_EEE$Debito, datos_int_sin_EEE$Densidad_Pob, datos_int_sin_EEE$Densidad_Neg, datos_int_sin_EEE$PIB_pc_PPP, datos_int_sin_EEE$IDH, datos_int_sin_EEE$Prest_viv, datos_int_sin_EEE$ICH, datos_int_sin_EEE$Internet, datos_int_sin_EEE$Europa, datos_int_sin_EEE$Asia_Este, datos_int_sin_EEE$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 8
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 9
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles1<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cajero_Autom” “Crimen”
[4] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[7] “ICH” “Europa”

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Europa, datos_int_sin_EEE)

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc, modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_corr_hc, modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc sin EEE",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc sin EEE
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.453*** | -0.453*** | -0.453***
| (0.070) | (0.080) | (0.075)
Cajero_Autom | 0.006*** | 0.006*** | 0.006***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.023*** | -0.023*** | -0.023***
| (0.004) | (0.004) | (0.005)
Cuenta | -0.012*** | -0.012*** | -0.012***
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0001) | (0.0002)
Prest_viv | -0.016** | -0.016*** | -0.016**
| (0.007) | (0.006) | (0.007)
ICH | -2.073** | -2.073** | -2.073**
| (0.833) | (0.876) | (1.011)
Europa | -0.452*** | -0.452*** | -0.452***
| (0.079) | (0.099) | (0.079)
Constant | 3.844*** | 3.844*** | 3.844***
| (0.509) | (0.469) | (0.562)
Observations | 62 |  |
R2 | 0.851 |  |
Adjusted R2 | 0.828 |  |
Residual Std. Error | 0.237 (df = 53) |  |
F Statistic | 37.696*** (df = 8; 53) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int_sin_EEE)

    controles<- cbind(datos_int_sin_EEE$Regulacion_intercambio, datos_int_sin_EEE$Cajero_Autom, datos_int_sin_EEE$Credito, datos_int_sin_EEE$Crimen, datos_int_sin_EEE$Cuenta, datos_int_sin_EEE$Debito, datos_int_sin_EEE$Densidad_Pob, datos_int_sin_EEE$Densidad_Neg, datos_int_sin_EEE$PIB_pc_PPP, datos_int_sin_EEE$IDH, datos_int_sin_EEE$Prest_viv, datos_int_sin_EEE$ICH, datos_int_sin_EEE$Internet, datos_int_sin_EEE$Europa, datos_int_sin_EEE$Asia_Este, datos_int_sin_EEE$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles2<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cajero_Autom” “Crimen”
[4] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[7] “ICH” “Europa”

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Europa, datos_int_sin_EEE)

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic, modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_corr_hc, modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC sin EEE",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC sin EEE
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.453*** | -0.453*** | -0.453***
| (0.070) | (0.080) | (0.075)
Cajero_Autom | 0.006*** | 0.006*** | 0.006***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.023*** | -0.023*** | -0.023***
| (0.004) | (0.004) | (0.005)
Cuenta | -0.012*** | -0.012*** | -0.012***
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0001) | (0.0002)
Prest_viv | -0.016** | -0.016*** | -0.016**
| (0.007) | (0.006) | (0.007)
ICH | -2.073** | -2.073** | -2.073**
| (0.833) | (0.876) | (1.011)
Europa | -0.452*** | -0.452*** | -0.452***
| (0.079) | (0.099) | (0.079)
Constant | 3.844*** | 3.844*** | 3.844***
| (0.509) | (0.469) | (0.562)
Observations | 62 |  |
R2 | 0.851 |  |
Adjusted R2 | 0.828 |  |
Residual Std. Error | 0.237 (df = 53) |  |
F Statistic | 37.696*** (df = 8; 53) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña), más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int_sin_EEE)

    controles<- cbind(datos_int_sin_EEE$Regulacion_intercambio, datos_int_sin_EEE$Año_2010, datos_int_sin_EEE$Año_2011, datos_int_sin_EEE$Año_2012, datos_int_sin_EEE$Año_2013, datos_int_sin_EEE$Año_2014, datos_int_sin_EEE$Año_2015, datos_int_sin_EEE$Año_2016, datos_int_sin_EEE$Año_2017, datos_int_sin_EEE$Año_2018, datos_int_sin_EEE$Año_2019, datos_int_sin_EEE$Año_2020, datos_int_sin_EEE$Año_2021, datos_int_sin_EEE$Cajero_Autom, datos_int_sin_EEE$Credito, datos_int_sin_EEE$Crimen, datos_int_sin_EEE$Cuenta, datos_int_sin_EEE$Debito, datos_int_sin_EEE$Densidad_Pob, datos_int_sin_EEE$Densidad_Neg, datos_int_sin_EEE$PIB_pc_PPP, datos_int_sin_EEE$IDH, datos_int_sin_EEE$Prest_viv, datos_int_sin_EEE$ICH, datos_int_sin_EEE$Internet, datos_int_sin_EEE$Europa, datos_int_sin_EEE$Asia_Este, datos_int_sin_EEE$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 28
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles3<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cajero_Autom” “Crimen”
[16] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[19] “ICH” “Internet” “Europa”
[22] “Asia_Este”

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este, datos_int_sin_EEE)

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef, modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef_corr_hc, modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo sin EEE",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo sin EEE
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.430*** | -0.430*** | -0.430***
| (0.066) | (0.069) | (0.069)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.415*** | 0.415** | 0.415**
| (0.136) | (0.185) | (0.193)
Año_2017 | 0.300** | 0.300** | 0.300*
| (0.124) | (0.147) | (0.154)
Año_2018 | 0.325** | 0.325** | 0.325**
| (0.128) | (0.145) | (0.147)
Año_2019 | 0.310** | 0.310* | 0.310*
| (0.124) | (0.162) | (0.163)
Año_2020 | 0.092 | 0.092 | 0.092
| (0.119) | (0.153) | (0.157)
Año_2021 |  |  |
Cajero_Autom | 0.004*** | 0.004*** | 0.004***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.029*** | -0.029*** | -0.029***
| (0.004) | (0.004) | (0.005)
Cuenta | -0.010*** | -0.010*** | -0.010***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0003) | (0.0003) | (0.0003)
Prest_viv | -0.013* | -0.013** | -0.013**
| (0.007) | (0.006) | (0.005)
ICH | -3.018*** | -3.018*** | -3.018***
| (0.807) | (0.792) | (0.775)
Internet | 0.007* | 0.007 | 0.007
| (0.004) | (0.005) | (0.005)
Europa | -0.507*** | -0.507*** | -0.507***
| (0.085) | (0.094) | (0.096)
Asia_Este | -0.436*** | -0.436*** | -0.436***
| (0.144) | (0.146) | (0.143)
Constant | 4.247*** | 4.247*** | 4.247***
| (0.508) | (0.543) | (0.528)
Observations | 62 |  |
R2 | 0.897 |  |
Adjusted R2 | 0.864 |  |
Residual Std. Error | 0.211 (df = 46) |  |
F Statistic | 26.807*** (df = 15; 46) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC, más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_int_sin_EEE)

    controles<- cbind(datos_int_sin_EEE$Regulacion_intercambio, datos_int_sin_EEE$Año_2010, datos_int_sin_EEE$Año_2011, datos_int_sin_EEE$Año_2012, datos_int_sin_EEE$Año_2013, datos_int_sin_EEE$Año_2014, datos_int_sin_EEE$Año_2015, datos_int_sin_EEE$Año_2016, datos_int_sin_EEE$Año_2017, datos_int_sin_EEE$Año_2018, datos_int_sin_EEE$Año_2019, datos_int_sin_EEE$Año_2020, datos_int_sin_EEE$Año_2021, datos_int_sin_EEE$Cajero_Autom, datos_int_sin_EEE$Credito, datos_int_sin_EEE$Crimen, datos_int_sin_EEE$Cuenta, datos_int_sin_EEE$Debito, datos_int_sin_EEE$Densidad_Pob, datos_int_sin_EEE$Densidad_Neg, datos_int_sin_EEE$PIB_pc_PPP, datos_int_sin_EEE$IDH, datos_int_sin_EEE$Prest_viv, datos_int_sin_EEE$ICH, datos_int_sin_EEE$Internet, datos_int_sin_EEE$Europa, datos_int_sin_EEE$Asia_Este, datos_int_sin_EEE$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 28
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 18
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_sin_EEE))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_sin_EEE))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #No se eliminan más columnas
    controles4<-controles

    #Variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cajero_Autom” “Crimen”
[16] “Cuenta” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[19] “ICH” “Internet” “Europa”
[22] “Asia_Este”

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef<-lm(Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Crimen + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este, datos_int_sin_EEE)

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef, modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef_corr_hc, modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo sin EEE",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo sin EEE
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.430*** | -0.430*** | -0.430***
| (0.066) | (0.069) | (0.069)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.415*** | 0.415** | 0.415**
| (0.136) | (0.185) | (0.193)
Año_2017 | 0.300** | 0.300** | 0.300*
| (0.124) | (0.147) | (0.154)
Año_2018 | 0.325** | 0.325** | 0.325**
| (0.128) | (0.145) | (0.147)
Año_2019 | 0.310** | 0.310* | 0.310*
| (0.124) | (0.162) | (0.163)
Año_2020 | 0.092 | 0.092 | 0.092
| (0.119) | (0.153) | (0.157)
Año_2021 |  |  |
Cajero_Autom | 0.004*** | 0.004*** | 0.004***
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Crimen | -0.029*** | -0.029*** | -0.029***
| (0.004) | (0.004) | (0.005)
Cuenta | -0.010*** | -0.010*** | -0.010***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0003) | (0.0003) | (0.0003)
Prest_viv | -0.013* | -0.013** | -0.013**
| (0.007) | (0.006) | (0.005)
ICH | -3.018*** | -3.018*** | -3.018***
| (0.807) | (0.792) | (0.775)
Internet | 0.007* | 0.007 | 0.007
| (0.004) | (0.005) | (0.005)
Europa | -0.507*** | -0.507*** | -0.507***
| (0.085) | (0.094) | (0.096)
Asia_Este | -0.436*** | -0.436*** | -0.436***
| (0.144) | (0.146) | (0.143)
Constant | 4.247*** | 4.247*** | 4.247***
| (0.508) | (0.543) | (0.528)
Observations | 62 |  |
R2 | 0.897 |  |
Adjusted R2 | 0.864 |  |
Residual Std. Error | 0.211 (df = 46) |  |
F Statistic | 26.807*** (df = 15; 46) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

## 2.5 Restringir la muestra a los países regulados

    ####################################
    #Con solo países regulados en intercambio sin logaritmo

    datos_int_reg<-datos_int[datos_int$Regulacion_intercambio==1,]

    #Regresión sin controles no se hace acá

    #Regresión con todos los controles
    modelo_int_reg_con_cont<-lm(Intercambio ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int_reg)

    modelo_int_reg_con_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont, vcov. = vcovHC(modelo_int_reg_con_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_reg_con_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_int_reg_con_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_reg_con_cont, modelo_int_reg_con_cont_corr_hc, modelo_int_reg_con_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio con todos los controles, solo muestra con países regulados",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio con todos los controles, solo muestra con países regulados
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Cajero_Autom | -0.0004 | -0.0004 | -0.0004
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.008** | 0.008* | 0.008*
| (0.003) | (0.004) | (0.004)
Crimen | -0.006 | -0.006 | -0.006
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
Cuenta | -0.017*** | -0.017*** | -0.017***
| (0.004) | (0.005) | (0.005)
Debito | 0.005** | 0.005** | 0.005**
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.0005*** | -0.0005*** | -0.0005***
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | -0.007 | -0.007 | -0.007
| (0.005) | (0.006) | (0.006)
PIB_pc_PPP | 0.00000 | 0.00000 | 0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -1.031 | -1.031 | -1.031
| (1.556) | (1.553) | (1.663)
Prest_viv | -0.009** | -0.009** | -0.009**
| (0.004) | (0.005) | (0.004)
ICH | -1.124 | -1.124 | -1.124
| (0.721) | (0.892) | (0.989)
Internet | 0.005* | 0.005* | 0.005*
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Europa | -0.701*** | -0.701*** | -0.701***
| (0.144) | (0.159) | (0.146)
Asia_Este | -0.129 | -0.129 | -0.129
| (0.147) | (0.148) | (0.130)
Am_lat | -0.119 | -0.119 | -0.119
| (0.210) | (0.248) | (0.257)
Constant | 3.676*** | 3.676*** | 3.676***
| (0.991) | (0.878) | (0.891)
Observations | 65 |  |
R2 | 0.904 |  |
Adjusted R2 | 0.875 |  |
Residual Std. Error | 0.171 (df = 49) |  |
F Statistic | 30.800*** (df = 15; 49) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_reg_con_cont<-predict(modelo_int_reg_con_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_reg_con_cont_ef<-lm(Intercambio ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_int_reg)

    modelo_int_reg_con_cont_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_reg_con_cont_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_reg_con_cont_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_reg_con_cont_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_reg_con_cont_ef, modelo_int_reg_con_cont_ef_corr_hc, modelo_int_reg_con_cont_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo, solo muestra con países regulados",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio con controles y efectos fijos de tiempo, solo muestra con países regulados
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Cajero_Autom | -0.0003 | -0.0003 | -0.0003
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.009** | 0.009* | 0.009*
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
Crimen | -0.006 | -0.006 | -0.006
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
Cuenta | -0.018*** | -0.018*** | -0.018***
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
Debito | 0.006** | 0.006** | 0.006**
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | -0.008 | -0.008 | -0.008
| (0.006) | (0.007) | (0.007)
PIB_pc_PPP | 0.00000 | 0.00000 | 0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -1.257 | -1.257 | -1.257
| (1.654) | (1.675) | (1.679)
Prest_viv | -0.008* | -0.008* | -0.008*
| (0.004) | (0.005) | (0.005)
ICH | -1.170 | -1.170 | -1.170
| (0.762) | (0.954) | (0.961)
Internet | 0.005* | 0.005 | 0.005
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Europa | -0.730*** | -0.730*** | -0.730***
| (0.155) | (0.172) | (0.171)
Asia_Este | -0.142 | -0.142 | -0.142
| (0.158) | (0.164) | (0.163)
Am_lat | -0.118 | -0.118 | -0.118
| (0.224) | (0.257) | (0.256)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | -0.030 | -0.030 | -0.030
| (0.137) | (0.205) | (0.205)
Año_2017 | 0.053 | 0.053 | 0.053
| (0.123) | (0.219) | (0.219)
Año_2018 | 0.051 | 0.051 | 0.051
| (0.134) | (0.207) | (0.207)
Año_2019 | 0.024 | 0.024 | 0.024
| (0.133) | (0.201) | (0.201)
Año_2020 | -0.065 | -0.065 | -0.065
| (0.130) | (0.197) | (0.197)
Año_2021 |  |  |
Constant | 3.882*** | 3.882*** | 3.882***
| (1.052) | (0.962) | (0.960)
Observations | 65 |  |
R2 | 0.909 |  |
Adjusted R2 | 0.868 |  |
Residual Std. Error | 0.176 (df = 44) |  |
F Statistic | 22.022*** (df = 20; 44) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_int_reg_con_cont_ef<-predict(modelo_int_reg_con_cont_ef, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña)
    #Se elimina la tasa de adquirencia en los datos para evitar sus NAs

    modelo_int_reg_con_cont_aicc<-lm(Intercambio ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int_reg)

    controles<- cbind(datos_int_reg$Cajero_Autom, datos_int_reg$Credito, datos_int_reg$Crimen, datos_int_reg$Cuenta, datos_int_reg$Debito, datos_int_reg$Densidad_Pob, datos_int_reg$Densidad_Neg, datos_int_reg$PIB_pc_PPP, datos_int_reg$IDH, datos_int_reg$Prest_viv, datos_int_reg$ICH, datos_int_reg$Internet, datos_int_reg$Europa, datos_int_reg$Asia_Este, datos_int_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(modelo_int_reg_con_cont_aicc)

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 1
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles1<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Credito” “Cuenta” “Debito” “Densidad_Pob” “Densidad_Neg” [6] “Prest_viv” “ICH” “Internet” “Europa”

    modelo_int_reg_con_cont_aicc<-lm(Intercambio ~ Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + Prest_viv + ICH + Internet + Europa, datos_int_reg)

    modelo_int_reg_con_cont_aicc_corr_hc<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_aicc, vcov. = vcovHC(modelo_int_reg_con_cont_aicc, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_reg_con_cont_aicc_corr_hac<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_aicc, vcov. = vcovHAC(modelo_int_reg_con_cont_aicc, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_reg_con_cont_aicc, modelo_int_reg_con_cont_aicc_corr_hc, modelo_int_reg_con_cont_aicc_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Credito | 0.007*** | 0.007*** | 0.007***
| (0.002) | (0.003) | (0.003)
Cuenta | -0.015*** | -0.015*** | -0.015***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Debito | 0.004** | 0.004** | 0.004**
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.0004*** | -0.0004*** | -0.0004***
| (0.0001) | (0.0001) | (0.0001)
Densidad_Neg | -0.008 | -0.008 | -0.008
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
Prest_viv | -0.009** | -0.009** | -0.009**
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
ICH | -1.494*** | -1.494** | -1.494*
| (0.526) | (0.620) | (0.753)
Internet | 0.004* | 0.004* | 0.004**
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Europa | -0.563*** | -0.563*** | -0.563***
| (0.058) | (0.065) | (0.072)
Constant | 2.825*** | 2.825*** | 2.825***
| (0.298) | (0.375) | (0.468)
Observations | 65 |  |
R2 | 0.899 |  |
Adjusted R2 | 0.882 |  |
Residual Std. Error | 0.166 (df = 55) |  |
F Statistic | 54.304*** (df = 9; 55) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC
    modelo_int_reg_con_cont_bic<-lm(Intercambio ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int_reg)

    controles<- cbind(datos_int_reg$Cajero_Autom, datos_int_reg$Credito, datos_int_reg$Crimen, datos_int_reg$Cuenta, datos_int_reg$Debito, datos_int_reg$Densidad_Pob, datos_int_reg$Densidad_Neg, datos_int_reg$PIB_pc_PPP, datos_int_reg$IDH, datos_int_reg$Prest_viv, datos_int_reg$ICH, datos_int_reg$Internet, datos_int_reg$Europa, datos_int_reg$Asia_Este, datos_int_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(modelo_int_reg_con_cont_bic)

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 1
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 12
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles2<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Credito” “Cuenta” “Debito” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[6] “ICH” “Europa”

    modelo_int_reg_con_cont_bic<-lm(Intercambio ~ Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Europa, datos_int_reg)

    modelo_int_reg_con_cont_bic_corr_hc<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_bic, vcov. = vcovHC(modelo_int_reg_con_cont_bic, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_reg_con_cont_bic_corr_hac<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_bic, vcov. = vcovHAC(modelo_int_reg_con_cont_bic, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_reg_con_cont_bic, modelo_int_reg_con_cont_bic_corr_hc, modelo_int_reg_con_cont_bic_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Credito | 0.008*** | 0.008*** | 0.008***
| (0.002) | (0.003) | (0.003)
Cuenta | -0.016*** | -0.016*** | -0.016***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Debito | 0.006*** | 0.006*** | 0.006***
| (0.002) | (0.001) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.0005*** | -0.0005*** | -0.0005***
| (0.0001) | (0.0001) | (0.0001)
Prest_viv | -0.007** | -0.007* | -0.007*
| (0.003) | (0.004) | (0.004)
ICH | -1.130** | -1.130* | -1.130
| (0.516) | (0.600) | (0.725)
Europa | -0.553*** | -0.553*** | -0.553***
| (0.058) | (0.065) | (0.074)
Constant | 2.610*** | 2.610*** | 2.610***
| (0.288) | (0.354) | (0.436)
Observations | 65 |  |
R2 | 0.889 |  |
Adjusted R2 | 0.875 |  |
Residual Std. Error | 0.171 (df = 57) |  |
F Statistic | 64.983*** (df = 7; 57) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña), más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef<-lm(Intercambio ~ Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_int_reg)

    controles<- cbind(datos_int_reg$Año_2010, datos_int_reg$Año_2011, datos_int_reg$Año_2012, datos_int_reg$Año_2013, datos_int_reg$Año_2014, datos_int_reg$Año_2015, datos_int_reg$Año_2016, datos_int_reg$Año_2017, datos_int_reg$Año_2018, datos_int_reg$Año_2019, datos_int_reg$Año_2020, datos_int_reg$Año_2021, datos_int_reg$Cajero_Autom, datos_int_reg$Credito, datos_int_reg$Crimen, datos_int_reg$Cuenta, datos_int_reg$Debito, datos_int_reg$Densidad_Pob, datos_int_reg$Densidad_Neg, datos_int_reg$PIB_pc_PPP, datos_int_reg$IDH, datos_int_reg$Prest_viv, datos_int_reg$ICH, datos_int_reg$Internet, datos_int_reg$Europa, datos_int_reg$Asia_Este, datos_int_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef)

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 25
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 24
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles3<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Año_2010” “Año_2011” “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[6] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017” “Año_2018” “Año_2019”
[11] “Año_2020” “Año_2021” “Credito” “Cuenta” “Debito”
[16] “Densidad_Pob” “Densidad_Neg” “Prest_viv” “ICH” “Internet”
[21] “Europa”

    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef<-lm(Intercambio ~ Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + Prest_viv + ICH + Internet + Europa, datos_int_reg)

    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef, modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hc, modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según AICc con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | -0.030 | -0.030 | -0.030
| (0.129) | (0.195) | (0.197)
Año_2017 | 0.034 | 0.034 | 0.034
| (0.115) | (0.217) | (0.213)
Año_2018 | 0.031 | 0.031 | 0.031
| (0.127) | (0.203) | (0.201)
Año_2019 | 0.018 | 0.018 | 0.018
| (0.122) | (0.202) | (0.193)
Año_2020 | -0.068 | -0.068 | -0.068
| (0.123) | (0.199) | (0.195)
Año_2021 |  |  |
Credito | 0.008*** | 0.008*** | 0.008***
| (0.002) | (0.003) | (0.003)
Cuenta | -0.015*** | -0.015*** | -0.015***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Debito | 0.005** | 0.005** | 0.005**
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.0004*** | -0.0004*** | -0.0004***
| (0.0001) | (0.0001) | (0.0001)
Densidad_Neg | -0.009* | -0.009 | -0.009
| (0.005) | (0.006) | (0.006)
Prest_viv | -0.008** | -0.008* | -0.008*
| (0.004) | (0.004) | (0.004)
ICH | -1.560*** | -1.560** | -1.560**
| (0.554) | (0.649) | (0.703)
Internet | 0.004* | 0.004 | 0.004*
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Europa | -0.582*** | -0.582*** | -0.582***
| (0.067) | (0.077) | (0.077)
Constant | 2.867*** | 2.867*** | 2.867***
| (0.315) | (0.434) | (0.498)
Observations | 65 |  |
R2 | 0.903 |  |
Adjusted R2 | 0.875 |  |
Residual Std. Error | 0.171 (df = 50) |  |
F Statistic | 33.121*** (df = 14; 50) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC, más efectos fijos de tiempo
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef<-lm(Intercambio ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_int_reg)

    controles<- cbind(datos_int_reg$Año_2010, datos_int_reg$Año_2011, datos_int_reg$Año_2012, datos_int_reg$Año_2013, datos_int_reg$Año_2014, datos_int_reg$Año_2015, datos_int_reg$Año_2016, datos_int_reg$Año_2017, datos_int_reg$Año_2018, datos_int_reg$Año_2019, datos_int_reg$Año_2020, datos_int_reg$Año_2021, datos_int_reg$Cajero_Autom, datos_int_reg$Credito, datos_int_reg$Crimen, datos_int_reg$Cuenta, datos_int_reg$Debito, datos_int_reg$Densidad_Pob, datos_int_reg$Densidad_Neg, datos_int_reg$PIB_pc_PPP, datos_int_reg$IDH, datos_int_reg$Prest_viv, datos_int_reg$ICH, datos_int_reg$Internet, datos_int_reg$Europa, datos_int_reg$Asia_Este, datos_int_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(modelo_int_reg_con_cont_bic_ef)

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 25
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 24
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Intercambio ~ controles, datos_int_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Intercambio ~ controles[,-c(i+12)], datos_int_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] FALSE

    #No se eliminan más columnas
    controles4<-controles

    #Variables a usar
    variables_controles

[1] “Año_2010” “Año_2011” “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[6] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017” “Año_2018” “Año_2019”
[11] “Año_2020” “Año_2021” “Credito” “Cuenta” “Debito”
[16] “Densidad_Pob” “Prest_viv” “ICH” “Europa”

    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef<-lm(Intercambio ~ Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Europa, datos_int_reg)

    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHC(modelo_int_reg_con_cont_bic_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_int_reg_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_int_reg_con_cont_bic_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_int_reg_con_cont_bic_ef, modelo_int_reg_con_cont_bic_ef_corr_hc, modelo_int_reg_con_cont_bic_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa intercambio", "Tasa intercambio", "Tasa intercambio"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de intercambio según BIC con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa intercambio | Tasa intercambio
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | -0.046 | -0.046 | -0.046
| (0.132) | (0.199) | (0.201)
Año_2017 | 0.020 | 0.020 | 0.020
| (0.118) | (0.217) | (0.213)
Año_2018 | 0.012 | 0.012 | 0.012
| (0.130) | (0.206) | (0.205)
Año_2019 | -0.021 | -0.021 | -0.021
| (0.124) | (0.203) | (0.193)
Año_2020 | -0.084 | -0.084 | -0.084
| (0.126) | (0.203) | (0.202)
Año_2021 |  |  |
Credito | 0.009*** | 0.009*** | 0.009***
| (0.002) | (0.003) | (0.003)
Cuenta | -0.016*** | -0.016*** | -0.016***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Debito | 0.006*** | 0.006*** | 0.006***
| (0.002) | (0.002) | (0.002)
Densidad_Pob | -0.0005*** | -0.0005*** | -0.0005***
| (0.0001) | (0.0001) | (0.0001)
Prest_viv | -0.007* | -0.007 | -0.007
| (0.003) | (0.004) | (0.004)
ICH | -1.227** | -1.227* | -1.227
| (0.548) | (0.662) | (0.751)
Europa | -0.574*** | -0.574*** | -0.574***
| (0.065) | (0.071) | (0.073)
Constant | 2.694*** | 2.694*** | 2.694***
| (0.312) | (0.433) | (0.519)
Observations | 65 |  |
R2 | 0.893 |  |
Adjusted R2 | 0.868 |  |
Residual Std. Error | 0.176 (df = 52) |  |
F Statistic | 36.040*** (df = 12; 52) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

Luego de la etapa de modelación, se realiza un pronóstico para conocer la potencial tasa de intercambio para Costa Rica.

## 2.6 Predicción de las comisiones de intercambio

    #Pronósticos de la tasa de intercambio

    ##########################################
    #Pronósticos sin logaritmo toda la muestra

    #Predicción con dicotómica sin regulación
    pred1_int_sin_reg <- 1*modelo_int_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred2_int_sin_reg<-1*modelo_int_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred3_int_sin_reg<-1*modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred4_int_sin_reg<-1*modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred_int_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_int_sin_reg), as.numeric(pred2_int_sin_reg), as.numeric(pred3_int_sin_reg), as.numeric(pred4_int_sin_reg)))

    #Predicción con dicotómica con regulación
    pred1_int_con_reg <- 1*modelo_int_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_aicc$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred2_int_con_reg<-1*modelo_int_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_bic$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred3_int_con_reg<-1*modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred4_int_con_reg<-1*modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred_int_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_int_con_reg), as.numeric(pred2_int_con_reg), as.numeric(pred3_int_con_reg), as.numeric(pred4_int_con_reg)))

    ##########################################
    #Pronósticos con logaritmo toda la muestra

    #Predicción con dicotómica sin regulación
    pred1_log_int_sin_reg <- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred2_log_int_sin_reg<- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred3_log_int_sin_reg<- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred4_log_int_sin_reg<- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred_log_int_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_log_int_sin_reg), as.numeric(pred2_log_int_sin_reg), as.numeric(pred3_log_int_sin_reg), as.numeric(pred4_log_int_sin_reg)))

    #Predicción con dicotómica con regulación
    pred1_log_int_con_reg <- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred2_log_int_con_reg<- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred3_log_int_con_reg<- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_aicc_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred4_log_int_con_reg<- exp( 1*modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_log_int_con_cont_bic_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"])

    pred_log_int_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_log_int_con_reg), as.numeric(pred2_log_int_con_reg), as.numeric(pred3_log_int_con_reg), as.numeric(pred4_log_int_con_reg)))

    ##########################################
    #Pronósticos sin logaritmo solo países regulados en la muestra

    pred1_int_reg <- 1*modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred2_int_reg<-1*modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred3_int_reg<-1*modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred4_int_reg<-1*modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred_int_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_int_reg), as.numeric(pred2_int_reg), as.numeric(pred3_int_reg), as.numeric(pred4_int_reg)))

    ##########################################
    #Pronósticos sin logaritmo toda la muestra sin EEE

    #Predicción con dicotómica sin regulación
    pred1_int_sin_EEE_sin_reg <- 1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred2_int_sin_EEE_sin_reg<-1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred3_int_sin_EEE_sin_reg<-1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"]

    pred4_int_sin_EEE_sin_reg<-1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"]

    pred_int_sin_EEE_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_int_sin_EEE_sin_reg), as.numeric(pred2_int_sin_EEE_sin_reg), as.numeric(pred3_int_sin_EEE_sin_reg), as.numeric(pred4_int_sin_EEE_sin_reg)))

    #Predicción con dicotómica con regulación
    pred1_int_sin_EEE_con_reg <- 1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred2_int_sin_EEE_con_reg<-1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred3_int_sin_EEE_con_reg<-1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_aicc_ef$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"]

    pred4_int_sin_EEE_con_reg<-1*modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_int_con_cont_sin_EEE_bic_ef$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"]

    pred_int_sin_EEE_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_int_sin_EEE_con_reg), as.numeric(pred2_int_sin_EEE_con_reg), as.numeric(pred3_int_sin_EEE_con_reg), as.numeric(pred4_int_sin_EEE_con_reg)))

    ####################################
    #Tabla pronósticos

    pronosticos_int<-as.data.frame(cbind(c( pred_int_sin_cont_sin_reg, pred_int_con_cont_sin_reg, pred_int_con_cont_ef_sin_reg, pred1_int_sin_reg, pred2_int_sin_reg, pred3_int_sin_reg, pred4_int_sin_reg, pred_int_sin_reg), c( pred_int_sin_cont_con_reg, pred_int_con_cont_con_reg, pred_int_con_cont_ef_con_reg, pred1_int_con_reg, pred2_int_con_reg, pred3_int_con_reg, pred4_int_con_reg, pred_int_con_reg) ))

    rownames(pronosticos_int)<-c("Modelo sin controles", "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo", "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo", "Promedio modelos AICc y BIC")
    names(pronosticos_int)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_int

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles | 1.365422 | 0.6927381
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 1.844876 | 1.2984844
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 1.723466 | 1.1418034
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 1.839459 | 1.2764697
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 1.831289 | 1.2713412
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 1.729792 | 1.1372612
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 1.622483 | 1.0031912
Promedio modelos AICc y BIC | 1.755756 | 1.1720658

    #Tabla pronósticos alternativos con log

    pronosticos_int_alt_log<-as.data.frame(cbind(c( pred_log_int_sin_cont_sin_reg, pred_log_int_con_cont_sin_reg, pred_log_int_con_cont_ef_sin_reg, pred1_log_int_sin_reg, pred2_log_int_sin_reg, pred3_log_int_sin_reg, pred4_log_int_sin_reg, pred_log_int_sin_reg), c( pred_log_int_sin_cont_con_reg, pred_log_int_con_cont_con_reg, pred_log_int_con_cont_ef_con_reg, pred1_log_int_con_reg, pred2_log_int_con_reg, pred3_log_int_con_reg, pred4_log_int_con_reg, pred_log_int_con_reg) ))

    rownames(pronosticos_int_alt_log)<-c("Modelo sin controles", "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo", "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo", "Promedio modelos AICc y BIC")
    names(pronosticos_int_alt_log)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_int_alt_log

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles | 1.267964 | 0.5606209
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 1.508312 | 0.8034806
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 1.482965 | 0.7965759
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 1.473279 | 0.7811136
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 1.398084 | 0.7012614
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 1.458039 | 0.7873744
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 1.428468 | 0.7607817
Promedio modelos AICc y BIC | 1.439467 | 0.7576328

    #Tabla pronósticos alternativos solo muestra regulados

    pronosticos_int_alt_reg<-as.data.frame(cbind(
    c( pred_int_reg_con_cont, pred_int_reg_con_cont_ef, pred1_int_reg, pred2_int_reg, pred3_int_reg, pred4_int_reg, pred_int_reg) ) )

    rownames(pronosticos_int_alt_reg)<-c("Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo", "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo", "Promedio modelos AICc y BIC")
    names(pronosticos_int_alt_reg)<-c("Pronóstico con solo muestra  de países regulados")

    pronosticos_int_alt_reg

| Pronóstico con solo muestra de países regulados
--- | ---
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 1.133815
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 1.054558
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 1.157926
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 1.131257
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 1.082554
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 1.059241
Promedio modelos AICc y BIC | 1.107744

    #Tabla pronósticos sin EEE

    pronosticos_int_sin_EEE<-as.data.frame(cbind(c( pred_int_sin_cont_sin_EEE_sin_reg, pred_int_con_cont_sin_EEE_sin_reg, pred_int_con_cont_sin_EEE_ef_sin_reg, pred1_int_sin_EEE_sin_reg, pred2_int_sin_EEE_sin_reg, pred3_int_sin_EEE_sin_reg, pred4_int_sin_EEE_sin_reg, pred_int_sin_EEE_sin_reg), c( pred_int_sin_cont_sin_EEE_con_reg, pred_int_con_cont_sin_EEE_con_reg, pred_int_con_cont_sin_EEE_ef_con_reg, pred1_int_sin_EEE_con_reg, pred2_int_sin_EEE_con_reg, pred3_int_sin_EEE_con_reg, pred4_int_sin_EEE_con_reg, pred_int_sin_EEE_con_reg) ))

    rownames(pronosticos_int_sin_EEE)<-c("Modelo sin controles sin EEE", "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo sin EEE", "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo sin EEE", "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo sin EEE", "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo sin EEE", "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo sin EEE", "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo sin EEE", "Promedio modelos AICc y BIC sin EEE")
    names(pronosticos_int_sin_EEE)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_int_sin_EEE

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles sin EEE | 1.578518 | 1.003043
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.840794 | 1.401428
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.701482 | 1.214931
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.707468 | 1.254519
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.707468 | 1.254519
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.619177 | 1.188864
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.619177 | 1.188864
Promedio modelos AICc y BIC sin EEE | 1.663323 | 1.221691

## 2.7 Regresión con variables instrumentales

    #Se estima el MC2E con la función ivreg
    modelo_iv_int<-ivreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat | Regulacion_intercambio + Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat , data = datos)
    #IVs: Crimen, IDH, ICH, Internet, Prest_viv
    summary(modelo_iv_int, diagnostics = TRUE)

    ##
    ## Call:
    ## ivreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg +
    ##     PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat | Regulacion_intercambio +
    ##     Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH +
    ##     Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat,
    ##     data = datos)
    ##
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max
    ## -1.03300 -0.29893  0.05251  0.27279  0.73429
    ##
    ## Coefficients:
    ##                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.952e+00  9.883e-01   5.011 3.07e-06 ***
    ## Regulacion_intercambio -5.680e-01  1.216e-01  -4.672 1.15e-05 ***
    ## Cajero_Autom           -6.960e-04  6.215e-03  -0.112  0.91110
    ## Credito                 2.260e-02  1.170e-02   1.932  0.05683 .
    ## Cuenta                 -6.381e-02  2.796e-02  -2.282  0.02507 *
    ## Debito                  2.545e-02  1.480e-02   1.719  0.08939 .
    ## Densidad_Pob           -4.558e-04  4.586e-04  -0.994  0.32322
    ## Densidad_Neg            7.619e-03  1.462e-02   0.521  0.60375
    ## PIB_pc_PPP             -7.208e-06  7.346e-06  -0.981  0.32934
    ## Europa                 -9.055e-01  3.242e-01  -2.793  0.00649 **
    ## Asia_Este              -4.372e-01  3.980e-01  -1.098  0.27522
    ## Am_lat                 -9.557e-01  4.916e-01  -1.944  0.05531 .
    ##
    ## Diagnostic tests:
    ##                                 df1 df2 statistic  p-value
    ## Weak instruments (Cajero_Autom)   5  81     2.522 0.035696 *
    ## Weak instruments (Credito)        5  81    15.630 9.56e-11 ***
    ## Weak instruments (Cuenta)         5  81     8.893 9.18e-07 ***
    ## Weak instruments (Debito)         5  81     6.081 7.87e-05 ***
    ## Wu-Hausman                        4  78     5.613 0.000505 ***
    ## Sargan                            1  NA     2.647 0.103747
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Residual standard error: 0.4211 on 82 degrees of freedom
    ## Multiple R-Squared: 0.6552,  Adjusted R-squared: 0.609
    ## Wald test: 18.15 on 11 and 82 DF,  p-value: < 2.2e-16

    #Errores estándar robustos
    coeftest(modelo_iv_int, vcov.=vcovHAC(modelo_iv_int))

    ##
    ## t test of coefficients:
    ##
    ##                           Estimate  Std. Error t value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.9523e+00  1.2271e+00  4.0357 0.0001217 ***
    ## Regulacion_intercambio -5.6797e-01  1.5409e-01 -3.6860 0.0004078 ***
    ## Cajero_Autom           -6.9602e-04  6.8349e-03 -0.1018 0.9191367
    ## Credito                 2.2602e-02  1.2922e-02  1.7492 0.0840047 .
    ## Cuenta                 -6.3812e-02  3.3447e-02 -1.9078 0.0599110 .
    ## Debito                  2.5449e-02  1.7133e-02  1.4854 0.1412772
    ## Densidad_Pob           -4.5577e-04  5.2103e-04 -0.8747 0.3842720
    ## Densidad_Neg            7.6188e-03  1.6079e-02  0.4738 0.6368714
    ## PIB_pc_PPP             -7.2081e-06  7.0725e-06 -1.0192 0.3111147
    ## Europa                 -9.0554e-01  3.7508e-01 -2.4142 0.0179943 *
    ## Asia_Este              -4.3717e-01  4.3595e-01 -1.0028 0.3189123
    ## Am_lat                 -9.5571e-01  5.8340e-01 -1.6382 0.1052155
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

    #Se estima el MC2E con la función ivreg
    modelo_iv_int_ef<-ivreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 | Regulacion_intercambio + Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020, data = datos)
    #IVs: Crimen, IDH, ICH, Internet, Prest_viv
    summary(modelo_iv_int_ef, diagnostics = TRUE)

    ##
    ## Call:
    ## ivreg(formula = Intercambio ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg +
    ##     PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2016 + Año_2017 +
    ##     Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 | Regulacion_intercambio +
    ##     Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH +
    ##     Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat +
    ##     Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020, data = datos)
    ##
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max
    ## -1.06483 -0.25206  0.04944  0.23834  0.84648
    ##
    ## Coefficients:
    ##                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             5.121e+00  1.105e+00   4.637 1.42e-05 ***
    ## Regulacion_intercambio -6.746e-01  1.204e-01  -5.601 3.15e-07 ***
    ## Cajero_Autom           -1.098e-03  5.925e-03  -0.185  0.85342
    ## Credito                 2.482e-02  1.363e-02   1.821  0.07254 .
    ## Cuenta                 -6.470e-02  2.621e-02  -2.468  0.01580 *
    ## Debito                  2.535e-02  1.312e-02   1.933  0.05696 .
    ## Densidad_Pob           -5.941e-04  4.456e-04  -1.333  0.18637
    ## Densidad_Neg            4.553e-03  1.385e-02   0.329  0.74325
    ## PIB_pc_PPP             -9.238e-06  7.741e-06  -1.193  0.23639
    ## Europa                 -9.709e-01  3.336e-01  -2.910  0.00472 **
    ## Asia_Este              -4.475e-01  3.947e-01  -1.134  0.26043
    ## Am_lat                 -1.103e+00  5.106e-01  -2.161  0.03382 *
    ## Año_2016                1.959e-01  2.493e-01   0.786  0.43450
    ## Año_2017                2.112e-01  2.506e-01   0.843  0.40198
    ## Año_2018                8.937e-02  2.445e-01   0.365  0.71577
    ## Año_2019                1.545e-01  2.550e-01   0.606  0.54628
    ## Año_2020               -1.720e-01  2.493e-01  -0.690  0.49244
    ##
    ## Diagnostic tests:
    ##                                 df1 df2 statistic  p-value
    ## Weak instruments (Cajero_Autom)   5  76     2.289 0.054069 .
    ## Weak instruments (Credito)        5  76    14.371 6.79e-10 ***
    ## Weak instruments (Cuenta)         5  76     9.246 6.60e-07 ***
    ## Weak instruments (Debito)         5  76     5.986 0.000101 ***
    ## Wu-Hausman                        4  73     5.060 0.001179 **
    ## Sargan                            1  NA     4.550 0.032922 *
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Residual standard error: 0.4228 on 77 degrees of freedom
    ## Multiple R-Squared: 0.6737,  Adjusted R-squared: 0.6059
    ## Wald test: 12.44 on 16 and 77 DF,  p-value: 2.431e-15

    #Errores estándar robustos
    coeftest(modelo_iv_int_ef, vcov.=vcovHAC(modelo_iv_int_ef))

    ##
    ## t test of coefficients:
    ##
    ##                           Estimate  Std. Error t value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             5.1215e+00  1.3199e+00  3.8803 0.0002186 ***
    ## Regulacion_intercambio -6.7456e-01  1.2222e-01 -5.5194  4.41e-07 ***
    ## Cajero_Autom           -1.0984e-03  6.2516e-03 -0.1757 0.8609949
    ## Credito                 2.4820e-02  1.3967e-02  1.7770 0.0795100 .
    ## Cuenta                 -6.4697e-02  2.8958e-02 -2.2342 0.0283706 *
    ## Debito                  2.5347e-02  1.4428e-02  1.7568 0.0829335 .
    ## Densidad_Pob           -5.9411e-04  4.4626e-04 -1.3313 0.1870157
    ## Densidad_Neg            4.5528e-03  1.5134e-02  0.3008 0.7643617
    ## PIB_pc_PPP             -9.2376e-06  7.4639e-06 -1.2376 0.2196120
    ## Europa                 -9.7087e-01  3.4027e-01 -2.8533 0.0055551 **
    ## Asia_Este              -4.4749e-01  3.7381e-01 -1.1971 0.2349356
    ## Am_lat                 -1.1033e+00  5.7335e-01 -1.9244 0.0580034 .
    ## Año_2016                1.9587e-01  2.8067e-01  0.6979 0.4873605
    ## Año_2017                2.1117e-01  2.8362e-01  0.7445 0.4588161
    ## Año_2018                8.9368e-02  2.6040e-01  0.3432 0.7323840
    ## Año_2019                1.5454e-01  2.7630e-01  0.5593 0.5775557
    ## Año_2020               -1.7197e-01  2.7872e-01 -0.6170 0.5390417
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

    #Predicciones modelos IV intercambio
    #Sin regulación
    pred_iv_int_sin_reg <- coef(modelo_iv_int)[1] * 1 + coef(modelo_iv_int)["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
      coef(modelo_iv_int)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_int)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_int)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_int)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_int)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_int)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_int)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_int)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_int)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_int)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred_iv_int_ef_sin_reg <- coef(modelo_iv_int_ef)[1] * 1 + coef(modelo_iv_int_ef)["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"]

    #Con regulación
    pred_iv_int_con_reg <- coef(modelo_iv_int)[1] * 1 + coef(modelo_iv_int)["Regulacion_intercambio"] * 1 +
      coef(modelo_iv_int)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_int)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_int)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_int)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_int)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_int)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_int)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_int)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_int)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_int)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred_iv_int_ef_con_reg <- coef(modelo_iv_int_ef)[1] * 1 + coef(modelo_iv_int_ef)["Regulacion_intercambio"] * 1 +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
      coef(modelo_iv_int_ef)["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"]

    pred_iv_int_sin_reg

    ## (Intercept)
    ##    1.076341

    pred_iv_int_con_reg

    ## (Intercept)
    ##   0.5083667

    pred_iv_int_ef_sin_reg

    ## (Intercept)
    ##   0.8004786

    pred_iv_int_ef_con_reg

    ## (Intercept)
    ##   0.1259225

## 2.8 Pruebas estadísticas a regresiones tasa de intercambio

Nota: en este código los valores de probabilidad de la prueba de normalidad de Jarque-Bera se obtienen a partir de la distribución chi-cuadrada. Por su parte, los valores de probabilidad de la respectiva prueba publicados en el Cuadro 10 del Anexo 11 del Alcance N° 5 a La Gaceta N° 8 del viernes 14 de enero de 2022, se estiman a partir de una simulación de Monte Carlo. Sin embargo, la conclusión sobre la normalidad de los residuos se mantiene.

### 2.8.1 Modelo sin controles.

    #modelo_int_sin_cont

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_int_sin_cont<-resid(modelo_int_sin_cont)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_int_sin_cont)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_int_sin_cont
    ## JB = 15.962, p-value = 0.000342
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values no tiene sentido sin controles
    #vif(modelo_int_sin_cont)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_int_sin_cont, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
0.9161537 | 0.6324989 | 2 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal.
    #resettest(modelo_int_sin_cont, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos)#No se realiza porque solo tiene una dummy

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_int_sin_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_sin_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 1.4998, p-value = 0.02225

    plot(efp(modelo_int_sin_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_int_sin_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_sin_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 1.6694, p-value = 2.801e-05

    plot(efp(modelo_int_sin_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.2 Modelo con controles.

    #modelo_int_con_cont

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_int_con_cont<-resid(modelo_int_con_cont)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_int_con_cont)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_int_con_cont
    ## JB = 3.9233, p-value = 0.1406
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_int_con_cont)

    ## Regulacion_intercambio           Cajero_Autom                Credito
    ##               1.726051               1.967756               8.647915
    ##                 Crimen                 Cuenta                 Debito
    ##               4.173462              13.888250               8.527540
    ##           Densidad_Pob           Densidad_Neg             PIB_pc_PPP
    ##               2.202687               1.805806               4.642222
    ##                    IDH              Prest_viv                    ICH
    ##              21.953727               6.536384               8.701107
    ##               Internet                 Europa              Asia_Este
    ##               9.172939               7.485552               3.667859
    ##                 Am_lat
    ##               9.613441

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_int_con_cont, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
92.81874 | 0.9999582 | 152 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_int_con_cont, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#Corregido por heterocedasticidad

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_int_con_cont
    ## RESET = 1.4024, df1 = 2, df2 = 77, p-value = 0.2524

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_int_con_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 0.9943, p-value = 0.2762

    plot(efp(modelo_int_con_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_int_con_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 0.39582, p-value = 0.8519

    plot(efp(modelo_int_con_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.3 Modelo con controles con efectos fijos de tiempo

    #modelo_int_con_cont_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_int_con_cont_ef<-resid(modelo_int_con_cont_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_int_con_cont_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_int_con_cont_ef
    ## JB = 0.33641, p-value = 0.8452
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica para dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_int_con_cont_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_int_con_cont_ef, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
94 | 1 | 434 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_int_con_cont_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.95092, p-value = 0.3264

    plot(efp(modelo_int_con_cont_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.58037, p-value = 0.452

    plot(efp(modelo_int_con_cont_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.4 Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo

    #modelo_int_con_cont_aicc

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_int_con_cont_aicc<-resid(modelo_int_con_cont_aicc)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_int_con_cont_aicc)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_int_con_cont_aicc
    ## JB = 4.4451, p-value = 0.1083
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_int_con_cont_aicc)

    ## Regulacion_intercambio           Cajero_Autom                 Crimen
    ##               1.465800               1.443566               2.541034
    ##                 Cuenta           Densidad_Pob           Densidad_Neg
    ##               5.528743               1.425479               1.421727
    ##                    ICH               Internet                 Europa
    ##               5.543426               4.982321               2.247487
    ##                 Am_lat
    ##               4.552216

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_int_con_cont_aicc, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
73.49549 | 0.2198158 | 65 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_int_con_cont_aicc, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#Corregido por heterocedasticidad)

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_int_con_cont_aicc
    ## RESET = 1.6469, df1 = 2, df2 = 83, p-value = 0.199

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_aicc, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_aicc, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 1.1087, p-value = 0.171

    plot(efp(modelo_int_con_cont_aicc, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_aicc, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_aicc, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.47833, p-value = 0.6759

    plot(efp(modelo_int_con_cont_aicc, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.5 Modelo AICc con efectos fijos de tiempo

    #modelo_int_con_cont_aicc_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_int_con_cont_aicc_ef<-resid(modelo_int_con_cont_aicc_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_int_con_cont_aicc_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_int_con_cont_aicc_ef
    ## JB = 1.4565, p-value = 0.4828
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica para dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_int_con_cont_aicc_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_int_con_cont_aicc_ef, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
94 | 1 | 275 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_int_con_cont_aicc_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.96055, p-value = 0.3147

    plot(efp(modelo_int_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.58169, p-value = 0.4494

    plot(efp(modelo_int_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.6 Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo

    #modelo_int_con_cont_bic

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_int_con_cont_bic<-resid(modelo_int_con_cont_bic)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_int_con_cont_bic)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_int_con_cont_bic
    ## JB = 5.8103, p-value = 0.05474
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_int_con_cont_bic)

    ## Regulacion_intercambio           Cajero_Autom                 Crimen
    ##               1.453453               1.347318               2.537770
    ##                 Cuenta                    ICH               Internet
    ##               5.156144               5.423915               4.350718
    ##                 Europa                 Am_lat
    ##               1.963740               4.305843

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_int_con_cont_bic, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
65.107 | 0.0209325 | 44 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_int_con_cont_bic, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#Corregido por heterocedasticidad)

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_int_con_cont_bic
    ## RESET = 0.95848, df1 = 2, df2 = 85, p-value = 0.3877

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_bic, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_bic, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.99829, p-value = 0.2718

    plot(efp(modelo_int_con_cont_bic, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_bic, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_bic, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.45309, p-value = 0.733

    plot(efp(modelo_int_con_cont_bic, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.7 Modelo BIC con efectos fijos de tiempo

    #modelo_int_con_cont_bic_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_int_con_cont_bic_ef<-resid(modelo_int_con_cont_bic_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_int_con_cont_bic_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_int_con_cont_bic_ef
    ## JB = 0.85834, p-value = 0.6511
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica para dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_int_con_cont_bic_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_int_con_cont_bic_ef, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
94 | 1 | 252 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_int_con_cont_bic_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.83115, p-value = 0.4944

    plot(efp(modelo_int_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_int_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_int_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.49967, p-value = 0.6272

    plot(efp(modelo_int_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.8 Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo

    #modelo_iv_int

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_iv_int<-resid(modelo_iv_int)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_iv_int)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_iv_int
    ## JB = 2.282, p-value = 0.3195
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_iv_int)

    ## Regulacion_intercambio           Cajero_Autom                Credito
    ##               1.671007               9.511987              27.216548
    ##                 Cuenta                 Debito           Densidad_Pob
    ##             161.519133              54.799803               4.117702
    ##           Densidad_Neg             PIB_pc_PPP                 Europa
    ##               2.755264               8.388339              13.902121
    ##              Asia_Este                 Am_lat
    ##               7.269300              24.356028

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad (no aplica para IVreg). Se usaron errores estándar robustos anteriormente
    #white_lm(modelo_iv_int, interactions = TRUE)

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_iv_int, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#Corregido por heterocedasticidad)

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_iv_int
    ## RESET = 0.35628, df1 = 2, df2 = 82, p-value = 0.7014

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_iv_int, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_int, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 1.0733, p-value = 0.1995

    plot(efp(modelo_iv_int, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_iv_int, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_int, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 0.50794, p-value = 0.6085

    plot(efp(modelo_iv_int, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 2.8.9 Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo

    #modelo_iv_int_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_iv_int_ef<-resid(modelo_iv_int_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_iv_int_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_iv_int_ef
    ## JB = 0.81847, p-value = 0.6642
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica a dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_iv_int_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad no aplica a IVreg. Se usaron errores estándar robustos anteriormente
    #white_lm(modelo_iv_int_ef, interactions = TRUE)

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_iv_int_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_iv_int_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_int_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 0.94004, p-value = 0.3399

    plot(efp(modelo_iv_int_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_iv_int_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_int_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 0.63949, p-value = 0.3419

    plot(efp(modelo_iv_int_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

# 3 Regresiones tasa de adquirencia

De manera similar al caso de la comisión de intercambio, se llevan a cabo múltiples especificaciones de regresión lineal para determinar la tasa de adquirencia para Costa Rica. Se realizan estimaciones con y sin todas las variables (controles) incluidas en los datos. Adicionalmente, se utilizan criterios de información para seleccionar los controles a partir de una comparación entre la bondad de ajuste y la complejidad del modelo. En particular, estos criterios de información son el Criterio de Información de Akaike Corregido (AICc) para muestra pequeña y el Criterio de Información Bayesiano (BIC). También se incluyen versiones sin controles, con todos los controles, con una transformación logarítmica de la variable dependiente, y restringiendo la muestra a los países que regulan la tasa de intercambio.

## 3.1 Modelos base, AICc y BIC

    misc<-datos[,c(1,4)]
    misc<-na.omit(misc)
    misc<-misc[!duplicated(misc[,1]),]
    #Se elimina Costa Rica
    misc<-misc[misc$Codigo_Pais!="CRI",]

    #Cantidad de países con información de la tasa de adquirencia en la muestra
    nrow(misc)

    ## [1] 39

    ####################################
    #Con toda la muestra sin logaritmo

    #Regresión sin controles
    modelo_adq_sin_cont<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio, datos)

    modelo_adq_sin_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_sin_cont, vcov. = vcovHC(modelo_adq_sin_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_sin_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_sin_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_sin_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_sin_cont, modelo_adq_sin_cont_corr_hc, modelo_adq_sin_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia sin controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia sin controles
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -1.122*** | -1.122*** | -1.122***
| (0.132) | (0.132) | (0.284)
Constant | 2.364*** | 2.364*** | 2.364***
| (0.096) | (0.096) | (0.195)
Observations | 103 |  |
R2 | 0.417 |  |
Adjusted R2 | 0.411 |  |
Residual Std. Error | 0.668 (df = 101) |  |
F Statistic | 72.281*** (df = 1; 101) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_adq_sin_cont_sin_reg<-predict(modelo_adq_sin_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_sin_cont_con_reg<-predict(modelo_adq_sin_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles
    modelo_adq_con_cont<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos)

    modelo_adq_con_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_con_cont, vcov. = vcovHC(modelo_adq_con_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_con_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_con_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_con_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_con_cont, modelo_adq_con_cont_corr_hc, modelo_adq_con_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia con todos los controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia con todos los controles
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.565*** | -0.565*** | -0.565**
| (0.182) | (0.201) | (0.246)
Cajero_Autom | 0.001 | 0.001 | 0.001
| (0.001) | (0.002) | (0.002)
Credito | -0.001 | -0.001 | -0.001
| (0.008) | (0.010) | (0.010)
Crimen | -0.0005 | -0.0005 | -0.0005
| (0.009) | (0.012) | (0.013)
Cuenta | -0.017* | -0.017 | -0.017
| (0.009) | (0.011) | (0.012)
Debito | -0.001 | -0.001 | -0.001
| (0.007) | (0.008) | (0.008)
Densidad_Pob | -0.001* | -0.001* | -0.001**
| (0.0004) | (0.0003) | (0.0003)
Densidad_Neg | 0.015 | 0.015 | 0.015
| (0.015) | (0.013) | (0.014)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00001) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | 2.336 | 2.336 | 2.336
| (2.982) | (3.644) | (3.938)
Prest_viv | -0.022** | -0.022** | -0.022*
| (0.011) | (0.010) | (0.012)
ICH | -2.412 | -2.412 | -2.412
| (2.048) | (2.336) | (2.178)
Internet | 0.019*** | 0.019** | 0.019**
| (0.007) | (0.009) | (0.009)
Europa | -0.750* | -0.750* | -0.750**
| (0.419) | (0.413) | (0.356)
Asia_Este | -0.294 | -0.294 | -0.294
| (0.400) | (0.409) | (0.355)
Am_lat | -0.261 | -0.261 | -0.261
| (0.393) | (0.418) | (0.451)
Constant | 3.197** | 3.197 | 3.197
| (1.490) | (1.953) | (2.042)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.801 |  |
Adjusted R2 | 0.740 |  |
Residual Std. Error | 0.429 (df = 53) |  |
F Statistic | 13.302*** (df = 16; 53) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_adq_con_cont_sin_reg<-predict(modelo_adq_con_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_con_cont_con_reg<-predict(modelo_adq_con_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles más efectos fijos de tiempo
    modelo_adq_con_cont_ef<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos)

    modelo_adq_con_cont_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_con_cont_ef, vcov. = vcovHC(modelo_adq_con_cont_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_con_cont_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_con_cont_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_con_cont_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_con_cont_ef, modelo_adq_con_cont_ef_corr_hc, modelo_adq_con_cont_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia con controles y efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia con controles y efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.578*** | -0.578*** | -0.578**
| (0.188) | (0.208) | (0.240)
Cajero_Autom | 0.002 | 0.002 | 0.002
| (0.002) | (0.002) | (0.003)
Credito | -0.0002 | -0.0002 | -0.0002
| (0.009) | (0.011) | (0.011)
Crimen | 0.001 | 0.001 | 0.001
| (0.009) | (0.013) | (0.014)
Cuenta | -0.022** | -0.022 | -0.022
| (0.010) | (0.015) | (0.016)
Debito | -0.0003 | -0.0003 | -0.0003
| (0.007) | (0.010) | (0.009)
Densidad_Pob | -0.001* | -0.001* | -0.001**
| (0.0004) | (0.0003) | (0.0003)
Densidad_Neg | 0.012 | 0.012 | 0.012
| (0.015) | (0.014) | (0.014)
PIB_pc_PPP | -0.00001 | -0.00001 | -0.00001
| (0.00001) | (0.00001) | (0.00001)
IDH | 3.911 | 3.911 | 3.911
| (3.158) | (4.139) | (4.452)
Prest_viv | -0.021* | -0.021* | -0.021*
| (0.011) | (0.011) | (0.012)
ICH | -3.819* | -3.819 | -3.819
| (2.221) | (2.782) | (2.562)
Internet | 0.021*** | 0.021** | 0.021**
| (0.007) | (0.009) | (0.010)
Europa | -0.756* | -0.756 | -0.756*
| (0.424) | (0.494) | (0.428)
Asia_Este | -0.281 | -0.281 | -0.281
| (0.410) | (0.486) | (0.407)
Am_lat | -0.384 | -0.384 | -0.384
| (0.407) | (0.528) | (0.553)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.620 | 0.620*** | 0.620***
| (0.491) | (0.184) | (0.211)
Año_2017 | 0.526 | 0.526** | 0.526**
| (0.487) | (0.200) | (0.210)
Año_2018 | 0.456 | 0.456** | 0.456**
| (0.488) | (0.173) | (0.187)
Año_2019 | 0.358 | 0.358* | 0.358**
| (0.489) | (0.180) | (0.174)
Año_2020 | 0.277 | 0.277 | 0.277
| (0.489) | (0.195) | (0.208)
Año_2021 |  |  |
Constant | 2.691 | 2.691 | 2.691
| (1.633) | (2.055) | (2.140)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.815 |  |
Adjusted R2 | 0.735 |  |
Residual Std. Error | 0.433 (df = 48) |  |
F Statistic | 10.093*** (df = 21; 48) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_adq_con_cont_ef_sin_reg<-predict(modelo_adq_con_cont_ef, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_con_cont_ef_con_reg<-predict(modelo_adq_con_cont_ef, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña)
    #Se elimina la variable intercambio de los datos para evitar sus NAs
    datos_adq<-na.omit(datos[,-3])

    modelo_adq_con_cont_aicc<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_adq_con_cont_aicc)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 4
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 4
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 8
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 9
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 10
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 4
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 11
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles1<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[4] “Prest_viv” “Internet” “Europa”

    modelo_adq_con_cont_aicc<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_adq_con_cont_aicc_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_con_cont_aicc, vcov. = vcovHC(modelo_adq_con_cont_aicc, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_con_cont_aicc_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_con_cont_aicc, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_con_cont_aicc, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_con_cont_aicc, modelo_adq_con_cont_aicc_corr_hc, modelo_adq_con_cont_aicc_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.561*** | -0.561*** | -0.561***
| (0.129) | (0.145) | (0.190)
Cuenta | -0.015*** | -0.015*** | -0.015***
| (0.005) | (0.004) | (0.004)
Densidad_Pob | -0.001* | -0.001*** | -0.001***
| (0.0003) | (0.0001) | (0.0001)
Prest_viv | -0.019** | -0.019*** | -0.019**
| (0.008) | (0.007) | (0.008)
Internet | 0.014*** | 0.014*** | 0.014**
| (0.005) | (0.005) | (0.006)
Europa | -0.649*** | -0.649*** | -0.649***
| (0.128) | (0.107) | (0.095)
Constant | 3.325*** | 3.325*** | 3.325***
| (0.219) | (0.241) | (0.299)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.778 |  |
Adjusted R2 | 0.757 |  |
Residual Std. Error | 0.415 (df = 63) |  |
F Statistic | 36.848*** (df = 6; 63) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC
    modelo_adq_con_cont_bic<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_adq_con_cont_bic)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 4
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 4
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 6
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 7
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 9
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 10
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 4
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 11
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 3
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 12
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles2<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cuenta” “Prest_viv”
[4] “Internet” “Europa”

    modelo_adq_con_cont_bic<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Prest_viv + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_adq_con_cont_bic_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_con_cont_bic, vcov. = vcovHC(modelo_adq_con_cont_bic, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_con_cont_bic_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_con_cont_bic, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_con_cont_bic, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_con_cont_bic, modelo_adq_con_cont_bic_corr_hc, modelo_adq_con_cont_bic_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.557*** | -0.557*** | -0.557***
| (0.132) | (0.146) | (0.194)
Cuenta | -0.017*** | -0.017*** | -0.017***
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
Prest_viv | -0.020** | -0.020*** | -0.020**
| (0.008) | (0.007) | (0.008)
Internet | 0.014*** | 0.014*** | 0.014**
| (0.005) | (0.005) | (0.007)
Europa | -0.612*** | -0.612*** | -0.612***
| (0.129) | (0.106) | (0.097)
Constant | 3.373*** | 3.373*** | 3.373***
| (0.223) | (0.254) | (0.317)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.765 |  |
Adjusted R2 | 0.746 |  |
Residual Std. Error | 0.424 (df = 64) |  |
F Statistic | 41.557*** (df = 5; 64) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña), más efectos fijos de tiempo
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Año_2010, datos_adq$Año_2011, datos_adq$Año_2012, datos_adq$Año_2013, datos_adq$Año_2014, datos_adq$Año_2015, datos_adq$Año_2016, datos_adq$Año_2017, datos_adq$Año_2018, datos_adq$Año_2019, datos_adq$Año_2020, datos_adq$Año_2021, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_adq_con_cont_aicc_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 22
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 22
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 8
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 9
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 10
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles3<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[16] “Prest_viv” “ICH” “Internet”
[19] “Europa”

    modelo_adq_con_cont_aicc_ef<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHC(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, modelo_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hc, modelo_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.534*** | -0.534*** | -0.534**
| (0.137) | (0.158) | (0.216)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.471 | 0.471*** | 0.471***
| (0.456) | (0.147) | (0.145)
Año_2017 | 0.382 | 0.382*** | 0.382***
| (0.445) | (0.135) | (0.135)
Año_2018 | 0.309 | 0.309** | 0.309**
| (0.452) | (0.139) | (0.131)
Año_2019 | 0.311 | 0.311* | 0.311*
| (0.452) | (0.169) | (0.160)
Año_2020 | 0.197 | 0.197 | 0.197
| (0.455) | (0.147) | (0.164)
Año_2021 |  |  |
Cuenta | -0.016*** | -0.016*** | -0.016***
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
Densidad_Pob | -0.0005* | -0.0005*** | -0.0005**
| (0.0003) | (0.0002) | (0.0002)
Prest_viv | -0.015* | -0.015** | -0.015*
| (0.009) | (0.007) | (0.008)
ICH | -1.839 | -1.839 | -1.839
| (1.117) | (1.665) | (1.733)
Internet | 0.017*** | 0.017*** | 0.017**
| (0.006) | (0.006) | (0.007)
Europa | -0.627*** | -0.627*** | -0.627***
| (0.151) | (0.148) | (0.144)
Constant | 4.065*** | 4.065*** | 4.065***
| (0.773) | (0.847) | (0.838)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.795 |  |
Adjusted R2 | 0.752 |  |
Residual Std. Error | 0.419 (df = 57) |  |
F Statistic | 18.397*** (df = 12; 57) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC, más efectos fijos de tiempo
    modelo_adq_con_cont_bic_ef<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Año_2010, datos_adq$Año_2011, datos_adq$Año_2012, datos_adq$Año_2013, datos_adq$Año_2014, datos_adq$Año_2015, datos_adq$Año_2016, datos_adq$Año_2017, datos_adq$Año_2018, datos_adq$Año_2019, datos_adq$Año_2020, datos_adq$Año_2021, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_adq_con_cont_bic_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 15
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 22
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 22
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 10
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 11
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #No se eliminan más columnas
    controles4<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[16] “Prest_viv” “Internet” “Europa”

    modelo_adq_con_cont_bic_ef<-lm(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_adq_con_cont_bic_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHC(modelo_adq_con_cont_bic_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_con_cont_bic_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_con_cont_bic_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_con_cont_bic_ef, modelo_adq_con_cont_bic_ef_corr_hc, modelo_adq_con_cont_bic_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.547*** | -0.547*** | -0.547**
| (0.139) | (0.160) | (0.219)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.449 | 0.449*** | 0.449***
| (0.462) | (0.141) | (0.147)
Año_2017 | 0.388 | 0.388*** | 0.388***
| (0.451) | (0.133) | (0.130)
Año_2018 | 0.311 | 0.311** | 0.311**
| (0.459) | (0.136) | (0.124)
Año_2019 | 0.340 | 0.340 | 0.340
| (0.458) | (0.221) | (0.213)
Año_2020 | 0.243 | 0.243 | 0.243
| (0.461) | (0.158) | (0.168)
Año_2021 |  |  |
Cuenta | -0.017*** | -0.017*** | -0.017***
| (0.005) | (0.004) | (0.005)
Densidad_Pob | -0.001* | -0.001*** | -0.001***
| (0.0003) | (0.0002) | (0.0002)
Prest_viv | -0.018** | -0.018** | -0.018**
| (0.009) | (0.007) | (0.009)
Internet | 0.014** | 0.014** | 0.014**
| (0.005) | (0.005) | (0.006)
Europa | -0.661*** | -0.661*** | -0.661***
| (0.152) | (0.136) | (0.126)
Constant | 3.066*** | 3.066*** | 3.066***
| (0.485) | (0.294) | (0.365)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.785 |  |
Adjusted R2 | 0.744 |  |
Residual Std. Error | 0.425 (df = 58) |  |
F Statistic | 19.255*** (df = 11; 58) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

## 3.2 Regresiones con truncamiento tasa de adquirencia

Al igual que con la tasa de intercambio, para la tasa de adquirencia existe el problema del truncamiento de los datos. Por ello, también se estiman modelos con truncamiento. Se usarán valores mínimos de 0 y 0.36 (tasa de adquirencia mínima en la muestra, dada en España).

    #Se realiza modelos truncados

    #Adquirencia

    #AICc
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_adq_0_aicc<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0_aicc)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta +
    ##     Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq,
    ##     point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE,
    ##     scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 1.29E-11
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.33816846  0.21809049 15.3063 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.56405535  0.12682206 -4.4476 8.683e-06 ***
    ## Cuenta                 -0.01554795  0.00453922 -3.4252 0.0006142 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00053261  0.00027203 -1.9579 0.0502384 .
    ## Prest_viv              -0.02055299  0.00812016 -2.5311 0.0113703 *
    ## Internet                0.01461811  0.00514716  2.8400 0.0045109 **
    ## Europa                 -0.67769190  0.12981580 -5.2204 1.785e-07 ***
    ## sigma                   0.40543521  0.03698442 10.9623 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -33.02 on 8 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0_aicc_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_aicc, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0_aicc_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_aicc, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.36 tasa adquirencia mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_adq_0.36_aicc<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0.36, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0.36_aicc)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta +
    ##     Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq,
    ##     point = 0.36, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE,
    ##     x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 1.07E-11
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.42122038  0.24999722 13.6850 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.59176804  0.14021995 -4.2203 2.440e-05 ***
    ## Cuenta                 -0.01668356  0.00527129 -3.1650  0.001551 **
    ## Densidad_Pob           -0.00069375  0.00037750 -1.8377  0.066104 .
    ## Prest_viv              -0.02755773  0.01047831 -2.6300  0.008539 **
    ## Internet                0.01884635  0.00663726  2.8395  0.004519 **
    ## Europa                 -0.83233830  0.16657179 -4.9969 5.827e-07 ***
    ## sigma                   0.43801801  0.04451374  9.8401 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -26.842 on 8 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0.36_aicc_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_aicc, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0.36_aicc_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_aicc, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #BIC
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_adq_0_bic<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0_bic)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta +
    ##     Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0,
    ##     direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 1.11E-10
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                          Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.3874735  0.2235257 15.1547 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.5590326  0.1306455 -4.2790 1.877e-05 ***
    ## Cuenta                 -0.0172713  0.0046037 -3.7516 0.0001757 ***
    ## Prest_viv              -0.0219579  0.0083955 -2.6154 0.0089113 **
    ## Internet                0.0151919  0.0053352  2.8475 0.0044062 **
    ## Europa                 -0.6481469  0.1334201 -4.8579 1.186e-06 ***
    ## sigma                   0.4182336  0.0382040 10.9474 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -35.025 on 7 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0_bic_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_bic, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0_bic_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_bic, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.36 tasa adquirencia mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_adq_0.36_bic<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0.36, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0.36_bic)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cuenta +
    ##     Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0.36,
    ##     direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 2.19E-09
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                          Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.4609997  0.2545120 13.5986 < 2.2e-16 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.5777341  0.1430082 -4.0399 5.348e-05 ***
    ## Cuenta                 -0.0183634  0.0053503 -3.4322 0.0005987 ***
    ## Prest_viv              -0.0296854  0.0107642 -2.7578 0.0058195 **
    ## Internet                0.0193514  0.0068137  2.8401 0.0045105 **
    ## Europa                 -0.8193090  0.1727680 -4.7423 2.114e-06 ***
    ## sigma                   0.4507584  0.0460138  9.7962 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -28.895 on 7 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0.36_bic_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_bic, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0.36_bic_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_bic, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #AICc con efectos fijos de tiempo
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_adq_0_aicc_ef<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0_aicc_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta + Densidad_Pob +
    ##     Prest_viv + ICH + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0,
    ##     direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 5.85E-10
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.10971671  0.73370708  5.6013 2.127e-08 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.53822331  0.12758182 -4.2187 2.458e-05 ***
    ## Año_2016                0.48051023  0.42287716  1.1363 0.2558361
    ## Año_2017                0.39284793  0.41325397  0.9506 0.3417968
    ## Año_2018                0.31417263  0.41986911  0.7483 0.4543014
    ## Año_2019                0.31315152  0.41919917  0.7470 0.4550495
    ## Año_2020                0.19820308  0.42273935  0.4689 0.6391739
    ## Cuenta                 -0.01660459  0.00456619 -3.6364 0.0002765 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00049931  0.00026117 -1.9118 0.0559006 .
    ## Prest_viv              -0.01633962  0.00821238 -1.9896 0.0466314 *
    ## ICH                    -1.88621747  1.06113924 -1.7775 0.0754794 .
    ## Internet                0.01843928  0.00550151  3.3517 0.0008032 ***
    ## Europa                 -0.65462617  0.14540195 -4.5022 6.726e-06 ***
    ## sigma                   0.38862526  0.03516319 11.0520 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -30.409 on 14 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0_aicc_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_aicc_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0_aicc_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_aicc_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.36 tasa adquirencia mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_adq_0.36_aicc_ef<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + ICH + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0.36, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0.36_aicc_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta + Densidad_Pob +
    ##     Prest_viv + ICH + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0.36,
    ##     direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 7.23E-09
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.27421547  0.85740473  4.9851 6.194e-07 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.56521541  0.13962424 -4.0481 5.163e-05 ***
    ## Año_2016                0.51271460  0.45704909  1.1218 0.2619503
    ## Año_2017                0.42931035  0.44755808  0.9592 0.3374438
    ## Año_2018                0.33175832  0.45383005  0.7310 0.4647676
    ## Año_2019                0.32567113  0.45226906  0.7201 0.4714741
    ## Año_2020                0.21798660  0.45749987  0.4765 0.6337370
    ## Cuenta                 -0.01852710  0.00525987 -3.5224 0.0004277 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00061690  0.00034759 -1.7748 0.0759339 .
    ## Prest_viv              -0.02184363  0.01033937 -2.1127 0.0346294 *
    ## ICH                    -2.02871765  1.24049246 -1.6354 0.1019625
    ## Internet                0.02326137  0.00705347  3.2979 0.0009742 ***
    ## Europa                 -0.80037092  0.18111921 -4.4190 9.915e-06 ***
    ## sigma                   0.41732929  0.04187063  9.9671 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -24.558 on 14 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_aicc_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_aicc_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #BIC con efectos fijos de tiempo
    #Truncamiento en 0

    modelo_truncado_adq_0_bic_ef<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta +Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0_bic_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta + Densidad_Pob +
    ##     Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0,
    ##     direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 1.03E-08
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.07416593  0.45659181  6.7329 1.664e-11 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.55032005  0.13079247 -4.2076 2.581e-05 ***
    ## Año_2016                0.45897368  0.43368882  1.0583 0.2899178
    ## Año_2017                0.40313885  0.42399999  0.9508 0.3417063
    ## Año_2018                0.31669783  0.43076318  0.7352 0.4622167
    ## Año_2019                0.34380534  0.42973044  0.8000 0.4236825
    ## Año_2020                0.24850146  0.43284432  0.5741 0.5658915
    ## Cuenta                 -0.01718063  0.00467453 -3.6754 0.0002375 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00055457  0.00027219 -2.0374 0.0416082 *
    ## Prest_viv              -0.01918932  0.00830888 -2.3095 0.0209162 *
    ## Internet                0.01448535  0.00512097  2.8286 0.0046747 **
    ## Europa                 -0.69345975  0.14834977 -4.6745 2.947e-06 ***
    ## sigma                   0.39864420  0.03622446 11.0048 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -31.948 on 13 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0_bic_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_bic_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0_bic_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0_bic_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    #Truncamiento en 0.36 tasa adquirencia mínima en la muestra de España

    modelo_truncado_adq_0.36_bic_ef<-truncreg(Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0.36, direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)

    summary(modelo_truncado_adq_0.36_bic_ef)

    ##
    ## Call:
    ## truncreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Año_2016 +
    ##     Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Cuenta + Densidad_Pob +
    ##     Prest_viv + Internet + Europa, data = datos_adq, point = 0.36,
    ##     direction = "left", model = TRUE, y = FALSE, x = FALSE, scaled = TRUE)
    ##
    ## BFGS maximization method
    ## 0 iterations, 0h:0m:0s
    ## g'(-H)^-1g = 3.18E-11
    ##
    ##
    ##
    ## Coefficients :
    ##                           Estimate  Std. Error t-value  Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.12539704  0.50054685  6.2440 4.266e-10 ***
    ## Regulacion_intercambio -0.57476681  0.14371952 -3.9992 6.355e-05 ***
    ## Año_2016                0.49335397  0.47000142  1.0497 0.2938624
    ## Año_2017                0.44833468  0.46030317  0.9740 0.3300572
    ## Año_2018                0.33805454  0.46682072  0.7242 0.4689654
    ## Año_2019                0.36276450  0.46473370  0.7806 0.4350462
    ## Año_2020                0.28408912  0.46914408  0.6055 0.5448151
    ## Cuenta                 -0.01829906  0.00540064 -3.3883 0.0007032 ***
    ## Densidad_Pob           -0.00071428  0.00036992 -1.9309 0.0534980 .
    ## Prest_viv              -0.02585446  0.01050851 -2.4603 0.0138807 *
    ## Internet                0.01851373  0.00648341  2.8556 0.0042962 **
    ## Europa                 -0.85241328  0.18602472 -4.5823 4.600e-06 ***
    ## sigma                   0.42894353  0.04331180  9.9036 < 2.2e-16 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Log-Likelihood: -25.853 on 13 Df

    #Pronóstico para CR
    #Se toma la fila 32 que corresponde a la 54 (CRI) en datos!!
    #Sin regulación
    pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_sin_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_bic_ef, newdata = datos, type = c("response"))[54]
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_con_reg<-predict(modelo_truncado_adq_0.36_bic_ef, newdata = data_CR, type = c("response"))[54]

    pred_adq_trunc_0_todos_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_sin_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_sin_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_ef_sin_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_ef_sin_reg)))

    pred_adq_trunc_0_todos_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_con_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_con_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_ef_con_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_ef_con_reg)))

    pred_adq_trunc_0.36_todos_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_sin_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_sin_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_sin_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_sin_reg)))

    pred_adq_trunc_0.36_todos_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_con_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_con_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_con_reg), as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_con_reg)))

## 3.3 Transformación logarítmica de la variable dependiente

    ####################################
    #Con toda la muestra con logaritmo

    #Regresión sin controles
    modelo_log_adq_sin_cont<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio, datos)

    modelo_log_adq_sin_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_log_adq_sin_cont, vcov. = vcovHC(modelo_log_adq_sin_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_adq_sin_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_log_adq_sin_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_log_adq_sin_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_adq_sin_cont, modelo_log_adq_sin_cont_corr_hc, modelo_log_adq_sin_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia sin controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia sin controles
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.757*** | -0.757*** | -0.757***
| (0.090) | (0.086) | (0.184)
Constant | 0.824*** | 0.824*** | 0.824***
| (0.065) | (0.039) | (0.082)
Observations | 103 |  |
R2 | 0.414 |  |
Adjusted R2 | 0.409 |  |
Residual Std. Error | 0.453 (df = 101) |  |
F Statistic | 71.493*** (df = 1; 101) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_log_adq_sin_cont_sin_reg<-exp(predict(modelo_log_adq_sin_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_log_adq_sin_cont_con_reg<-exp(predict(modelo_log_adq_sin_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])

    #Regresión con todos los controles
    modelo_log_adq_con_cont<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos)

    modelo_log_adq_con_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont, vcov. = vcovHC(modelo_log_adq_con_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_adq_con_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_log_adq_con_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_adq_con_cont, modelo_log_adq_con_cont_corr_hc, modelo_log_adq_con_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia con todos los controles",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia con todos los controles
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.408*** | -0.408*** | -0.408***
| (0.120) | (0.137) | (0.142)
Cajero_Autom | -0.0001 | -0.0001 | -0.0001
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.002 | 0.002 | 0.002
| (0.006) | (0.007) | (0.007)
Crimen | 0.004 | 0.004 | 0.004
| (0.006) | (0.007) | (0.007)
Cuenta | -0.013** | -0.013 | -0.013
| (0.006) | (0.008) | (0.008)
Debito | -0.001 | -0.001 | -0.001
| (0.005) | (0.006) | (0.006)
Densidad_Pob | -0.001** | -0.001** | -0.001**
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | 0.019* | 0.019* | 0.019*
| (0.010) | (0.009) | (0.009)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | 1.618 | 1.618 | 1.618
| (1.968) | (2.508) | (2.537)
Prest_viv | -0.030*** | -0.030*** | -0.030***
| (0.007) | (0.008) | (0.008)
ICH | -0.327 | -0.327 | -0.327
| (1.352) | (1.628) | (1.598)
Internet | 0.016*** | 0.016** | 0.016**
| (0.005) | (0.007) | (0.007)
Europa | -0.757*** | -0.757** | -0.757**
| (0.277) | (0.298) | (0.296)
Asia_Este | -0.212 | -0.212 | -0.212
| (0.264) | (0.284) | (0.278)
Am_lat | -0.374 | -0.374 | -0.374
| (0.260) | (0.255) | (0.261)
Constant | 0.874 | 0.874 | 0.874
| (0.984) | (1.290) | (1.308)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.835 |  |
Adjusted R2 | 0.785 |  |
Residual Std. Error | 0.283 (df = 53) |  |
F Statistic | 16.714*** (df = 16; 53) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_log_adq_con_cont_sin_reg<-exp(predict(modelo_log_adq_con_cont, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_log_adq_con_cont_con_reg<-exp(predict(modelo_log_adq_con_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])

    #Regresión con todos los controles más efectos fijos de tiempo
    modelo_log_adq_con_cont_ef<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos)

    modelo_log_adq_con_cont_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_ef, vcov. = vcovHC(modelo_log_adq_con_cont_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_adq_con_cont_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_log_adq_con_cont_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_adq_con_cont_ef, modelo_log_adq_con_cont_ef_corr_hc, modelo_log_adq_con_cont_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia con controles y efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia con controles y efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.423*** | -0.423*** | -0.423***
| (0.126) | (0.148) | (0.156)
Cajero_Autom | 0.0001 | 0.0001 | 0.0001
| (0.001) | (0.001) | (0.001)
Credito | 0.003 | 0.003 | 0.003
| (0.006) | (0.008) | (0.008)
Crimen | 0.004 | 0.004 | 0.004
| (0.006) | (0.007) | (0.008)
Cuenta | -0.016** | -0.016 | -0.016
| (0.007) | (0.010) | (0.010)
Debito | -0.001 | -0.001 | -0.001
| (0.005) | (0.007) | (0.006)
Densidad_Pob | -0.001** | -0.001** | -0.001**
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | 0.016 | 0.016 | 0.016
| (0.010) | (0.010) | (0.010)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | 2.445 | 2.445 | 2.445
| (2.117) | (2.897) | (3.015)
Prest_viv | -0.029*** | -0.029*** | -0.029***
| (0.008) | (0.008) | (0.009)
ICH | -1.098 | -1.098 | -1.098
| (1.489) | (1.892) | (1.793)
Internet | 0.016*** | 0.016** | 0.016**
| (0.005) | (0.007) | (0.008)
Europa | -0.765*** | -0.765** | -0.765**
| (0.285) | (0.338) | (0.323)
Asia_Este | -0.177 | -0.177 | -0.177
| (0.275) | (0.320) | (0.288)
Am_lat | -0.430 | -0.430 | -0.430
| (0.273) | (0.319) | (0.334)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.234 | 0.234* | 0.234*
| (0.329) | (0.120) | (0.135)
Año_2017 | 0.262 | 0.262** | 0.262**
| (0.326) | (0.118) | (0.120)
Año_2018 | 0.169 | 0.169 | 0.169
| (0.327) | (0.112) | (0.119)
Año_2019 | 0.118 | 0.118 | 0.118
| (0.328) | (0.109) | (0.107)
Año_2020 | 0.100 | 0.100 | 0.100
| (0.328) | (0.115) | (0.113)
Año_2021 |  |  |
Constant | 0.677 | 0.677 | 0.677
| (1.095) | (1.402) | (1.444)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.842 |  |
Adjusted R2 | 0.773 |  |
Residual Std. Error | 0.291 (df = 48) |  |
F Statistic | 12.175*** (df = 21; 48) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Sin regulación
    pred_log_adq_con_cont_ef_sin_reg<-exp(predict(modelo_log_adq_con_cont_ef, newdata = datos, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_log_adq_con_cont_ef_con_reg<-exp(predict(modelo_log_adq_con_cont_ef, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54])

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña)
    #Se elimina la tasa de adquirencia en los datos para evitar sus NAs
    datos_adq<-na.omit(datos[,-3])

    modelo_log_adq_con_cont_aicc<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_log_adq_con_cont_aicc)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 10
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 8
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 9
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 10
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles1<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[4] “Densidad_Neg” “Prest_viv” “Internet”
[7] “Europa”

    modelo_log_adq_con_cont_aicc<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + Prest_viv + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_log_adq_con_cont_aicc_corr_hc<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_aicc, vcov. = vcovHC(modelo_log_adq_con_cont_aicc, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_adq_con_cont_aicc_corr_hac<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_aicc, vcov. = vcovHAC(modelo_log_adq_con_cont_aicc, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_adq_con_cont_aicc, modelo_log_adq_con_cont_aicc_corr_hc, modelo_log_adq_con_cont_aicc_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según AICc",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según AICc
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.323*** | -0.323*** | -0.323***
| (0.085) | (0.081) | (0.094)
Cuenta | -0.011*** | -0.011*** | -0.011***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.0004** | -0.0004** | -0.0004**
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | 0.018** | 0.018* | 0.018*
| (0.008) | (0.009) | (0.009)
Prest_viv | -0.023*** | -0.023*** | -0.023***
| (0.005) | (0.006) | (0.007)
Internet | 0.013*** | 0.013*** | 0.013**
| (0.003) | (0.005) | (0.005)
Europa | -0.591*** | -0.591*** | -0.591***
| (0.087) | (0.098) | (0.097)
Constant | 1.471*** | 1.471*** | 1.471***
| (0.144) | (0.150) | (0.161)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.821 |  |
Adjusted R2 | 0.801 |  |
Residual Std. Error | 0.272 (df = 62) |  |
F Statistic | 40.581*** (df = 7; 62) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC
    modelo_log_adq_con_cont_bic<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_log_adq_con_cont_bic)

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 10
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 10
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles2<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[4] “Densidad_Neg” “Prest_viv” “Internet”
[7] “Europa”

    modelo_log_adq_con_cont_bic<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + Prest_viv + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_log_adq_con_cont_bic_corr_hc<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_bic, vcov. = vcovHC(modelo_log_adq_con_cont_bic, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_adq_con_cont_bic_corr_hac<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_bic, vcov. = vcovHAC(modelo_log_adq_con_cont_bic, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_adq_con_cont_bic, modelo_log_adq_con_cont_bic_corr_hc, modelo_log_adq_con_cont_bic_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según BIC",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según BIC
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.323*** | -0.323*** | -0.323***
| (0.085) | (0.081) | (0.094)
Cuenta | -0.011*** | -0.011*** | -0.011***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.0004** | -0.0004** | -0.0004**
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | 0.018** | 0.018* | 0.018*
| (0.008) | (0.009) | (0.009)
Prest_viv | -0.023*** | -0.023*** | -0.023***
| (0.005) | (0.006) | (0.007)
Internet | 0.013*** | 0.013*** | 0.013**
| (0.003) | (0.005) | (0.005)
Europa | -0.591*** | -0.591*** | -0.591***
| (0.087) | (0.098) | (0.097)
Constant | 1.471*** | 1.471*** | 1.471***
| (0.144) | (0.150) | (0.161)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.821 |  |
Adjusted R2 | 0.801 |  |
Residual Std. Error | 0.272 (df = 62) |  |
F Statistic | 40.581*** (df = 7; 62) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña), más efectos fijos de tiempo
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Año_2010, datos_adq$Año_2011, datos_adq$Año_2012, datos_adq$Año_2013, datos_adq$Año_2014, datos_adq$Año_2015, datos_adq$Año_2016, datos_adq$Año_2017, datos_adq$Año_2018, datos_adq$Año_2019, datos_adq$Año_2020, datos_adq$Año_2021, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 8
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 9
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 10
    AICC<-c()
    AICC[1]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(AICC)<AICC[1]

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles3<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[16] “Densidad_Neg” “Prest_viv” “Internet”
[19] “Europa”

    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cuenta + Densidad_Pob + Densidad_Neg + Prest_viv + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHC(modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef, modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hc, modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según AICc con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según AICc con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.324*** | -0.324*** | -0.324***
| (0.092) | (0.084) | (0.101)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.182 | 0.182** | 0.182**
| (0.305) | (0.075) | (0.075)
Año_2017 | 0.208 | 0.208** | 0.208**
| (0.299) | (0.097) | (0.093)
Año_2018 | 0.126 | 0.126 | 0.126
| (0.303) | (0.078) | (0.076)
Año_2019 | 0.118 | 0.118 | 0.118
| (0.303) | (0.101) | (0.102)
Año_2020 | 0.111 | 0.111 | 0.111
| (0.305) | (0.093) | (0.094)
Año_2021 |  |  |
Cuenta | -0.011*** | -0.011*** | -0.011***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.0004** | -0.0004** | -0.0004**
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0002)
Densidad_Neg | 0.016* | 0.016 | 0.016*
| (0.009) | (0.010) | (0.010)
Prest_viv | -0.021*** | -0.021*** | -0.021***
| (0.006) | (0.006) | (0.006)
Internet | 0.013*** | 0.013*** | 0.013**
| (0.004) | (0.005) | (0.005)
Europa | -0.629*** | -0.629*** | -0.629***
| (0.105) | (0.130) | (0.130)
Constant | 1.361*** | 1.361*** | 1.361***
| (0.321) | (0.162) | (0.181)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.825 |  |
Adjusted R2 | 0.788 |  |
Residual Std. Error | 0.281 (df = 57) |  |
F Statistic | 22.357*** (df = 12; 57) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC, más efectos fijos de tiempo
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_adq)

    controles<- cbind(datos_adq$Regulacion_intercambio, datos_adq$Año_2010, datos_adq$Año_2011, datos_adq$Año_2012, datos_adq$Año_2013, datos_adq$Año_2014, datos_adq$Año_2015, datos_adq$Año_2016, datos_adq$Año_2017, datos_adq$Año_2018, datos_adq$Año_2019, datos_adq$Año_2020, datos_adq$Año_2021, datos_adq$Cajero_Autom, datos_adq$Credito, datos_adq$Crimen, datos_adq$Cuenta, datos_adq$Debito, datos_adq$Densidad_Pob, datos_adq$Densidad_Neg, datos_adq$PIB_pc_PPP, datos_adq$IDH, datos_adq$Prest_viv, datos_adq$ICH, datos_adq$Internet, datos_adq$Europa, datos_adq$Asia_Este, datos_adq$Am_lat)

    variables_controles<-c("Regulacion_intercambio", "Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(modelo_log_adq_con_cont_bic_ef)

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 14
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 17
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 8
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 9
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 10
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 16
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 11
    BIC<-c()
    BIC[1]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles, datos_adq))

    for (i in 2:(ncol(controles)-11)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(log(Adquirencia) ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq))
    }

    min(BIC)<BIC[1]

[1] FALSE

    #No se eliminan más columnas
    controles4<-controles

    #Variables a usar
    variables_controles

[1] “Regulacion_intercambio” “Año_2010” “Año_2011”
[4] “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[7] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017”
[10] “Año_2018” “Año_2019” “Año_2020”
[13] “Año_2021” “Cuenta” “Densidad_Pob”
[16] “Prest_viv” “Internet” “Europa”

    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef<-lm(log(Adquirencia) ~ Regulacion_intercambio + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cuenta + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa, datos_adq)

    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHC(modelo_log_adq_con_cont_bic_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_log_adq_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_log_adq_con_cont_bic_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_log_adq_con_cont_bic_ef, modelo_log_adq_con_cont_bic_ef_corr_hc, modelo_log_adq_con_cont_bic_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según BIC con efectos fijos de tiempo",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre el logaritmo de la tasa de adquirencia según BIC con efectos fijos de tiempo
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Regulacion_intercambio | -0.314*** | -0.314*** | -0.314***
| (0.094) | (0.087) | (0.098)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.209 | 0.209*** | 0.209***
| (0.311) | (0.076) | (0.076)
Año_2017 | 0.263 | 0.263*** | 0.263***
| (0.304) | (0.091) | (0.094)
Año_2018 | 0.151 | 0.151* | 0.151**
| (0.309) | (0.076) | (0.075)
Año_2019 | 0.155 | 0.155 | 0.155
| (0.308) | (0.119) | (0.120)
Año_2020 | 0.144 | 0.144 | 0.144
| (0.310) | (0.101) | (0.096)
Año_2021 |  |  |
Cuenta | -0.011*** | -0.011*** | -0.011***
| (0.003) | (0.003) | (0.003)
Densidad_Pob | -0.0004** | -0.0004*** | -0.0004***
| (0.0002) | (0.0001) | (0.0001)
Prest_viv | -0.020*** | -0.020*** | -0.020***
| (0.006) | (0.006) | (0.007)
Internet | 0.015*** | 0.015*** | 0.015***
| (0.004) | (0.004) | (0.005)
Europa | -0.685*** | -0.685*** | -0.685***
| (0.102) | (0.128) | (0.130)
Constant | 1.325*** | 1.325*** | 1.325***
| (0.327) | (0.178) | (0.188)
Observations | 70 |  |
R2 | 0.814 |  |
Adjusted R2 | 0.779 |  |
Residual Std. Error | 0.287 (df = 58) |  |
F Statistic | 23.119*** (df = 11; 58) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

## 3.4 Restringir la muestra a los países regulados

    ####################################
    #Con solo países regulados en intercambio sin logaritmo

    datos_adq_reg<-datos_adq[datos_adq$Regulacion_intercambio==1,]

    #Regresión sin controles no se hace acá

    #Regresión con todos los controles
    modelo_adq_reg_con_cont<-lm(Adquirencia ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    modelo_adq_reg_con_cont_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont, vcov. = vcovHC(modelo_adq_reg_con_cont, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_reg_con_cont_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_reg_con_cont, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_reg_con_cont, modelo_adq_reg_con_cont_corr_hc, modelo_adq_reg_con_cont_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia con todos los controles, solo muestra con países regulados",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia con todos los controles, solo muestra con países regulados
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Cajero_Autom | -0.002 | -0.002 | -0.002
| (0.002) | (0.003) | (0.002)
Credito | 0.008 | 0.008 | 0.008
| (0.006) | (0.008) | (0.007)
Crimen | 0.012 | 0.012 | 0.012
| (0.009) | (0.011) | (0.009)
Cuenta | -0.022* | -0.022* | -0.022*
| (0.012) | (0.012) | (0.012)
Debito | 0.018** | 0.018** | 0.018**
| (0.007) | (0.008) | (0.008)
Densidad_Pob | -0.002*** | -0.002*** | -0.002***
| (0.0003) | (0.0004) | (0.0004)
Densidad_Neg | 0.015 | 0.015 | 0.015
| (0.010) | (0.013) | (0.010)
PIB_pc_PPP | 0.00000 | 0.00000 | 0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -1.984 | -1.984 | -1.984
| (2.540) | (3.276) | (3.034)
Prest_viv | -0.029*** | -0.029*** | -0.029***
| (0.007) | (0.008) | (0.009)
ICH | 0.737 | 0.737 | 0.737
| (1.337) | (1.819) | (1.770)
Internet | 0.014** | 0.014 | 0.014
| (0.006) | (0.009) | (0.009)
Europa | -1.874*** | -1.874*** | -1.874***
| (0.426) | (0.531) | (0.502)
Asia_Este | -1.429*** | -1.429** | -1.429***
| (0.408) | (0.523) | (0.489)
Am_lat | -0.928* | -0.928* | -0.928*
| (0.522) | (0.538) | (0.529)
Constant | 4.396** | 4.396* | 4.396*
| (1.939) | (2.392) | (2.218)
Observations | 48 |  |
R2 | 0.923 |  |
Adjusted R2 | 0.887 |  |
Residual Std. Error | 0.224 (df = 32) |  |
F Statistic | 25.583*** (df = 15; 32) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_reg_con_cont<-predict(modelo_adq_reg_con_cont, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Regresión con todos los controles más efectos fijos de tiempo
    modelo_adq_reg_con_cont_ef<-lm(Adquirencia ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_adq_reg)

    modelo_adq_reg_con_cont_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_ef, vcov. = vcovHC(modelo_adq_reg_con_cont_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_reg_con_cont_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_reg_con_cont_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_reg_con_cont_ef, modelo_adq_reg_con_cont_ef_corr_hc, modelo_adq_reg_con_cont_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia con controles y efectos fijos de tiempo, solo muestra con países regulados",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia con controles y efectos fijos de tiempo, solo muestra con países regulados
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Cajero_Autom | -0.002 | -0.002 | -0.002
| (0.002) | (0.003) | (0.002)
Credito | 0.009 | 0.009 | 0.009
| (0.006) | (0.008) | (0.007)
Crimen | 0.014 | 0.014 | 0.014
| (0.010) | (0.012) | (0.008)
Cuenta | -0.021* | -0.021 | -0.021*
| (0.012) | (0.013) | (0.012)
Debito | 0.019** | 0.019** | 0.019**
| (0.007) | (0.008) | (0.008)
Densidad_Pob | -0.002*** | -0.002*** | -0.002***
| (0.0003) | (0.0004) | (0.0004)
Densidad_Neg | 0.013 | 0.013 | 0.013
| (0.010) | (0.014) | (0.011)
PIB_pc_PPP | -0.00000 | -0.00000 | -0.00000
| (0.00000) | (0.00000) | (0.00000)
IDH | -0.269 | -0.269 | -0.269
| (2.737) | (3.842) | (3.397)
Prest_viv | -0.027*** | -0.027*** | -0.027**
| (0.007) | (0.009) | (0.010)
ICH | -0.604 | -0.604 | -0.604
| (1.462) | (2.110) | (1.859)
Internet | 0.014** | 0.014 | 0.014
| (0.006) | (0.009) | (0.008)
Europa | -1.869*** | -1.869*** | -1.869***
| (0.426) | (0.571) | (0.520)
Asia_Este | -1.382*** | -1.382** | -1.382**
| (0.413) | (0.564) | (0.516)
Am_lat | -0.796 | -0.796 | -0.796
| (0.524) | (0.605) | (0.577)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.487* | 0.487*** | 0.487***
| (0.275) | (0.127) | (0.132)
Año_2017 | 0.551** | 0.551*** | 0.551***
| (0.262) | (0.120) | (0.119)
Año_2018 | 0.428 | 0.428*** | 0.428***
| (0.262) | (0.102) | (0.116)
Año_2019 | 0.390 | 0.390*** | 0.390***
| (0.264) | (0.071) | (0.082)
Año_2020 | 0.297 | 0.297*** | 0.297***
| (0.263) | (0.086) | (0.098)
Año_2021 |  |  |
Constant | 3.239 | 3.239 | 3.239
| (2.032) | (2.598) | (2.227)
Observations | 48 |  |
R2 | 0.937 |  |
Adjusted R2 | 0.890 |  |
Residual Std. Error | 0.221 (df = 27) |  |
F Statistic | 20.035*** (df = 20; 27) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Pronóstico para CR
    #Con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    pred_adq_reg_con_cont_ef<-predict(modelo_adq_reg_con_cont_ef, newdata = data_CR, interval = "prediction", level = 0.95, type = "response")[54]

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña)
    #Se elimina la tasa de adquirencia en los datos para evitar sus NAs

    modelo_adq_reg_con_cont_aicc<-lm(Adquirencia ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    controles<- cbind(datos_adq_reg$Cajero_Autom, datos_adq_reg$Credito, datos_adq_reg$Crimen, datos_adq_reg$Cuenta, datos_adq_reg$Debito, datos_adq_reg$Densidad_Pob, datos_adq_reg$Densidad_Neg, datos_adq_reg$PIB_pc_PPP, datos_adq_reg$IDH, datos_adq_reg$Prest_viv, datos_adq_reg$ICH, datos_adq_reg$Internet, datos_adq_reg$Europa, datos_adq_reg$Asia_Este, datos_adq_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(modelo_adq_reg_con_cont_aicc)

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 10
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 1
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(AICC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(AICC)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles1<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Crimen” “Cuenta” “Debito” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[6] “Internet” “Europa” “Asia_Este” “Am_lat”

    modelo_adq_reg_con_cont_aicc<-lm(Adquirencia ~ Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_aicc, vcov. = vcovHC(modelo_adq_reg_con_cont_aicc, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_aicc, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_reg_con_cont_aicc, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_reg_con_cont_aicc, modelo_adq_reg_con_cont_aicc_corr_hc, modelo_adq_reg_con_cont_aicc_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Crimen | 0.012** | 0.012** | 0.012**
| (0.006) | (0.005) | (0.006)
Cuenta | -0.025*** | -0.025*** | -0.025***
| (0.009) | (0.008) | (0.006)
Debito | 0.020*** | 0.020*** | 0.020***
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0003)
Prest_viv | -0.026*** | -0.026*** | -0.026***
| (0.005) | (0.006) | (0.007)
Internet | 0.018*** | 0.018*** | 0.018***
| (0.004) | (0.005) | (0.006)
Europa | -2.119*** | -2.119*** | -2.119***
| (0.305) | (0.303) | (0.290)
Asia_Este | -1.613*** | -1.613*** | -1.613***
| (0.318) | (0.314) | (0.318)
Am_lat | -1.152*** | -1.152*** | -1.152***
| (0.381) | (0.329) | (0.273)
Constant | 3.491*** | 3.491*** | 3.491***
| (0.669) | (0.615) | (0.519)
Observations | 48 |  |
R2 | 0.910 |  |
Adjusted R2 | 0.889 |  |
Residual Std. Error | 0.222 (df = 38) |  |
F Statistic | 42.653*** (df = 9; 38) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC
    modelo_adq_reg_con_cont_bic<-lm(Adquirencia ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    controles<- cbind(datos_adq_reg$Cajero_Autom, datos_adq_reg$Credito, datos_adq_reg$Crimen, datos_adq_reg$Cuenta, datos_adq_reg$Debito, datos_adq_reg$Densidad_Pob, datos_adq_reg$Densidad_Neg, datos_adq_reg$PIB_pc_PPP, datos_adq_reg$IDH, datos_adq_reg$Prest_viv, datos_adq_reg$ICH, datos_adq_reg$Internet, datos_adq_reg$Europa, datos_adq_reg$Asia_Este, datos_adq_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(modelo_adq_reg_con_cont_bic)

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 10
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 8
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 2
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 1
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 5
    controles<-controles[,-which.min(BIC)]
    variables_controles<-variables_controles[-which.min(BIC)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:ncol(controles)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles2<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Crimen” “Cuenta” “Debito” “Densidad_Pob” “Prest_viv”
[6] “Internet” “Europa” “Asia_Este” “Am_lat”

    modelo_adq_reg_con_cont_bic<-lm(Adquirencia ~ Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    modelo_adq_reg_con_cont_bic_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_bic, vcov. = vcovHC(modelo_adq_reg_con_cont_bic, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_reg_con_cont_bic_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_bic, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_reg_con_cont_bic, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_reg_con_cont_bic, modelo_adq_reg_con_cont_bic_corr_hc, modelo_adq_reg_con_cont_bic_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Crimen | 0.012** | 0.012** | 0.012**
| (0.006) | (0.005) | (0.006)
Cuenta | -0.025*** | -0.025*** | -0.025***
| (0.009) | (0.008) | (0.006)
Debito | 0.020*** | 0.020*** | 0.020***
| (0.005) | (0.005) | (0.005)
Densidad_Pob | -0.001*** | -0.001*** | -0.001***
| (0.0002) | (0.0002) | (0.0003)
Prest_viv | -0.026*** | -0.026*** | -0.026***
| (0.005) | (0.006) | (0.007)
Internet | 0.018*** | 0.018*** | 0.018***
| (0.004) | (0.005) | (0.006)
Europa | -2.119*** | -2.119*** | -2.119***
| (0.305) | (0.303) | (0.290)
Asia_Este | -1.613*** | -1.613*** | -1.613***
| (0.318) | (0.314) | (0.318)
Am_lat | -1.152*** | -1.152*** | -1.152***
| (0.381) | (0.329) | (0.273)
Constant | 3.491*** | 3.491*** | 3.491***
| (0.669) | (0.615) | (0.519)
Observations | 48 |  |
R2 | 0.910 |  |
Adjusted R2 | 0.889 |  |
Residual Std. Error | 0.222 (df = 38) |  |
F Statistic | 42.653*** (df = 9; 38) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el AICc (corrige por tamaño de muestra pequeña), más efectos fijos de tiempo
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef<-lm(Adquirencia ~ Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    controles<- cbind(datos_adq_reg$Año_2010, datos_adq_reg$Año_2011, datos_adq_reg$Año_2012, datos_adq_reg$Año_2013, datos_adq_reg$Año_2014, datos_adq_reg$Año_2015, datos_adq_reg$Año_2016, datos_adq_reg$Año_2017, datos_adq_reg$Año_2018, datos_adq_reg$Año_2019, datos_adq_reg$Año_2020, datos_adq_reg$Año_2021, datos_adq_reg$Cajero_Autom, datos_adq_reg$Credito, datos_adq_reg$Crimen, datos_adq_reg$Cuenta, datos_adq_reg$Debito, datos_adq_reg$Densidad_Pob, datos_adq_reg$Densidad_Neg, datos_adq_reg$PIB_pc_PPP, datos_adq_reg$IDH, datos_adq_reg$Prest_viv, datos_adq_reg$ICH, datos_adq_reg$Internet, datos_adq_reg$Europa, datos_adq_reg$Asia_Este, datos_adq_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef)

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 21
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 2
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 3
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 21
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 4
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 5
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 6
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] TRUE

    #El AICc es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-(which.min(AICC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(AICC)+12)]

    #Paso 7
    AICC<-c()
    AICC1<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      AICC[i]<-aicc(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(AICC)<AICC1

[1] FALSE

    #Ya no se eliminan columnas
    controles3<-controles

    #variables a usar
    variables_controles

[1] “Año_2010” “Año_2011” “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[6] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017” “Año_2018” “Año_2019”
[11] “Año_2020” “Año_2021” “Crimen” “Cuenta” “Debito”
[16] “Densidad_Pob” “Prest_viv” “Internet” “Europa” “Asia_Este”
[21] “Am_lat”

    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef<-lm(Adquirencia ~ Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHC(modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef, modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hc, modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según AICc con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.476* | 0.476*** | 0.476***
| (0.261) | (0.089) | (0.103)
Año_2017 | 0.525** | 0.525*** | 0.525***
| (0.249) | (0.100) | (0.114)
Año_2018 | 0.421 | 0.421*** | 0.421***
| (0.253) | (0.089) | (0.104)
Año_2019 | 0.383 | 0.383*** | 0.383***
| (0.260) | (0.064) | (0.074)
Año_2020 | 0.290 | 0.290*** | 0.290***
| (0.258) | (0.081) | (0.091)
Año_2021 |  |  |
Crimen | 0.012* | 0.012** | 0.012**
| (0.006) | (0.005) | (0.005)
Cuenta | -0.026*** | -0.026*** | -0.026***
| (0.009) | (0.009) | (0.007)
Debito | 0.023*** | 0.023*** | 0.023***
| (0.006) | (0.005) | (0.005)
Densidad_Pob | -0.002*** | -0.002*** | -0.002***
| (0.0003) | (0.0003) | (0.0003)
Prest_viv | -0.024*** | -0.024*** | -0.024***
| (0.005) | (0.007) | (0.008)
Internet | 0.016*** | 0.016*** | 0.016**
| (0.004) | (0.005) | (0.006)
Europa | -2.315*** | -2.315*** | -2.315***
| (0.319) | (0.329) | (0.302)
Asia_Este | -1.762*** | -1.762*** | -1.762***
| (0.330) | (0.344) | (0.333)
Am_lat | -1.140*** | -1.140*** | -1.140***
| (0.383) | (0.373) | (0.304)
Constant | 3.083*** | 3.083*** | 3.083***
| (0.687) | (0.645) | (0.524)
Observations | 48 |  |
R2 | 0.925 |  |
Adjusted R2 | 0.893 |  |
Residual Std. Error | 0.218 (df = 33) |  |
F Statistic | 28.984*** (df = 14; 33) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

    #Seleccionar el modelo utilizando el BIC, más efectos fijos de tiempo
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef<-lm(Adquirencia ~ Cajero_Autom + Credito + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021, datos_adq_reg)

    controles<- cbind(datos_adq_reg$Año_2010, datos_adq_reg$Año_2011, datos_adq_reg$Año_2012, datos_adq_reg$Año_2013, datos_adq_reg$Año_2014, datos_adq_reg$Año_2015, datos_adq_reg$Año_2016, datos_adq_reg$Año_2017, datos_adq_reg$Año_2018, datos_adq_reg$Año_2019, datos_adq_reg$Año_2020, datos_adq_reg$Año_2021, datos_adq_reg$Cajero_Autom, datos_adq_reg$Credito, datos_adq_reg$Crimen, datos_adq_reg$Cuenta, datos_adq_reg$Debito, datos_adq_reg$Densidad_Pob, datos_adq_reg$Densidad_Neg, datos_adq_reg$PIB_pc_PPP, datos_adq_reg$IDH, datos_adq_reg$Prest_viv, datos_adq_reg$ICH, datos_adq_reg$Internet, datos_adq_reg$Europa, datos_adq_reg$Asia_Este, datos_adq_reg$Am_lat)

    variables_controles<-c("Año_2010", "Año_2011", "Año_2012", "Año_2013", "Año_2014", "Año_2015", "Año_2016", "Año_2017", "Año_2018", "Año_2019", "Año_2020", "Año_2021","Cajero_Autom", "Credito", "Crimen", "Cuenta", "Debito", "Densidad_Pob", "Densidad_Neg", "PIB_pc_PPP", "IDH", "Prest_viv", "ICH", "Internet", "Europa", "Asia_Este", "Am_lat")

    #Paso 1
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef)

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 21
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 2
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 20
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 3
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 21
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 4
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 19
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 5
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 6
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] TRUE

    #El BIC es menor al eliminar la columna 13
    controles<-controles[,-(which.min(BIC)+12)]
    variables_controles<-variables_controles[-(which.min(BIC)+12)]

    #Paso 7
    BIC<-c()
    BIC1<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles, datos_adq_reg))

    for (i in 1:(ncol(controles)-12)) {
      BIC[i]<-BIC(lm(Adquirencia ~ controles[,-c(i+12)], datos_adq_reg))
    }

    min(BIC)<BIC1

[1] FALSE

    #No se eliminan más columnas
    controles4<-controles

    #Variables a usar
    variables_controles

[1] “Año_2010” “Año_2011” “Año_2012” “Año_2013” “Año_2014”
[6] “Año_2015” “Año_2016” “Año_2017” “Año_2018” “Año_2019”
[11] “Año_2020” “Año_2021” “Crimen” “Cuenta” “Debito”
[16] “Densidad_Pob” “Prest_viv” “Internet” “Europa” “Asia_Este”
[21] “Am_lat”

    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef<-lm(Adquirencia ~ Año_2010 + Año_2011 + Año_2012 + Año_2013 + Año_2014 + Año_2015 + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 + Año_2021 + Crimen + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Prest_viv + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat, datos_adq_reg)

    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef_corr_hc<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHC(modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef, "HC1", adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef_corr_hac<-coeftest(modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef, vcov. = vcovHAC(modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef, adjust = TRUE, sandwich = TRUE))

    stargazer(modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef, modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef_corr_hc, modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef_corr_hac, type = "html", title = "Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra",
              column.labels = c("MCO","MCO HC", "MCO HAC"), model.names = F, dep.var.labels = c("Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia", "Tasa adquirencia"), dep.var.caption = "Variable dependiente")

Regresión sobre la tasa de adquirencia según BIC con efectos fijos de tiempo, solo países regulados en la muestra
| Variable dependiente
| Tasa adquirencia | Tasa adquirencia
| MCO | MCO HC | MCO HAC
| (1) | (2) | (3)
Año_2010 |  |  |
Año_2011 |  |  |
Año_2012 |  |  |
Año_2013 |  |  |
Año_2014 |  |  |
Año_2015 |  |  |
Año_2016 | 0.476* | 0.476*** | 0.476***
| (0.261) | (0.089) | (0.103)
Año_2017 | 0.525** | 0.525*** | 0.525***
| (0.249) | (0.100) | (0.114)
Año_2018 | 0.421 | 0.421*** | 0.421***
| (0.253) | (0.089) | (0.104)
Año_2019 | 0.383 | 0.383*** | 0.383***
| (0.260) | (0.064) | (0.074)
Año_2020 | 0.290 | 0.290*** | 0.290***
| (0.258) | (0.081) | (0.091)
Año_2021 |  |  |
Crimen | 0.012* | 0.012** | 0.012**
| (0.006) | (0.005) | (0.005)
Cuenta | -0.026*** | -0.026*** | -0.026***
| (0.009) | (0.009) | (0.007)
Debito | 0.023*** | 0.023*** | 0.023***
| (0.006) | (0.005) | (0.005)
Densidad_Pob | -0.002*** | -0.002*** | -0.002***
| (0.0003) | (0.0003) | (0.0003)
Prest_viv | -0.024*** | -0.024*** | -0.024***
| (0.005) | (0.007) | (0.008)
Internet | 0.016*** | 0.016*** | 0.016**
| (0.004) | (0.005) | (0.006)
Europa | -2.315*** | -2.315*** | -2.315***
| (0.319) | (0.329) | (0.302)
Asia_Este | -1.762*** | -1.762*** | -1.762***
| (0.330) | (0.344) | (0.333)
Am_lat | -1.140*** | -1.140*** | -1.140***
| (0.383) | (0.373) | (0.304)
Constant | 3.083*** | 3.083*** | 3.083***
| (0.687) | (0.645) | (0.524)
Observations | 48 |  |
R2 | 0.925 |  |
Adjusted R2 | 0.893 |  |
Residual Std. Error | 0.218 (df = 33) |  |
F Statistic | 28.984*** (df = 14; 33) |  |
Note: | p<0.1; p<0.05; p<0.01

## 3.5 Pronósticos de las comisiones de adquirencia

    #Pronósticos de la tasa de Adquirencia

    ##########################################
    #Pronósticos sin logaritmo toda la muestra

    #Predicción con dicotómica sin regulación
    pred1_adq_sin_reg <- 1*modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred2_adq_sin_reg<-1*modelo_adq_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred3_adq_sin_reg<-1*modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred4_adq_sin_reg<-1*modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred_adq_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_adq_sin_reg), as.numeric(pred2_adq_sin_reg), as.numeric(pred3_adq_sin_reg), as.numeric(pred4_adq_sin_reg)))

    #Predicción con dicotómica con regulación
    pred1_adq_con_reg <- 1*modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred2_adq_con_reg<-1*modelo_adq_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred3_adq_con_reg<-1*modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["ICH"] * datos[54,"ICH"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred4_adq_con_reg<-1*modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred_adq_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_adq_con_reg), as.numeric(pred2_adq_con_reg), as.numeric(pred3_adq_con_reg), as.numeric(pred4_adq_con_reg)))

    ##########################################
    #Pronósticos con logaritmo toda la muestra

    #Predicción con dicotómica sin regulación
    pred1_log_adq_sin_reg <- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred2_log_adq_sin_reg<- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred3_log_adq_sin_reg<- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred4_log_adq_sin_reg<- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred_log_adq_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_log_adq_sin_reg), as.numeric(pred2_log_adq_sin_reg), as.numeric(pred3_log_adq_sin_reg), as.numeric(pred4_log_adq_sin_reg)))

    #Predicción con dicotómica con regulación
    pred1_log_adq_con_reg <- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred2_log_adq_con_reg<- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred3_log_adq_con_reg<- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred4_log_adq_con_reg<- exp( 1*modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Regulacion_intercambio"] * 1 +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_log_adq_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"])

    pred_log_adq_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_log_adq_con_reg), as.numeric(pred2_log_adq_con_reg), as.numeric(pred3_log_adq_con_reg), as.numeric(pred4_log_adq_con_reg)))

    ##########################################
    #Pronósticos sin logaritmo solo países regulados en la muestra

    pred1_adq_reg <- 1*modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients[1]+
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred2_adq_reg<-1*modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients[1]+
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred3_adq_reg<-1*modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients[1]+
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_aicc_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred4_adq_reg<-1*modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients[1]+
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Crimen"] * datos[54,"Crimen"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Prest_viv"] * datos[54,"Prest_viv"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Internet"] * datos[54,"Internet"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"] +
    modelo_adq_reg_con_cont_bic_ef$coefficients["Europa"] * datos[54,"Europa"]

    pred_adq_reg<-mean(c(as.numeric(pred1_adq_reg), as.numeric(pred2_adq_reg), as.numeric(pred3_adq_reg), as.numeric(pred4_adq_reg)))

    ####################################
    #Tabla pronósticos

    pronosticos_adq<-as.data.frame(cbind(c( pred_adq_sin_cont_sin_reg, pred_adq_con_cont_sin_reg, pred_adq_con_cont_ef_sin_reg, pred1_adq_sin_reg, pred2_adq_sin_reg, pred3_adq_sin_reg, pred4_adq_sin_reg, pred_adq_sin_reg), c( pred_adq_sin_cont_con_reg, pred_adq_con_cont_con_reg, pred_adq_con_cont_ef_con_reg, pred1_adq_con_reg, pred2_adq_con_reg, pred3_adq_con_reg, pred4_adq_con_reg, pred_adq_con_reg) ))

    rownames(pronosticos_adq)<-c("Modelo sin controles", "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo", "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo", "Promedio modelos AICc y BIC")
    names(pronosticos_adq)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_adq

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles | 2.364375 | 1.242546
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 2.308103 | 1.743551
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 2.057117 | 1.479302
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.359603 | 1.798288
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.343232 | 1.785813
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 2.196044 | 1.661891
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 2.242518 | 1.695659
Promedio modelos AICc y BIC | 2.285349 | 1.735413

    #Tabla pronósticos alternativos con log

    pronosticos_adq_alt_log<-as.data.frame(cbind(c( pred_log_adq_sin_cont_sin_reg, pred_log_adq_con_cont_sin_reg, pred_log_adq_con_cont_ef_sin_reg, pred1_log_adq_sin_reg, pred2_log_adq_sin_reg, pred3_log_adq_sin_reg, pred4_log_adq_sin_reg, pred_log_adq_sin_reg), c( pred_log_adq_sin_cont_con_reg, pred_log_adq_con_cont_con_reg, pred_log_adq_con_cont_ef_con_reg, pred1_log_adq_con_reg, pred2_log_adq_con_reg, pred3_log_adq_con_reg, pred4_log_adq_con_reg, pred_log_adq_con_reg) ))

    rownames(pronosticos_adq_alt_log)<-c("Modelo sin controles", "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo", "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo", "Promedio modelos AICc y BIC")
    names(pronosticos_adq_alt_log)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_adq_alt_log

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles | 2.280215 | 1.069571
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 2.206682 | 1.467775
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 1.941982 | 1.272504
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.347698 | 1.699949
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.347698 | 1.699949
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 2.254766 | 1.630663
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 2.263844 | 1.653015
Promedio modelos AICc y BIC | 2.303501 | 1.670894

    #Tabla pronósticos alternativos solo muestra regulados

    pronosticos_adq_alt_reg<-as.data.frame(cbind(
    c( pred_adq_reg_con_cont, pred_adq_reg_con_cont_ef, pred1_adq_reg, pred2_adq_reg, pred3_adq_reg, pred4_adq_reg, pred_adq_reg) ) )

    rownames(pronosticos_adq_alt_reg)<-c("Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo", "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo", "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo", "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo", "Promedio modelos AICc y BIC")
    names(pronosticos_adq_alt_reg)<-c("Pronóstico con solo muestra  de países regulados")

    pronosticos_adq_alt_reg

| Pronóstico con solo muestra de países regulados
--- | ---
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 1.828193
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 1.737654
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 1.841093
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 1.841093
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 1.777518
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 1.777518
Promedio modelos AICc y BIC | 1.809305

## 3.6 Regresión con variables instrumentales

    #Se estima el MC2E con la función ivreg
    modelo_iv_adq<-ivreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat | Regulacion_intercambio + Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat , data = datos)
    #IVs: Crimen, IDH, ICH, Internet, Prest_viv
    summary(modelo_iv_adq, diagnostics = TRUE)

    ##
    ## Call:
    ## ivreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg +
    ##     PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat | Regulacion_intercambio +
    ##     Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH +
    ##     Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat,
    ##     data = datos)
    ##
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max
    ## -2.22117 -0.34579  0.04587  0.36805  2.06400
    ##
    ## Coefficients:
    ##                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.299e+00  2.265e+00   1.898   0.0627 .
    ## Regulacion_intercambio -1.355e-01  6.746e-01  -0.201   0.8415
    ## Cajero_Autom            1.163e-02  1.449e-02   0.803   0.4255
    ## Credito                -1.611e-02  2.376e-02  -0.678   0.5004
    ## Cuenta                 -5.577e-02  7.050e-02  -0.791   0.4321
    ## Debito                  5.274e-02  4.720e-02   1.117   0.2684
    ## Densidad_Pob           -1.245e-03  7.527e-04  -1.654   0.1036
    ## Densidad_Neg           -1.015e-03  2.762e-02  -0.037   0.9708
    ## PIB_pc_PPP             -1.298e-06  1.562e-05  -0.083   0.9341
    ## Europa                 -2.719e+00  1.495e+00  -1.819   0.0741 .
    ## Asia_Este              -2.411e+00  1.904e+00  -1.267   0.2104
    ## Am_lat                 -1.668e+00  1.709e+00  -0.976   0.3329
    ##
    ## Diagnostic tests:
    ##                                 df1 df2 statistic  p-value
    ## Weak instruments (Cajero_Autom)   5  57     2.596   0.0349 *
    ## Weak instruments (Credito)        5  57    16.577 4.45e-10 ***
    ## Weak instruments (Cuenta)         5  57    10.663 2.91e-07 ***
    ## Weak instruments (Debito)         5  57     6.474 7.88e-05 ***
    ## Wu-Hausman                        4  54     2.098   0.0937 .
    ## Sargan                            1  NA     0.315   0.5745
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Residual standard error: 0.7563 on 58 degrees of freedom
    ## Multiple R-Squared: 0.3208,  Adjusted R-squared: 0.192
    ## Wald test: 5.946 on 11 and 58 DF,  p-value: 2.222e-06

    #Errores estándar robustos
    coeftest(modelo_iv_adq, vcov.=vcovHAC(modelo_iv_adq))

    ##
    ## t test of coefficients:
    ##
    ##                           Estimate  Std. Error t value Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             4.2989e+00  2.1704e+00  1.9807  0.05237 .
    ## Regulacion_intercambio -1.3549e-01  5.2047e-01 -0.2603  0.79553
    ## Cajero_Autom            1.1626e-02  1.4001e-02  0.8304  0.40974
    ## Credito                -1.6108e-02  2.1430e-02 -0.7517  0.45529
    ## Cuenta                 -5.5772e-02  6.2155e-02 -0.8973  0.37326
    ## Debito                  5.2742e-02  5.2900e-02  0.9970  0.32291
    ## Densidad_Pob           -1.2449e-03  9.1084e-04 -1.3667  0.17698
    ## Densidad_Neg           -1.0155e-03  2.5357e-02 -0.0400  0.96819
    ## PIB_pc_PPP             -1.2976e-06  1.0910e-05 -0.1189  0.90574
    ## Europa                 -2.7193e+00  1.8162e+00 -1.4972  0.13975
    ## Asia_Este              -2.4115e+00  2.1982e+00 -1.0970  0.27716
    ## Am_lat                 -1.6683e+00  1.7437e+00 -0.9567  0.34267
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

    #Se estima el MC2E con la función ivreg
    modelo_iv_adq_ef<-ivreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom + Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 | Regulacion_intercambio + Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH + Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020, data = datos)
    #IVs: Crimen, IDH, ICH, Internet, Prest_viv
    summary(modelo_iv_adq_ef, diagnostics = TRUE)

    ##
    ## Call:
    ## ivreg(formula = Adquirencia ~ Regulacion_intercambio + Cajero_Autom +
    ##     Credito + Cuenta + Debito + Densidad_Pob + Densidad_Neg +
    ##     PIB_pc_PPP + Europa + Asia_Este + Am_lat + Año_2016 + Año_2017 +
    ##     Año_2018 + Año_2019 + Año_2020 | Regulacion_intercambio +
    ##     Crimen + Densidad_Pob + Densidad_Neg + PIB_pc_PPP + IDH +
    ##     Prest_viv + ICH + Internet + Europa + Asia_Este + Am_lat +
    ##     Año_2016 + Año_2017 + Año_2018 + Año_2019 + Año_2020, data = datos)
    ##
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max
    ## -1.98863 -0.31293  0.04245  0.32927  2.07163
    ##
    ## Coefficients:
    ##                          Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.790e+00  1.994e+00   1.901   0.0628 .
    ## Regulacion_intercambio -2.146e-01  4.998e-01  -0.429   0.6694
    ## Cajero_Autom            1.039e-02  1.127e-02   0.922   0.3609
    ## Credito                -1.849e-02  2.741e-02  -0.675   0.5029
    ## Cuenta                 -5.111e-02  5.753e-02  -0.888   0.3783
    ## Debito                  5.450e-02  4.195e-02   1.299   0.1995
    ## Densidad_Pob           -1.398e-03  8.062e-04  -1.734   0.0888 .
    ## Densidad_Neg           -6.877e-03  2.757e-02  -0.249   0.8040
    ## PIB_pc_PPP             -7.740e-07  1.562e-05  -0.050   0.9607
    ## Europa                 -2.972e+00  1.544e+00  -1.924   0.0597 .
    ## Asia_Este              -2.551e+00  1.772e+00  -1.439   0.1560
    ## Am_lat                 -1.688e+00  1.485e+00  -1.137   0.2606
    ## Año_2016                6.507e-01  9.149e-01   0.711   0.4801
    ## Año_2017                5.335e-01  9.437e-01   0.565   0.5742
    ## Año_2018                5.362e-01  9.169e-01   0.585   0.5612
    ## Año_2019                1.656e-01  8.578e-01   0.193   0.8477
    ## Año_2020                3.179e-01  8.409e-01   0.378   0.7069
    ##
    ## Diagnostic tests:
    ##                                 df1 df2 statistic  p-value
    ## Weak instruments (Cajero_Autom)   5  52     2.318 0.056466 .
    ## Weak instruments (Credito)        5  52    14.043 1.09e-08 ***
    ## Weak instruments (Cuenta)         5  52    10.182 7.72e-07 ***
    ## Weak instruments (Debito)         5  52     6.104 0.000161 ***
    ## Wu-Hausman                        4  49     2.533 0.052009 .
    ## Sargan                            1  NA     0.100 0.751287
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ##
    ## Residual standard error: 0.7506 on 53 degrees of freedom
    ## Multiple R-Squared: 0.3887,  Adjusted R-squared: 0.2042
    ## Wald test: 4.182 on 16 and 53 DF,  p-value: 4.024e-05

    #Errores estándar robustos
    coeftest(modelo_iv_adq_ef, vcov.=vcovHAC(modelo_iv_adq_ef))

    ##
    ## t test of coefficients:
    ##
    ##                           Estimate  Std. Error t value Pr(>|t|)
    ## (Intercept)             3.7897e+00  1.8209e+00  2.0812  0.04226 *
    ## Regulacion_intercambio -2.1458e-01  3.7805e-01 -0.5676  0.57270
    ## Cajero_Autom            1.0388e-02  1.1037e-02  0.9412  0.35089
    ## Credito                -1.8485e-02  2.7993e-02 -0.6604  0.51189
    ## Cuenta                 -5.1111e-02  6.0419e-02 -0.8460  0.40138
    ## Debito                  5.4496e-02  5.0922e-02  1.0702  0.28938
    ## Densidad_Pob           -1.3977e-03  9.6296e-04 -1.4514  0.15255
    ## Densidad_Neg           -6.8769e-03  2.6680e-02 -0.2578  0.79759
    ## PIB_pc_PPP             -7.7401e-07  1.2393e-05 -0.0625  0.95044
    ## Europa                 -2.9719e+00  1.8097e+00 -1.6422  0.10647
    ## Asia_Este              -2.5509e+00  1.9362e+00 -1.3175  0.19333
    ## Am_lat                 -1.6884e+00  1.5483e+00 -1.0905  0.28043
    ## Año_2016                6.5067e-01  5.1511e-01  1.2632  0.21206
    ## Año_2017                5.3353e-01  7.1040e-01  0.7510  0.45596
    ## Año_2018                5.3618e-01  5.4063e-01  0.9918  0.32582
    ## Año_2019                1.6556e-01  4.9945e-01  0.3315  0.74159
    ## Año_2020                3.1791e-01  5.3164e-01  0.5980  0.55240
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

    #Pronósticos para Costa Rica
    #Sin regulación
    pred_iv_adq_sin_reg <- coef(modelo_iv_adq)[1] * 1 + coef(modelo_iv_adq)["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_adq)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred_iv_adq_ef_sin_reg <- coef(modelo_iv_adq_ef)[1] * 1 + coef(modelo_iv_adq_ef)["Regulacion_intercambio"] * datos[54,"Regulacion_intercambio"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"]

    #Con regulación
    pred_iv_adq_con_reg <- coef(modelo_iv_adq)[1] * 1 + coef(modelo_iv_adq)["Regulacion_intercambio"] * 1 +
      coef(modelo_iv_adq)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_adq)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_adq)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"]

    pred_iv_adq_ef_con_reg <- coef(modelo_iv_adq_ef)[1] * 1 + coef(modelo_iv_adq_ef)["Regulacion_intercambio"] * 1 +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Cajero_Autom"] * datos[54,"Cajero_Autom"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Credito"] * datos[54,"Credito"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Cuenta"] * datos[54,"Cuenta"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Debito"] * datos[54,"Debito"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Densidad_Pob"] * datos[54,"Densidad_Pob"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Densidad_Neg"] * datos[54,"Densidad_Neg"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["PIB_pc_PPP"] * datos[54,"PIB_pc_PPP"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Europa"] * datos[54,"Europa"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Asia_Este"] * datos[54,"Asia_Este"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Am_lat"] * datos[54,"Am_lat"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2016"] * datos[54,"Año_2016"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2017"] * datos[54,"Año_2017"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2018"] * datos[54,"Año_2018"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2019"] * datos[54,"Año_2019"] +
      coef(modelo_iv_adq_ef)["Año_2020"] * datos[54,"Año_2020"]

    pred_iv_adq_sin_reg

    ## (Intercept)
    ##    2.016911

    pred_iv_adq_con_reg

    ## (Intercept)
    ##    1.881419

    pred_iv_adq_ef_sin_reg

    ## (Intercept)
    ##    2.072314

    pred_iv_adq_ef_con_reg

    ## (Intercept)
    ##    1.857731

## 3.7 Pruebas estadísticas a regresiones tasa de adquirencia

Nota: en este código los valores de probabilidad de la prueba de normalidad de Jarque-Bera se obtienen a partir de la distribución chi-cuadrada. Por su parte, los valores de probabilidad de la respectiva prueba publicados en el Cuadro 10 del Anexo 11 del Alcance N° 5 a La Gaceta N° 8 del viernes 14 de enero de 2022, se estiman a partir de una simulación de Monte Carlo. Sin embargo, la conclusión sobre la normalidad de los residuos se mantiene.

### 3.7.1 Modelo sin controles.

    #modelo_adq_sin_cont

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_adq_sin_cont<-resid(modelo_adq_sin_cont)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_adq_sin_cont)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_adq_sin_cont
    ## JB = 18.552, p-value = 9.363e-05
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values no tiene sentido sin controles
    #vif(modelo_adq_sin_cont)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_adq_sin_cont, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
0.0002049 | 0.9998975 | 2 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_adq_sin_cont, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos)#No se realiza porque solo incluye una dummy

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_adq_sin_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_sin_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 1.4422, p-value = 0.03122

    plot(efp(modelo_adq_sin_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_adq_sin_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_sin_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 1.8514, p-value = 2.177e-06

    plot(efp(modelo_adq_sin_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.2 Modelo con controles

    #modelo_adq_con_cont

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_adq_con_cont<-resid(modelo_adq_con_cont)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_adq_con_cont)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_adq_con_cont
    ## JB = 0.10709, p-value = 0.9479
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_adq_con_cont)

    ## Regulacion_intercambio           Cajero_Autom                Credito
    ##               2.706760               2.560720              11.711953
    ##                 Crimen                 Cuenta                 Debito
    ##               2.984814              18.719596              15.191147
    ##           Densidad_Pob           Densidad_Neg             PIB_pc_PPP
    ##               2.101354               2.083438               5.151442
    ##                    IDH              Prest_viv                    ICH
    ##              20.261258               8.724279              15.843178
    ##               Internet                 Europa              Asia_Este
    ##              12.021046              15.624091               7.448754
    ##                 Am_lat
    ##              13.969313

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_adq_con_cont, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
69.84351 | 1 | 152 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_adq_con_cont, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#Corregido por heterocedasticidad)

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_adq_con_cont
    ## RESET = 0.42519, df1 = 2, df2 = 53, p-value = 0.6559

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 0.64279, p-value = 0.8031

    plot(efp(modelo_adq_con_cont, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 0.28237, p-value = 0.9586

    plot(efp(modelo_adq_con_cont, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.3 Modelo con controles con efectos fijos de tiempo

    #modelo_adq_con_cont_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_adq_con_cont_ef<-resid(modelo_adq_con_cont_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_adq_con_cont_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_adq_con_cont_ef
    ## JB = 0.048045, p-value = 0.9763
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica para las dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_adq_con_cont_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_adq_con_cont_ef, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
70 | 1 | 434 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_adq_con_cont_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.57162, p-value = 0.8995

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.31846, p-value = 0.9502

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.4 Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo

    #modelo_adq_con_cont_aicc

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_adq_con_cont_aicc<-resid(modelo_adq_con_cont_aicc)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_adq_con_cont_aicc)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_adq_con_cont_aicc
    ## JB = 2.2843, p-value = 0.3191
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_adq_con_cont_aicc)

    ## Regulacion_intercambio                 Cuenta           Densidad_Pob
    ##               1.465414               4.804979               1.145049
    ##              Prest_viv               Internet                 Europa
    ##               4.934916               6.529955               1.556959

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_adq_con_cont_aicc, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
55.03504 | 0.0011345 | 27 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_adq_con_cont_aicc, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#Corregido por heterocedasticidad)

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_adq_con_cont_aicc
    ## RESET = 0.80955, df1 = 2, df2 = 63, p-value = 0.4498

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_aicc, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_aicc, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.77111, p-value = 0.5918

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_aicc, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_aicc, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_aicc, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.623, p-value = 0.3707

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_aicc, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.5 Modelo AICc con efectos fijos de tiempo

    #modelo_adq_con_cont_aicc_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_adq_con_cont_aicc_ef<-resid(modelo_adq_con_cont_aicc_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_adq_con_cont_aicc_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_adq_con_cont_aicc_ef
    ## JB = 0.19051, p-value = 0.9091
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica para las dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_adq_con_cont_aicc_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
68.7657 | 1 | 209 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.69775, p-value = 0.715

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.65041, p-value = 0.3236

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_aicc_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.6 Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo

    #modelo_adq_con_cont_bic

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_adq_con_cont_bic<-resid(modelo_adq_con_cont_bic)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_adq_con_cont_bic)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_adq_con_cont_bic
    ## JB = 2.0088, p-value = 0.3663
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_adq_con_cont_bic)

    ## Regulacion_intercambio                 Cuenta              Prest_viv
    ##               1.465073               4.640813               4.915394
    ##               Internet                 Europa
    ##               6.522446               1.523884

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_adq_con_cont_bic, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
32.90438 | 0.0345648 | 20 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_adq_con_cont_bic, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_adq_con_cont_bic
    ## RESET = 2.6414, df1 = 2, df2 = 64, p-value = 0.07927

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_bic, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_bic, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.83939, p-value = 0.4816

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_bic, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_bic, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_bic, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 1.132, p-value = 0.01104

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_bic, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.7 Modelo BIC con efectos fijos de tiempo

    #modelo_adq_con_cont_bic_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_adq_con_cont_bic_ef<-resid(modelo_adq_con_cont_bic_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_adq_con_cont_bic_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_adq_con_cont_bic_ef
    ## JB = 3.6501, p-value = 0.1612
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica para las dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_adq_con_cont_bic_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad
    white_lm(modelo_adq_con_cont_bic_ef, interactions = TRUE)

statistic | p.value | parameter | method | alternative
--- | --- | --- | --- | ---
66.24046 | 1 | 189 | White’s Test | greater

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_adq_con_cont_bic_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S0 = 0.72749, p-value = 0.6651

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_adq_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_adq_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM",     h = 0.01)
    ## S = 0.78079, p-value = 0.1557

    plot(efp(modelo_adq_con_cont_bic_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.8 Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo

    #modelo_iv_adq

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_iv_adq<-resid(modelo_iv_adq)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_iv_adq)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_iv_adq
    ## JB = 23.024, p-value = 1.001e-05
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad
    #create vector of VIF values
    vif(modelo_iv_adq)

    ## Regulacion_intercambio           Cajero_Autom                Credito
    ##              12.002782              36.236229              26.194463
    ##                 Cuenta                 Debito           Densidad_Pob
    ##             306.164972             172.796020               2.975711
    ##           Densidad_Neg             PIB_pc_PPP                 Europa
    ##               2.311154               9.460105              63.844067
    ##              Asia_Este                 Am_lat
    ##              54.320128              84.659528

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad no aplica para IVreg. Se utilizaron estimadores robustos anteriormes
    #white_lm(modelo_iv_adq, interactions = TRUE)

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    resettest(modelo_iv_adq, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#Corregido por heterocedasticidad)

    ##
    ##  RESET test
    ##
    ## data:  modelo_iv_adq
    ## RESET = 0.37325, df1 = 2, df2 = 58, p-value = 0.6902

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_iv_adq, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_adq, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 0.65488, p-value = 0.7844

    plot(efp(modelo_iv_adq, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_iv_adq, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_adq, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 0.22229, p-value = 0.9674

    plot(efp(modelo_iv_adq, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

### 3.7.9 Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo

    #modelo_iv_adq_ef

    #Prueba de normalidad
    #Se guardan los residuos
    residuos_modelo_iv_adq_ef<-resid(modelo_iv_adq_ef)
    #Se computa la prueba con la función Nula: distribución normal residuos
    jarque.test(residuos_modelo_iv_adq_ef)

    ##
    ##  Jarque-Bera Normality Test
    ##
    ## data:  residuos_modelo_iv_adq_ef
    ## JB = 21.867, p-value = 1.785e-05
    ## alternative hypothesis: greater

    #Se obtiene el resultado del índice de condición de multicolinealidad no aplica a las dummies extra
    #create vector of VIF values
    #vif(modelo_iv_adq_ef)

    #Se ejecuta el test de White sobre el modelo original Nula: homocedasticidad no aplica a IVreg. Se utilizaron estimadores robustos anteriormente
    #white_lm(modelo_iv_adq_ef, interactions = TRUE)

    #Prueba de especificación lineal RESET Nula: especificación correcta lineal
    #resettest(modelo_iv_adq_ef, power = 2:3, type = c("fitted"), data = datos, vcov = vcovHC)#No se realiza porque solo incluye extra los efectos fijos

    #Prueba estabilidad Nula: estabilidad
    #Simple
    sctest(efp(modelo_iv_adq_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  OLS-based CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_adq_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01)
    ## S0 = 0.69219, p-value = 0.7242

    plot(efp(modelo_iv_adq_ef, data = datos, type = "OLS-CUSUM", h = 0.01))

    #Recursiva
    sctest(efp(modelo_iv_adq_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

    ##
    ##  Recursive CUSUM test
    ##
    ## data:  efp(modelo_iv_adq_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01)
    ## S = 0.25588, p-value = 0.9625

    plot(efp(modelo_iv_adq_ef, data = datos, type = "Rec-CUSUM", h = 0.01))

# 4 Apredizaje Estadístico (Machine Learning) - Métodos predictivos

Se utilizarán los siguientes modelos de Aprendizaje Estadístico (Machine Learning): Bosques Aleatorios, Gradient Boosting y Extreme Gradient Boosting, para las tasas de adquirencia e intercambio. Un resumen del detalle técnico de cada método se incluye a continuación. Se recomienda al lector una lectura en orden, dado que el detalle técnico se construye en los métodos anteriores. Además, se insta a consultar la vasta literatura sobre estos métodos.

Los métodos predictivos utilizados buscan la replicabilidad. Para ello debe definirse lo que computacionalmente se denota por “semilla aleatoria.” Ello permite que cualquier proceso que involucre el azar pueda replicarse computacionalmente. Es importante destacar que la definición de dicha semilla es útil solo para la replicación, lo recomendable para modelos de predicción es no usarla o la precisión podría deberse solamente a la aleatoriedad. Finalmente, se considera el pronóstico para Costa Rica al modificar si el país estuviera en un régimen de regulación en dicho mercado (una variable dicotómica permite dicho cómputo).

## 4.1 Bosques Aleatorios

El algoritmo de Bosques Aleatorios fue propuesto por Breiman (2001). Es un sistema no paramétrico de clasificación (variables categóricas) que también es aplicable a regresión (variables numéricas). Consiste en la combinación de árboles predictivos o árboles de decisión (en inglés “classification and regression trees,” CART), en donde cada árbol depende de una muestra tomada al azar de toda la información disponible. Básicamente, el algoritmo construye varios árboles de decisión en la muestra de estimación y brinda como resultado la moda de las clases (en problemas de clasificación) o la media aritmética de la predicción (para regresión). Bosques aleatorios se basan en el principio denominado “Bagging,” lo cual es un pseudónimo para “Boostrapping” y “Aggregating,” que consiste en el uso de boostrapping sobre los datos con cada remuestreo usado para construir cada árbol, finalmente se agregan los resultados como se mencionó anteriormente para obtener el pronóstico final.

La idea de los árboles de regresión es dividir secuencialmente el conjunto de regresores \(X\) en regiones rectangulares, de forma que la suma de los residuos al cuadrado sea reducida. La determinación tanto del regresor \(j\) para dividir como el punto de división \(s\) se realiza de la siguiente forma:

1. Para cada regresor \(j\) y punto divisor \(s\) se definen los siguientes conjuntos \[R_{1}(j,s)=\{X|X_{j}<s\}\,\,\text{y}\,\, R_{2}(j,s)=\{X|X_{j}\geq s\}\]
2. Los valores de \(j\) y \(s\) que minimizan \[\sum_{i:x_{i}\epsilon R_{1}(j,s)}(y_{i}-\bar{y}_{R_{1}})^{2}+\sum_{i:x_{i}\epsilon R_{2}(j,s)}(y_{i}-\bar{y}_{R_{2}})^{2}\] son obtenidos, donde \(\bar{y}_{R_{1}}\) es el promedio de las observaciones \(y\) en la región 1 y \(\bar{y}_{R_{2}}\) el de la región 2.
3. Una vez esta primera división es encontrada, el criterio anterior se utiliza para dividir más \(R_{1}\) y \(R_{2}\).
4. El proceso de dividir las regiones termina cuando un determinado criterio es alcanzado, lo que se denomina “tamaño terminal del nodo.” Por ejemplo, el algoritmo termina cuando hay menos de \(m\) observaciones en cada región.

Múltiples parámetros son importantes en este método. El número de árboles que define la cantidad de árboles de decisiones a usar, el tamaño de los nodos terminales que es la cantidad de individuos en cada hoja final, el número de variables en cada árbol se refiere a la cantidad de variables que definen cada hoja (que se eligen al azar del total de variables disponible) y por último la cantidad de nodos que limita el tamaño (niveles) de cada árbol. La siguiente figura muestra a grandes rasgos qué es un bosques aleatorio.

Este método puede resultar en sobre ajuste porque cada división se hace para optimizar ese paso particular, en lugar de decidir de forma prospectiva, por ejemplo, con la elección de la división que proveería el mejor árbol a la larga. También puede resultar en alta varianza si los árboles en cada división son muy diferentes. Una opción para lidiar es el método bagging mencionado anteriormente. Para cada muestra, una medida de error es computada con el uso de observaciones fuera de cada muestra de boostrap (“out-of-bag error”). Pronósticos con bagging estarían correlacionados debido a que, si un regresor es importante, entonces es más probable que siga apareciendo en el inicio de cada árbol para cada muestreo de boostrapping. Por ello, para evitar que los árboles converjan al mismo árbol, se elige al azar un subconjunto del total de variables para construir cada nodo de cada árbol, donde, en una primera etapa, el proceso de minimizar el out-of-bag error define la cantidad de variables para tomar al azar. En la segunda etapa se construyen los árboles como tal. Esto reduce la correlación y la varianza, pero resulta en un modelo complejo.

Dado lo anterior, la interpretación de los árboles es complicada dado que son múltiples (a veces miles) reglas de decisión, que incluso pueden involucrar varias veces a la misma variable. Lo usual es determinar la importancia de cada regresor al computar el promedio del pronóstico de todos los árboles, junto con la caída de la suma de errores al cuadrado debido a divisiones en dicho regresor. Un valor alto indica mayor importancia.

## 4.2 Gradient Boosting

Potenciación o “boosting” en inglés fue propuesto por Freund and Schapire (1997) y Freund and Schapire (1996), e introducido a problemas de regresión por J. Friedman, Hastie, and Tibshirani (2000) y J. H. Friedman (2001). Este método busca mejorar la habilidad de pronóstico de métodos simples de Aprendizaje Estadístico (Machine Learning). No estima un único modelo, pero inicia, por ejemplo, con una regresión lineal donde el regresor con la mayor contribución al ajuste total es añadido de forma iterativa (este es el boosting), de acuerdo con el rendimiento dentro de muestra, pero sin ajustar los coeficientes ya existentes.

La variante con gradiente (“gradient boosting”) se basa en el concepto de descenso del gradiente, usualmente utilizado en problemas de optimización. Así, gradient boosting es más lento en generar una secuencia de árboles. Adicionalmente, este método no requiere de bootstrapping porque cada árbol es generado con la información de árboles ya existentes y es ajustado con el uso de una versión modificada de los datos originales. En particular, su algoritmo aplicado a árboles de decisión se resume como sigue:

1. Se genera un árbol inicial denotado \(m\) (puede ser cualquier modelo y cualquier paso en la secuencia dada, se denota el inicial por simplicidad).
2. Un nuevo árbol se obtiene de los residuos de \(m\).
3. La información disponible se actualiza como \(\hat{f}(x)=\hat{f}^{m}(x)+\lambda\hat{f}^{res_m}(x)\), donde \(\lambda\) es una parámetro de penalización.
4. Los residuos se actualizan como \(res_{i}=res^{m}-\lambda\hat{f}^{res_m}(x_{i})\).
5. Finalmente, el modelo potenciado (“boosted”) es dado por \[\hat{f}(x)=\sum_{m=1}^{B}\lambda\hat{f}^{res_m}(x_{i})\]

## 4.3 Extreme Gradient Boosting

El método conocido como Extreme Gradient Boosting es una mejora al Gradient Boosting simple. Igual que este último, se basa en la construcción de árboles y la actualización de los resultados con los errores cometidos por el árbol previo, por lo que no dependen del bagging como bosques aleatorios. Fue propuesto por Chen and Guestrin (2016) como una adaptación regularizada de gradient boosting, cuyo propósito es controlar el sobre ajuste. La diferencia con otras implementaciones del algoritmo es técnica, al ser más eficiente computacionalmente, además de escalable (uso con grandes bases de datos) respecto a gradient boosting. Esta optimizado para usar data “sparse” (muchos datos con gran cantidad de ceros o datos faltantes) y permite la computación paralela, lo que lo hace más rápido que otras versiones del algoritmo.

Es usual calibrar los siguientes parámetros con un enfoque de validación cruzada:

1. “nrounds”: controla el número máximo de iteraciones (o repeticiones de boosting) necesarias para la convergencia del algoritmo de descenso del gradiente.
2. “lambda”: busca limitar el sobre ajuste. Esto mediante el control del proceso de regularización L2 (funciones de pérdida o error cuadráticas) en la construcción de los pesos (coeficientes), similar a una regresión Ridge.
3. “alpha”: también busca limitar el sobre ajuste. Esta vez con el control del proceso L1 de regularización (funciones de pérdida o error de valor absoluto), similar a una regresión Lasso
4. “eta”: es la tasa de aprendizaje, en otras palabras, una penalización a los pronósticos de árboles anteriores. Esto también se utiliza para evitar el sobre ajuste.

# 5 Pronósticos con métodos de Aprendizaje Estadístico (Machine Learning)

Costa Rica no tiene el valor de comisión de intercambio ni de adquirencia, por ello se deja por fuera en el entrenamiento y se incluye en el pronóstico. Se dejan por fuera todos los países sin comisión de intercambio o adquirencia en los datos para la modelación de cada tasa de comisión respectiva. También se omiten países con NA’s en el entrenamiento.

## 5.1 Bosques Aleatorios

    library(traineR)
    library(caret)

    #Se utilizan los objetos datos_int y datos_adq creados anteriormente
    library(rpart)
    set.seed(1)

    #library(scales) #Permite cambiar el formato de los pronósticos a porcentaje

    library(randomForest)

    #intercambio

    ## Vamos a generar el modelo dejando un dato para testing.
    n <- dim(datos_int)[1]
    # Se computa la raíz del error cuadrático medio con LOOCV
    errori <- rep(0,nrow(datos_int))
      # Este ciclo es el que hace "leave one out" (dejar uno afuera)
    for(j in 1:n) {
      muestra <- j
      ttesting <- datos_int[muestra,-c(1,2)]
      taprendizaje <- datos_int[-muestra,-c(1,2)]
      modelo <- randomForest(Intercambio~., data=taprendizaje, importance=TRUE, ntree = 100000, maxnodes = 10)
      prediccion <- predict(modelo,ttesting)
      if(prediccion != ttesting$Intercambio)
      {
        errori[j] <-  (prediccion - ttesting$Intercambio)^2 #computa el error cuadrático en cada observación
      }
    }
    v.error.loo.int.rf <- sqrt(sum(errori)/n)

    #Modelo completo para pronóstico de Costa Rica
    set.seed(1)
    modelo.rf.int <- randomForest(Intercambio~., data=datos_int[,-c(1,2)], importance=TRUE, ntree = 100000, maxnodes = 10)

    #Pronóstico sin regulación
    prediccion.rf.int_sin_reg<-predict(modelo.rf.int,datos[54,-c(1,2)])

    #Pronóstico sin regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    prediccion.rf.int_con_reg<-predict(modelo.rf.int,data_CR[54,-c(1,2)])

    #adquirencia

    ## Vamos a generar el modelo dejando un dato para testing.
    n <- dim(datos_adq)[1]
    # Se computa la raíz del error cuadrático medio con LOOCV
    errori <- rep(0,nrow(datos_adq))
      # Este ciclo es el que hace "leave one out" (dejar uno afuera)
    for(j in 1:n) {
      muestra <- j
      ttesting <- datos_adq[muestra,-c(1,2)]
      taprendizaje <- datos_adq[-muestra,-c(1,2)]
      modelo <- randomForest(Adquirencia~., data=taprendizaje, importance=TRUE, ntree = 100000, maxnodes = 10)
      prediccion <- predict(modelo,ttesting)
      if(prediccion != ttesting$Adquirencia)
      {
        errori[j] <-  (prediccion - ttesting$Adquirencia)^2 #computa el error cuadrático en cada observación
      }
    }
    v.error.loo.adq.rf <- sqrt(sum(errori)/n)

    #Modelo con todos los datos para pronóstico de Costa Rica
    set.seed(1)
    modelo.rf.adq <- randomForest(Adquirencia~., data=datos_adq[,-c(1,2)], importance=TRUE, ntree = 100000, maxnodes = 10)

    #Pronóstico sin regulación
    prediccion.rf.adq_sin_reg<-predict(modelo.rf.adq,datos[54,-c(1,2)])

    #Pronóstico con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    prediccion.rf.adq_con_reg<-predict(modelo.rf.adq,data_CR[54,-c(1,2)])

## 5.2 Gradient Boosting

    library(gbm)
    set.seed(1)

    #intercambio

    ## Vamos a generar el modelo dejando un dato para testing.
    n <- dim(datos_int)[1]
    # Se computa la raíz del error cuadrático medio con LOOCV
    errori <- rep(0,nrow(datos_int))
      # Este ciclo es el que hace "leave one out" (dejar uno afuera)
    for(j in 1:n) {
      muestra <- j
      ttesting <- datos_int[muestra,-c(1,2)]
      taprendizaje <- datos_int[-muestra,-c(1,2)]
      modelo <- gbm(Intercambio ~.,
                    data = taprendizaje,
                    shrinkage = .0001,
                    n.minobsinnode = 1,
                    interaction.depth = 10,
                    n.trees=100000,
                    bag.fraction = 0.5)
      prediccion <- predict(modelo,ttesting)
      if(prediccion != ttesting$Intercambio)
      {
        errori[j] <-  (prediccion - ttesting$Intercambio)^2 #computa el error cuadrático en cada observación
      }
    }

    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...

    v.error.loo.int.gbm <- sqrt(sum(errori)/n)

    #Modelo completo para pronóstico de Costa Rica
    set.seed(1)
    modelo.gbm.int <- gbm(Intercambio ~.,
                    data = datos_int[,-c(1,2)],
                    shrinkage = .0001,
                    n.minobsinnode = 1,
                    interaction.depth = 10,
                    n.trees=100000,
                    bag.fraction = 0.5)

    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...

    #Pronóstico sin regulación
    prediccion.gbm.int_sin_reg <-predict(modelo.gbm.int,datos[54,-c(1,2)])

    #Pronóstico con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    prediccion.gbm.int_con_reg <-predict(modelo.gbm.int,data_CR[54,-c(1,2)])

    #Adquirencia

    ## Vamos a generar el modelo dejando un dato para testing.
    n <- dim(datos_adq)[1]
    # Se computa la raíz del error cuadrático medio con LOOCV
    errori <- rep(0,nrow(datos_adq))
      # Este ciclo es el que hace "leave one out" (dejar uno afuera)
    for(j in 1:n) {
      muestra <- j
      ttesting <- datos_adq[muestra,-c(1,2)]
      taprendizaje <- datos_adq[-muestra,-c(1,2)]
      modelo <- gbm(Adquirencia ~.,
                    data = taprendizaje,
                    shrinkage = .0001,
                    n.minobsinnode = 1,
                    interaction.depth = 10,
                    n.trees=100000,
                    bag.fraction = 0.5)
      prediccion <- predict(modelo,ttesting)
      if(prediccion != ttesting$Adquirencia)
      {
        errori[j] <-  (prediccion - ttesting$Adquirencia)^2 #computa el error cuadrático en cada observación
      }
    }

    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...
    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...

    v.error.loo.adq.gbm <- sqrt(sum(errori)/n)

    #Modelo completo para pronóstico de Costa Rica
    set.seed(1)
    modelo.gbm.adq <- gbm(Adquirencia ~.,
                    data = datos_adq[,-c(1,2)],
                    shrinkage = .0001,
                    n.minobsinnode = 1,
                    interaction.depth = 10,
                    n.trees=100000,
                    bag.fraction = 0.5)

    ## Distribution not specified, assuming gaussian ...

    #Pronóstico sin regulación
    prediccion.gbm.adq_sin_reg <-predict(modelo.gbm.adq,datos[54,-c(1,2)])

    #Pronóstico con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    prediccion.gbm.adq_con_reg <-predict(modelo.gbm.adq,data_CR[54,-c(1,2)])

## 5.3 Extreme Gradient Boosting

    library(xgboost)
    set.seed(1)

    #intercambio

    #Objeto para definir opciones del XGBoost
    myControl <- trainControl(method = "LOOCV",number = 30)#Validación cruzada por una observación afuera, 30 repeticiones

    model_xgboost_int<-caret::train(Intercambio ~.,
                    data = datos_int[,-c(1,2)],
                    method = "xgbLinear", #árboles de regresión
                    metric = "RMSE",
                    maximize = FALSE,
                    trControl = myControl
                    )

    rmse_xgboost_int<-min(model_xgboost_int$results$RMSE)

    #Pronóstico sin regulación
    prediccion.xgboost.int_sin_reg <- predict(model_xgboost_int,datos[54,-c(1,2)])

    #Pronóstico con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    prediccion.xgboost.int_con_reg <- predict(model_xgboost_int,data_CR[54,-c(1,2)])

    #Adquirencia

    #Objeto para definir opciones del XGBoost
    myControl <- trainControl(method = "LOOCV",number = 30)#Validación cruzada por una observación afuera, 30 repeticiones

    model_xgboost_adq<-caret::train(Adquirencia ~.,
                    data = datos_adq[,-c(1,2)],
                    method = "xgbLinear", #árboles de regresión
                    metric = "RMSE",
                    maximize = FALSE,
                    trControl = myControl
                    )

    rmse_xgboost_adq<-min(model_xgboost_adq$results$RMSE)

    #Pronóstico sin regulación
    prediccion.xgboost.adq_sin_reg <- predict(model_xgboost_adq,datos[54,-c(1,2)])

    #Pronóstico con regulación
    data_CR<-datos
    data_CR[54,5]<-1
    prediccion.xgboost.adq_con_reg <- predict(model_xgboost_adq,data_CR[54,-c(1,2)])

## 5.4 Comparación entre métodos de Aprendizaje Estadísticos (Machine Learning)

Se presenta un cuadro con las raíces del error cuadrático medio (RMSE) obtenidas con validación cruzada dejando uno fuera o “Leave-one-out cross-validation” (LOOCV).

    pronosticos_ML_RMSE_int<-as.data.frame(cbind(c("Bosques Aleatorios", "Gradient Boosting", "Extreme Gradient Boosting"), c(v.error.loo.int.rf, v.error.loo.int.gbm, rmse_xgboost_int) ) )
    names(pronosticos_ML_RMSE_int)<-c("Modelo", "RMSE en pronóstico tasa de intercambio")

    pronosticos_ML_RMSE_int

Modelo | RMSE en pronóstico tasa de intercambio
--- | ---
Bosques Aleatorios | 0.290574047806818
Gradient Boosting | 0.249674170583015
Extreme Gradient Boosting | 0.24982635356732

    pronosticos_ML_RMSE_adq<-as.data.frame(cbind(c("Bosques Aleatorios", "Gradient Boosting", "Extreme Gradient Boosting"), c(v.error.loo.adq.rf, v.error.loo.adq.gbm, rmse_xgboost_adq) ) )
    names(pronosticos_ML_RMSE_adq)<-c("Modelo", "RMSE en pronóstico tasa de adquirencia")

    pronosticos_ML_RMSE_adq

Modelo | RMSE en pronóstico tasa de adquirencia
--- | ---
Bosques Aleatorios | 0.351494888085654
Gradient Boosting | 0.336973505260135
Extreme Gradient Boosting | 0.398425397861436

# 6 Resumen de las estimaciones

Los siguientes cuadros resumen las estimaciones para la tasa de intercambio y de adquirencia respectivamente:

    pred_todos_int_sin_reg<-mean(c(as.numeric(pred_int_sin_cont_sin_reg), as.numeric(pred_int_con_cont_sin_reg), as.numeric(pred_int_con_cont_ef_sin_reg),
    as.numeric(pred1_int_sin_reg),
    as.numeric(pred2_int_sin_reg),
    as.numeric(pred3_int_sin_reg),
    as.numeric(pred4_int_sin_reg),
    as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_ef_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_ef_sin_reg),  as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_sin_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_ef_sin_reg),  as.numeric(pred_iv_int_sin_reg),
    as.numeric(pred_iv_int_ef_sin_reg),
    as.numeric(pred1_log_int_sin_reg),
    as.numeric(pred2_log_int_sin_reg),
    as.numeric(pred3_log_int_sin_reg),
    as.numeric(pred4_log_int_sin_reg)))

    pred_todos_int_con_reg<-mean(c(as.numeric(pred_int_sin_cont_con_reg), as.numeric(pred_int_con_cont_con_reg), as.numeric(pred_int_con_cont_ef_con_reg),
    as.numeric(pred1_int_con_reg),
    as.numeric(pred2_int_con_reg),
    as.numeric(pred3_int_con_reg),
    as.numeric(pred4_int_con_reg),
    as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_aicc_ef_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0_bic_ef_con_reg),  as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_con_reg), as.numeric(pred_int_trunc_0.28_bic_ef_con_reg),  as.numeric(pred_iv_int_con_reg),
    as.numeric(pred_iv_int_ef_con_reg),
    as.numeric(pred1_log_int_con_reg),
    as.numeric(pred2_log_int_con_reg),
    as.numeric(pred3_log_int_con_reg),
    as.numeric(pred4_log_int_con_reg),
    as.numeric(pred1_int_reg),
    as.numeric(pred2_int_reg),
    as.numeric(pred3_int_reg),
    as.numeric(pred4_int_reg)))

    pronosticos_resultados_int<-as.data.frame(cbind(

      c( pred_int_sin_cont_sin_reg,
         pred_int_con_cont_sin_reg,
         pred_int_con_cont_ef_sin_reg,
         pred1_int_sin_reg,
         pred2_int_sin_reg,
         pred3_int_sin_reg,
         pred4_int_sin_reg,
         pred_int_sin_reg,
         pred1_log_int_sin_reg,
         pred2_log_int_sin_reg,
         pred3_log_int_sin_reg,
         pred4_log_int_sin_reg,
         pred_log_int_sin_reg,
         NA,
         NA,
         NA,
         NA,
         NA,
         pred_int_sin_cont_sin_EEE_sin_reg,
         pred_int_con_cont_sin_EEE_sin_reg,
         pred_int_con_cont_sin_EEE_ef_sin_reg,
         pred1_int_sin_EEE_sin_reg,
         pred2_int_sin_EEE_sin_reg,
         pred3_int_sin_EEE_sin_reg,
         pred4_int_sin_EEE_sin_reg,
         pred_int_sin_EEE_sin_reg,
         pred_int_trunc_0_aicc_sin_reg,
         pred_int_trunc_0_bic_sin_reg,
         pred_int_trunc_0_aicc_ef_sin_reg,
         pred_int_trunc_0_bic_ef_sin_reg,
         pred_int_trunc_0_todos_sin_reg,
         pred_int_trunc_0.28_aicc_sin_reg,
         pred_int_trunc_0.28_bic_sin_reg,
         pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_sin_reg,
         pred_int_trunc_0.28_bic_ef_sin_reg,
         pred_int_trunc_0.28_todos_sin_reg,
         pred_iv_int_sin_reg,
         pred_iv_int_ef_sin_reg,
         pred_todos_int_sin_reg,
         prediccion.rf.int_sin_reg,
         prediccion.gbm.int_sin_reg,
         prediccion.xgboost.int_sin_reg),

      c( pred_int_sin_cont_con_reg,
         pred_int_con_cont_con_reg,
         pred_int_con_cont_ef_con_reg,
         pred1_int_con_reg,
         pred2_int_con_reg,
         pred3_int_con_reg,
         pred4_int_con_reg,
         pred_int_con_reg,
         pred1_log_int_con_reg,
         pred2_log_int_con_reg,
         pred3_log_int_con_reg,
         pred4_log_int_con_reg,
         pred_log_int_con_reg,
         pred1_int_reg,
         pred2_int_reg,
         pred3_int_reg,
         pred4_int_reg,
         pred_int_reg,
         pred_int_sin_cont_sin_EEE_con_reg,
         pred_int_con_cont_sin_EEE_con_reg,
         pred_int_con_cont_sin_EEE_ef_con_reg,
         pred1_int_sin_EEE_con_reg,
         pred2_int_sin_EEE_con_reg,
         pred3_int_sin_EEE_con_reg,
         pred4_int_sin_EEE_con_reg,
         pred_int_sin_EEE_con_reg,
         pred_int_trunc_0_aicc_con_reg,
         pred_int_trunc_0_bic_con_reg,
         pred_int_trunc_0_aicc_ef_con_reg,
         pred_int_trunc_0_bic_ef_con_reg,
         pred_int_trunc_0_todos_con_reg,
         pred_int_trunc_0.28_aicc_con_reg,
         pred_int_trunc_0.28_bic_con_reg,
         pred_int_trunc_0.28_aicc_ef_con_reg,
         pred_int_trunc_0.28_bic_ef_con_reg,
         pred_int_trunc_0.28_todos_con_reg,
         pred_iv_int_con_reg,
         pred_iv_int_ef_con_reg,
         pred_todos_int_con_reg,
         prediccion.rf.int_con_reg,
         prediccion.gbm.int_con_reg,
         prediccion.xgboost.int_con_reg) ))

    rownames(pronosticos_resultados_int)<-
      c("Modelo sin controles",
        "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos AICc y BIC",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Promedio modelos AICc y BIC con logarítmo",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Promedio modelos AICc y BIC, muestra de solo países regulados",
        "Modelo sin controles sin EEE",
        "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo sin EEE",
        "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo sin EEE",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo sin EEE",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo sin EEE",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo sin EEE",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo sin EEE",
        "Promedio modelos AICc y BIC sin EEE",
        "Modelo con truncamiento en 0 AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos con truncamiento en 0",
        "Modelo con truncamiento en 0.28 AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.28 BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.28 AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.28 BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos con trucamiento en 0.28",
        "Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio todos los modelos econométricos",
        "Bosques Aleatorios",
        "Gradient Boosting",
        "Extreme Gradient Boosting")

    names(pronosticos_resultados_int)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_resultados_int

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles | 1.3654217 | 0.6927381
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 1.8448757 | 1.2984844
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 1.7234657 | 1.1418034
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 1.8394586 | 1.2764697
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 1.8312892 | 1.2713412
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 1.7297923 | 1.1372612
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 1.6224830 | 1.0031912
Promedio modelos AICc y BIC | 1.7557558 | 1.1720658
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo con logarítmo | 1.4732792 | 0.7811136
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo con logarítmo | 1.3980840 | 0.7012614
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo con logarítmo | 1.4580388 | 0.7873744
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo con logarítmo | 1.4284678 | 0.7607817
Promedio modelos AICc y BIC con logarítmo | 1.4394675 | 0.7576328
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.1579259
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.1312567
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.0825543
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.0592407
Promedio modelos AICc y BIC, muestra de solo países regulados | NA | 1.1077444
Modelo sin controles sin EEE | 1.5785185 | 1.0030435
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.8407942 | 1.4014282
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.7014823 | 1.2149310
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.7074678 | 1.2545191
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.7074678 | 1.2545191
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.6191774 | 1.1888635
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo sin EEE | 1.6191774 | 1.1888635
Promedio modelos AICc y BIC sin EEE | 1.6633226 | 1.2216913
Modelo con truncamiento en 0 AICc sin efectos fijos de tiempo | 1.8148160 | 1.2395762
Modelo con truncamiento en 0 BIC sin efectos fijos de tiempo | 1.8065527 | 1.2355145
Modelo con truncamiento en 0 AICc con efectos fijos de tiempo | 1.7082794 | 1.1096496
Modelo con truncamiento en 0 BIC con efectos fijos de tiempo | 1.6349015 | 1.0165490
Promedio modelos con truncamiento en 0 | 1.7411374 | 1.1503223
Modelo con truncamiento en 0.28 AICc sin efectos fijos de tiempo | 1.6357141 | 0.9013765
Modelo con truncamiento en 0.28 BIC sin efectos fijos de tiempo | 1.6788747 | 0.9637278
Modelo con truncamiento en 0.28 AICc con efectos fijos de tiempo | 1.5621271 | 0.8531844
Modelo con truncamiento en 0.28 BIC con efectos fijos de tiempo | 1.7258267 | 1.0845773
Promedio modelos con trucamiento en 0.28 | 1.6506357 | 0.9507165
Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo | 1.0763413 | 0.5083667
Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo | 0.8004786 | 0.1259225
Promedio todos los modelos econométricos | 1.5789794 | 0.9728497
Bosques Aleatorios | 1.4518617 | 1.3957570
Gradient Boosting | 1.2483585 | 1.1160550
Extreme Gradient Boosting | 1.4182252 | 1.3660991

    pred_todos_adq_sin_reg<-mean(
      c(as.numeric(pred_adq_sin_cont_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_con_cont_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_con_cont_ef_sin_reg),
        as.numeric(pred1_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred2_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred3_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred4_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_ef_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_ef_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_sin_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_sin_reg),
        as.numeric(pred_iv_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred_iv_adq_ef_sin_reg),
        as.numeric(pred1_log_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred2_log_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred3_log_adq_sin_reg),
        as.numeric(pred4_log_adq_sin_reg)))

    pred_todos_adq_con_reg<-mean(
      c(as.numeric(pred_adq_sin_cont_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_con_cont_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_con_cont_ef_con_reg),
        as.numeric(pred1_adq_con_reg),
        as.numeric(pred2_adq_con_reg),
        as.numeric(pred3_adq_con_reg),
        as.numeric(pred4_adq_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_aicc_ef_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0_bic_ef_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_con_reg),
        as.numeric(pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_con_reg),
        as.numeric(pred_iv_adq_con_reg),
        as.numeric(pred_iv_adq_ef_con_reg),
        as.numeric(pred1_log_adq_con_reg),
        as.numeric(pred2_log_adq_con_reg),
        as.numeric(pred3_log_adq_con_reg),
        as.numeric(pred4_log_adq_con_reg),
        as.numeric(pred1_adq_reg),
        as.numeric(pred2_adq_reg),
        as.numeric(pred3_adq_reg),
        as.numeric(pred4_adq_reg)))

    pronosticos_resultados_adq<-as.data.frame(cbind(

      c( pred_adq_sin_cont_sin_reg,
         pred_adq_con_cont_sin_reg,
         pred_adq_con_cont_ef_sin_reg,
         pred1_adq_sin_reg,
         pred2_adq_sin_reg,
         pred3_adq_sin_reg,
         pred4_adq_sin_reg,
         pred_adq_sin_reg,
         pred1_log_adq_sin_reg,
         pred2_log_adq_sin_reg,
         pred3_log_adq_sin_reg,
         pred4_log_adq_sin_reg,
         pred_log_adq_sin_reg,
         NA,
         NA,
         NA,
         NA,
         NA,
         pred_adq_trunc_0_aicc_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0_bic_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0_aicc_ef_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0_bic_ef_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0_todos_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_aicc_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_bic_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_sin_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_todos_sin_reg,
         pred_iv_adq_sin_reg,
         pred_iv_adq_ef_sin_reg,
         pred_todos_adq_sin_reg,
         prediccion.rf.adq_sin_reg,
         prediccion.gbm.adq_sin_reg,
         prediccion.xgboost.adq_sin_reg),

      c( pred_adq_sin_cont_con_reg,
         pred_adq_con_cont_con_reg,
         pred_adq_con_cont_ef_con_reg,
         pred1_adq_con_reg,
         pred2_adq_con_reg,
         pred3_adq_con_reg,
         pred4_adq_con_reg,
         pred_adq_con_reg,
         pred1_log_adq_con_reg,
         pred2_log_adq_con_reg,
         pred3_log_adq_con_reg,
         pred4_log_adq_con_reg,
         pred_log_adq_con_reg,
         pred1_adq_reg,
         pred2_adq_reg,
         pred3_adq_reg,
         pred4_adq_reg,
         pred_adq_reg,
         pred_adq_trunc_0_aicc_con_reg,
         pred_adq_trunc_0_bic_con_reg,
         pred_adq_trunc_0_aicc_ef_con_reg,
         pred_adq_trunc_0_bic_ef_con_reg,
         pred_adq_trunc_0_todos_con_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_aicc_con_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_bic_con_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_con_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_con_reg,
         pred_adq_trunc_0.36_todos_con_reg,
         pred_iv_adq_con_reg,
         pred_iv_adq_ef_con_reg,
         pred_todos_adq_con_reg,
         prediccion.rf.adq_con_reg,
         prediccion.gbm.adq_con_reg,
         prediccion.xgboost.adq_con_reg) ))

    rownames(pronosticos_resultados_adq)<-
      c("Modelo sin controles",
        "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos AICc y BIC",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Promedio modelos AICc y BIC con logarítmo",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Promedio modelos AICc y BIC, muestra de solo países regulados",
        "Modelo con truncamiento en 0 AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos con truncamiento en 0",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos con trucamiento en 0.36",
        "Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio todos los modelos econométricos",
        "Bosques Aleatorios",
        "Gradient Boosting",
        "Extreme Gradient Boosting")

    names(pronosticos_resultados_adq)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_resultados_adq

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles | 2.364375 | 1.242546
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 2.308103 | 1.743551
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 2.057117 | 1.479302
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.359603 | 1.798288
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.343232 | 1.785813
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 2.196044 | 1.661891
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 2.242518 | 1.695659
Promedio modelos AICc y BIC | 2.285349 | 1.735413
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.347698 | 1.699949
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.347698 | 1.699949
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.254766 | 1.630663
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.263844 | 1.653015
Promedio modelos AICc y BIC con logarítmo | 2.303501 | 1.670894
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.841093
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.841093
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.777518
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.777518
Promedio modelos AICc y BIC, muestra de solo países regulados | NA | 1.809305
Modelo con truncamiento en 0 AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.364348 | 1.800293
Modelo con truncamiento en 0 BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.349205 | 1.790172
Modelo con truncamiento en 0 AICc con efectos fijos de tiempo | 2.193443 | 1.655219
Modelo con truncamiento en 0 BIC con efectos fijos de tiempo | 2.244396 | 1.694076
Promedio modelos con truncamiento en 0 | 2.287848 | 1.734940
Modelo con truncamiento en 0.36 AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.384373 | 1.792605
Modelo con truncamiento en 0.36 BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.371077 | 1.793342
Modelo con truncamiento en 0.36 AICc con efectos fijos de tiempo | 2.200586 | 1.635370
Modelo con truncamiento en 0.36 BIC con efectos fijos de tiempo | 2.268155 | 1.693388
Promedio modelos con trucamiento en 0.36 | 2.306047 | 1.728676
Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo | 2.016911 | 1.881419
Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo | 2.072314 | 1.857731
Promedio todos los modelos econométricos | 2.264276 | 1.716859
Bosques Aleatorios | 2.055708 | 2.029635
Gradient Boosting | 1.953115 | 1.883697
Extreme Gradient Boosting | 1.911986 | 1.872706

Dado que la mayoría de los países no regula adquirencia, la información en la base de datos puede corresponder a las comisiones promedio para un país. De ser ese el caso, se necesita ajustar la estimación por la estructura de comisiones de adquirencia en Costa Rica. En particular, antes del 24 de noviembre de 2020, en Costa Rica las estaciones de servicio tenían una comisión de adquirencia de 1,03% y representaban el 6,6% de los ingresos de adquirencia, los supermercados una comisión de adquirencia de 3,22% y correspondían al 37,3% de los ingresos, y el resto una comisión de adquirencia de 4,09% y concentraban el 56,1% de los ingresos. A continuación, se ajustan las estimaciones obtenidas tomando dicha estructura en cuenta.

    pronosticos_resultados_adq_corr<-as.data.frame(cbind(

      c( as.numeric((pred_adq_sin_cont_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_con_cont_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_con_cont_ef_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred1_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred2_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred3_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred4_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)),
    as.numeric((pred_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)),
    as.numeric((pred1_log_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred2_log_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred3_log_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred4_log_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_log_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)),
    NA, NA, NA, NA, NA,
    as.numeric((pred_adq_trunc_0_aicc_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_bic_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_aicc_ef_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_bic_ef_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_todos_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_aicc_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_bic_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_todos_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_iv_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_iv_adq_ef_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_todos_adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((prediccion.rf.adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((prediccion.gbm.adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((prediccion.xgboost.adq_sin_reg- (1.03*0.066) )/(0.934))),

                                                    c( as.numeric((pred_adq_sin_cont_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_con_cont_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_con_cont_ef_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred1_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred2_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred3_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred4_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)),
    as.numeric((pred_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)),                    as.numeric((pred1_log_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred2_log_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred3_log_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred4_log_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)),
    as.numeric((pred_log_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred1_adq_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred2_adq_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred3_adq_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred4_adq_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)),  as.numeric((pred_adq_trunc_0_aicc_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_bic_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_aicc_ef_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_bic_ef_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0_todos_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_aicc_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_bic_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_aicc_ef_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_bic_ef_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_adq_trunc_0.36_todos_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_iv_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_iv_adq_ef_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((pred_todos_adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((prediccion.rf.adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((prediccion.gbm.adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934)), as.numeric((prediccion.xgboost.adq_con_reg- (1.03*0.066) )/(0.934))) ))

    rownames(pronosticos_resultados_adq_corr)<-
      c("Modelo sin controles",
        "Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con controles con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos AICc y BIC",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo con logarítmo",
        "Promedio modelos AICc y BIC con logarítmo",
        "Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo AICc con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Modelo BIC con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados",
        "Promedio modelos AICc y BIC, muestra de solo países regulados",
        "Modelo con truncamiento en 0 AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0 BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos con truncamiento en 0",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 AICc sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 BIC sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 AICc con efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con truncamiento en 0.36 BIC con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio modelos con trucamiento en 0.36",
        "Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo",
        "Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo",
        "Promedio todos los modelos econométricos",
        "Bosques Aleatorios",
        "Gradient Boosting",
        "Extreme Gradient Boosting")

    names(pronosticos_resultados_adq_corr)<-c("Sin dicotómica de regulación","Con dicotómica de regulación")

    pronosticos_resultados_adq_corr

| Sin dicotómica de regulación | Con dicotómica de regulación
--- | --- | ---
Modelo sin controles | 2.458667 | 1.257565
Modelo con controles sin efectos fijos de tiempo | 2.398418 | 1.793973
Modelo con controles con efectos fijos de tiempo | 2.129697 | 1.511052
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.453558 | 1.852578
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.436030 | 1.839222
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo | 2.278441 | 1.706543
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo | 2.328199 | 1.742697
Promedio modelos AICc y BIC | 2.374057 | 1.785260
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.440811 | 1.747291
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.440811 | 1.747291
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.341312 | 1.673109
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo con logarítmo | 2.351032 | 1.697040
Promedio modelos AICc y BIC con logarítmo | 2.393492 | 1.716182
Modelo AICc sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.898408
Modelo BIC sin efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.898408
Modelo AICc con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.830340
Modelo BIC con efectos fijos de tiempo, muestra de solo países regulados | NA | 1.830340
Promedio modelos AICc y BIC, muestra de solo países regulados | NA | 1.864374
Modelo con truncamiento en 0 AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.458638 | 1.854724
Modelo con truncamiento en 0 BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.442425 | 1.843889
Modelo con truncamiento en 0 AICc con efectos fijos de tiempo | 2.275656 | 1.699400
Modelo con truncamiento en 0 BIC con efectos fijos de tiempo | 2.330210 | 1.741002
Promedio modelos con truncamiento en 0 | 2.376732 | 1.784754
Modelo con truncamiento en 0.36 AICc sin efectos fijos de tiempo | 2.480078 | 1.846494
Modelo con truncamiento en 0.36 BIC sin efectos fijos de tiempo | 2.465842 | 1.847283
Modelo con truncamiento en 0.36 AICc con efectos fijos de tiempo | 2.283304 | 1.678148
Modelo con truncamiento en 0.36 BIC con efectos fijos de tiempo | 2.355647 | 1.740265
Promedio modelos con trucamiento en 0.36 | 2.396218 | 1.778048
Modelo con variables instrumentales sin efectos fijos de tiempo | 2.086650 | 1.941583
Modelo con variables instrumentales con efectos fijos de tiempo | 2.145967 | 1.916221
Promedio todos los modelos econométricos | 2.351495 | 1.765394
Bosques Aleatorios | 2.128189 | 2.100273
Gradient Boosting | 2.018346 | 1.944023
Extreme Gradient Boosting | 1.974310 | 1.932255

# Referencias

Breiman, Leo. 2001. “Random Forests.” Machine Learning 45 (1): 5–32.
Chen, Tianqi, and Carlos Guestrin. 2016. “Xgboost: A Scalable Tree Boosting System.” In Proceedings of the 22nd Acm Sigkdd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–94.
Freund, Yoav, and Robert E Schapire. 1996. “Experiments with a New Boosting Algorithm.” In Proceedings of the Thirteenth International Conference on Machine Learning: Morgan Kaufmann: Burlington, MA, 1996, 148–56. Citeseer.
———. 1997. “A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting.” Journal of Computer and System Sciences 55 (1): 119–39.
Friedman, Jerome H. 2001. “Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine.” Annals of Statistics, 1189–1232.
Friedman, Jerome, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. 2000. “Additive Logistic Regression: A Statistical View of Boosting (with Discussion and a Rejoinder by the Authors).” The Annals of Statistics 28 (2): 337–407.