Este artículo presenta un análisis econométrico detallado sobre la tarifa base de gas blob de Ethereum y la tarifa base de gas general utilizando un modelo VAR Vector Autoregresivo. Comenzamos con pruebas ADF para confirmar la estacionariedad de ambas series temporales, lo que garantiza su idoneidad para modelar dinámicas temporales y relaciones de causalidad parcial entre las variables.
Los resultados de las pruebas ADF mostraron que ambas series son estacionarias en niveles, permitiendo estimar un VAR sin diferenciación adicional. A partir de ahí se presentan salidas completas de regresión que incluyen los coeficientes estimados por rezagos, errores estándar, valores t y p para cada ecuación del sistema. Las estimaciones indican que los valores rezagados tienen un poder predictivo significativo, con especial fuerza en el primer rezago, lo que sugiere persistencia y transmisión rápida de shocks entre la tarifa blob y la tarifa base de gas.
Para la selección del orden del VAR se compararon criterios de información como AIC, BIC y HQIC. Estos criterios permiten evaluar el trade off entre ajuste y parsimonia y en el estudio ayudaron a elegir un número óptimo de rezagos que captura la dinámica sin sobreajustar. Además se muestran diagnósticos del modelo incluyendo pruebas de autocorrelación serial, heterocedasticidad y normalidad de los residuos para validar supuestos clásicos y robustecer las inferencias.
El análisis de la matriz de correlación de residuos revela una correlación cruzada mínima entre ecuaciones, lo que sugiere que las perturbaciones idiosincráticas están relativamente bien aisladas y que el modelo captura la mayor parte de la estructura conjunta. Este hallazgo respalda la fiabilidad de los impulsores identificados y facilita interpretaciones sobre transmisión de shocks y respuestas impulso-respuesta.
Las funciones impulso-respuesta y descomposición de varianza muestran cómo shocks inesperados en la tarifa blob afectan a la tarifa base de gas y viceversa, con efectos que predominan en horizontes cortos debido a la relevancia del primer rezago. Estos resultados tienen implicaciones prácticas para operadores de red, traders y diseñadores de infraestructuras que necesitan anticipar variaciones rápidas en costos de transacción en redes de contratos inteligentes.
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Recomendaciones prácticas derivadas del análisis: mantener pipelines de datos con limpieza y sincronización temporal adecuada, seleccionar rezagos por criterios de información AIC BIC HQIC, realizar pruebas diagnósticas periódicas sobre residuos y, para producción, exponer alertas automáticas basadas en cambios significativos en las funciones impulso-respuesta. Q2BSTUDIO puede desarrollar estas alertas y agentes IA que interactúen con sistemas internos para tomar decisiones automatizadas.
En resumen, el modelado VAR ofrece una visión comprensiva de la dinámica entre la tarifa blob y la tarifa base de gas, con evidencia de estacionariedad, poder predictivo en rezagos especialmente el primero, criterios de selección de modelo y diagnósticos robustos. Para materializar estos hallazgos en soluciones productivas, Q2BSTUDIO aporta experiencia en aplicaciones a medida inteligencia artificial servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio agentes IA power bi software a medida y ciberseguridad, ofreciendo una ruta completa desde el análisis hasta la puesta en producción.
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