Econometra

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Econometría
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Econometría

• Se pueden distinguir dos tipos de modelos
• Clásicos una serie de variables exógenas son
  utilizadas para explicar el comportamiento de una
  variable llamada endógena. Como perfeccionamiento
  de estos modelos se utilizan los M.C.E.
• Modelos de Series Temporales utilizan como
  variable explicativa el pasado de la serie en
  estudio. Los modelos multivariantes unen
  causalidad y el análisis puro del pasado de la
  serie.

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Origen y Evolución de la Econometría

• En 1926 Ragnar Frisch introdujo el término
  Econometría para denominar a esta nueva
  disciplina que surge en el campo de la ciencia
  económica. Se constituye de estudios de la teoría
  económica, la estadística y la matemática.
• La etapa pre-econométrica se inicia en el siglo
  XVII con W. Petty. Se considera como aquella en
  la que la estadística y la economía evolucionaron
  al sentar las bases de soporte de la econometría.
  En esta época se descatan K.Gauss, William S.
  Gosset, Irving Fisher, entre otros.

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• Etapas de aportaciones básicas se caracteriza
  por el estudio de los principales problemas
  econométricos, tales como la identificación y
  estimación de ecuaciones simultáneas,
  autocorrelación de las perturbaciones y la
  multicolinealidad de los regresores. En la década
  de 1960 se efectúan aplicaciones prácticas a
  modelos de demanda, producción e inversión, y se
  desarrollan los principales modelos
  macroeconométricos de enfoque keynesiano. En
  1970, se incorpora la metodología ARIMA. En 1980
  y 1990 se destacan las contribuciones
  metodológicas relativas a los contrastes de
  especificación y evaluación de los modelos,
  avances en la metodología de los modelos
  dinámicos, entre otros.

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Econometría

• Concepto la econometría se puede definir como
  una disciplina científica que tiene por objeto la
  explicación y la predicción de los fenómenos
  económicos, mediante el uso de modelos expresados
  en forma matemática y la utilización de métodos
  estadísticos de estimación y contraste.

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Econometría

• Las faces de elaboración de un modelo
  econométrico difieren según se trate de un modelo
  causal o de un modelo de predicción univariante.
  Sin embargo, ambas clases de modelo comprenden
  una primera fase de estimación de varias
  especificaciones alternativas, una segunda fase
  en la que se efectúan una serie de contrastes
  estadísticos con objeto de seleccionar la más
  apropiada, y una tercera fase de aplicación del
  modelo seleccionado para la predicción y/o
  contraste de hipótesis económicas.

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Econometría

• Si el objeto de un estudio econométrico es
  conocer las causas que determinan la evolución de
  una variable, se expresará una relación
  matemática entre la variable explicada por el
  modelo y las variables que podrían explicar su
  comportamiento. Luego se recopilan datos
  estadísticos de las variables. Por medio de los
  métodos econométricos se estimarán los valores
  desconocidos de los parámetros y se efectuarán
  los contrastes respecto a la validez del modelo,
  lo que permitirá seleccionar las variables
  explicativas que manifiestan una mayor incidencia
  sobre la variable explicada. Una vez estimado el
  modelo apropiado, se podrá utilizar para predecir
  el comportamiento futuro de la variable cuya
  evolución estamos analizando.

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Herramienta Fundamental de la Econometría

• La herramienta fundamental de la econometría es
  el análisis de regresión matemática. Sus orígenes
  se remontan a 1886 con las investigaciones de
  Francis Garton.
• Según Gujarati el análisis de regresión está
  relacionado con el estudio de la dependencia de
  una variable, llamada variable dependiente, con
  una o más variables adicionales, llamadas
  independientes, con la perspectiva de estimar el
  valor medio o promedio de la primera en términos
  conocidos de las segundas.

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• Dado que es improbable establecer la totalidad de
  las variables independientes, así como de
  especificar en forma perfecta la relación entre
  ambas, se debe agregar e esa relación un término
  que exprese esa deficiencia, el que recibe el
  nombre de término de perturbación o término de
  error estocástico.
• La relación se expresa
• Y f(X) e Ecuación de regresión de Y
  sobre X

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Análisis de Regresión Matemática

• Consideraciones especiales
• La relación causa-efecto debe tener su origen en
  la teoría económica, si no es así, y se cumple la
  relación de dependencia, ello no es válido para
  asumir una relación de causalidad.
• El análisis de regresión no se debe confundir con
  el de correlación, el que mide el grado de
  relación lineal entre las variables, en cambio,
  el de regresión, mide relaciones de causalidad.
  El análisis de correlación supone que todas las
  variables son aleatorias, en cambio, cuando se
  regresiona, se supone que las variables
  explicativas son fijas en muestreos repetidos.

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Análisis de Regresión Matemática

• Para determinar la ecuación de regresión que nos
  permita expresar la función anteriormente
  expuesta, existen varias técnicas
  matemáticas-estadísticas como Método de mínimos
  cuadrados ordinarios (MCO), Método de máxima
  verosimilitud (MVS), entre otros.

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Econometría

• La econometría ha experimentado un gran
  desarrollo en las últimas décadas, tanto en su
  metodología como en sus aplicaciones. Algunos
  factores son
• Aumento de la disponibilidad de datos
  estadísticos
• Generalización del uso de ordenadores y avances
  en programas informáticos destinados a problemas
  econométricos
• La internacionalización e innovaciones, aumentan
  la competitividad, impulsando a las empresas a
  basar sus decisiones en estudios cuantitativos.

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Modelos Econométricos

• Tratan de explicar el comportamiento de una o más
  variables en función de la evolución de otras
  variables que se consideran explicativas.
• Variables endógenas variables explicadas por el
  modelo.
• Variables predeterminadas variables explicativas
  del modelo. Se dividen en dos
• Variables endógenas retardadas no son explicadas
  por el modelo en el momento t, pero han sido
  explicadas anteriormente.
• Variables exógenas no son explicadas por el
  modelo en ningún momento del tiempo.

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(No Transcript)
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Modelos Econométricos y Relaciones Causales

• La existencia de una relación causal importante
  entre dos variables implica la existencia de un
  elevado grado de correlación entre ellas, pero lo
  recíproco no es cierto, ya que puede existir una
  elevada correlación estadística debida a la
  casualidad, o porque existe un nexo entre ambas
  variables, a través de una tercera variable con
  la que ambas están relacionadas, sin que
  necesariamente exista una relación causal entre
  ellas. Si la relación existente entre dos
  variables no se debe a la casualidad ni a la
  relación con una tercera variable, entonces
  existe una relación causa. El análisis de
  causalidad es complicado, ya que es difícil
  precisar el sentido de la causalidad.