Econometr

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Econometría ITema 1 Introducción. Datos
Económicos y Modelización Econométrica

• Grado en Administración de Empresas
• Manuel de Orte
• Departamento de Economía, Universidad Carlos III
  de Madrid

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1. Introducción. (I)

• Qué es la econometría?
• Disciplina basada en el desarrollo de modelos
  probabilísticos y de métodos de inferencia
  estadística, para el estudio de relaciones
  económicas, el contraste de teorías económicas o
  la evaluación e implementación de políticas
  económicas o empresariales.
• Para ello tiene en cuenta la naturaleza de los
  datos económicos.

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1. Introducción. (II)

• Aplicaciones más comunes
• Predicción de variables macroeconómicas (tipos de
  interés, inflación, PIB,).
• Macroeconomía relación inflación-desempleo,
  relación inflación-masa monetaria,
• Microeconomía relación educación-salario,
  relación producción-factores productivos,
  relación inversión en ID-beneficios de una
  empresa,
• Finanzas análisis de la volatilidad de los
  activos, modelos de valoración de activos,
• Otras disciplinas en sociología (relación
  campaña electoral-votos obtenidos),

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1. Introducción. (III)

• Análisis causal
• Determinar los efectos de ciertas políticas.
• Caracterizar y cuantificar la relación de
  comportamiento entre variables económicas, de
  acuerdo con lo que sugiere la teoría económica.

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1. Introducción. (IV)

• La econometría se desarrolla como disciplina
  independiente de la estadística al centrarse en
  el problema inherente a la recopilación y al
  análisis de datos económicos, que típicamente son
  datos no experimentales (datos observacionales).

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2. Elementos de un trabajo empírico en
econometría.

• El modelo económico.
• El modelo econométrico.
• Datos.

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2.1. El modelo económico (I)

• La teoría económica propone modelos que explican
  el comportamiento de una o varias variables
  Y1,,Ym en función de otra u otras variables
  X1,,Xk que se determinan fuera del modelo.
• El modelo planteado puede ser más o menos formal
• Un modelo formal establece una o varias
  ecuaciones matemáticas que describen relaciones
  entre variables. Dicho modelo suele estar basado
  en una optimización.
• Muchas veces habrá que construir un modelo que
  nos sirva de base o emplear modelos menos
  formales basados más en la intuición.
• En ambos casos, podemos clasificar las variables
  en
• Endógenas se determinan dentro del modelo.
• Exógenas se determinan fuera del modelo.

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2.1. El modelo económico (II)

• En el caso más sencillo, podemos considerar una
  variable endógena, Y, y un conjunto de K
  variables exógenas X1,,Xk.
• El modelo económico permite expresar Y a través
  de una ecuación del tipo
• Y-f(X1,,Xk) 0
• o de forma equivalente
• Yf(X1,,Xk)
• Habitualmente la función f(.) no queda
  caracterizada por la teoría.

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2.2. El modelo econométrico. (I)

• Un modelo econométrico se construye para
  cuantificar y contrastar las relaciones entre
  variables económicas postuladas por un modelo
  económico a partir de la evidencia empírica
  proporcionada por los datos.
• Características de un modelo econométrico
• Reconoce la naturaleza estocástica que gobierna
  las relaciones entre variables.
• Paramatriza f(.) la forma funcional que establece
  la relación entre Y y X1,,Xk.
• El modelo debe tener en cuenta que hay otros
  muchos factores que afectan a la decisión y que
  en general no son observables o identificables.

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2.2. El modelo econométrico. (II)

• El modelo econométrico especifica una forma
  funcional que dependerá de parámetros. Esos
  parámetros se identifican a partir de la
  información que proporcionan la teoría económica,
  el sentido común y supuestos probabilísticos no
  contratables.

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2.2.1. Naturaleza estocástica.

• Dada esta naturaleza es de esperar que cada uno
  de los datos no cumpla exactamente cada una de
  las ecuaciones que especifica el modelo
  económico. Sin embargo siempre se puede encontrar
  un conjunto de ecuaciones que satisfagan
• EY-f(X1,,Xk)0
• Esta naturaleza aleatoria de las relaciones
  económicas se puede expresar a través de un error
  inobservable
• Yf(X1,,Xk)e

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2.2.2. Forma funcional.

• El modelo econométrico se puede expresar como
• Yf(X1,,Xkb)e
• La naturaleza del modelo y la interpretación de
  los parámetros dependen de los supuestos que
  hagamos sobre el término de error en relación a
  las variables exógenas.
• El carácter experimental o no experimental de
  dichos datos determina en buena medida los
  supuestos sobre el término de error.

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2.3. Datos

• Las variables de un modelo económico representan
  aspectos del comportamiento de los agentes
  económicos en el ámbito individual o agregado.
• Los economistas observamos el comportamiento y
  características de los agentes. Esta observación
  constituye la evidencia empírica, los datos.,
• La mayoría de las bases de datos en economía
  están compuestas por datos observacionales o no
  experimentales.

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2.3.1. Datos de corte transversal o sección
cruzada.

• Son datos estáticos, referidos a un periodo fijo,
  sobre individuos de una población, generalmente
  provenientes de encuestas sobre familias,
  empresas, etc.
• El orden de los datos no importa, cabe esperar
  que las observaciones sean independientes entre
  sí.
• A menudo, podemos suponer que los datos se han
  obtenido mediante un muestreo aleatorio de la
  población objeto de interés.
• Son los datos en los que nos centraremos este
  curso.

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2.3.2. Series temporales

• Son observaciones de una variable o varias
  variables a lo largo de varios periodos de tiempo
  (años, meses, etc.).
• Las observaciones no son independientes la
  evolución temporal puede explotarse con fines
  predictivos.
• La frecuencia y orden con la que se observan los
  datos es muy importante.

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2.3.3. Datos de panel o longitudinales.

• Consisten en una serie temporal por cada unidad
  de sección cruzada. La longitud de las series
  temporales (T) suele ser mucho mas corta que el
  numero de unidades de sección cruzada (n).
• Generalmente n gt T
• Datos de panel series temporales de secciones
  cruzadas.
• Son mas difíciles de conseguir.
• Aportan mas información y permite responder a
  preguntas que las secciones cruzadas no pueden.
• Permiten incluir una estructura temporal en el
  razonamiento económico.

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3. Causalidad y noción de Ceteris Paribus.

• Objetivo descubrir si una variable tiene un
  efecto causal sobre otras variables.
• La relación causal es muy diferente de una simple
  asociación o correlación. El resultado de que
  correlación no implica causalidad se debe a la
  naturaleza de los datos económicos, que son no
  experimentales.
• Ceteris Paribus otros factores (relevantes)
  siendo iguales, es un concepto clave en el
  análisis causal. Sin este concepto no se pueden
  medir efectos causales. Para poder inferir el
  efecto parcial.
• Practica imposible realizar experimentos en
  Economía.
• Técnicas Econométricas simulan tales
  experimentos a partir de datos observacionales.

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