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Econometra. Se pueden distinguir dos tipos de modelos: Clsicos: una serie de variables exgenas son utilizadas para explicar el comportamiento de una variable llamada endgena. Como perfeccionamiento de estos modelos se utilizan los M.C.E. Modelos de Series Temporales: utilizan como variable exp
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1. Econometra
2. Econometra Se pueden distinguir dos tipos de modelos:
Clsicos: una serie de variables exgenas son utilizadas para explicar el comportamiento de una variable llamada endgena. 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 anlisis puro del pasado de la serie.
3. Origen y Evolucin de la Econometra En 1926 Ragnar Frisch introdujo el trmino Econometra para denominar a esta nueva disciplina que surge en el campo de la ciencia econmica. Se constituye de estudios de la teora econmica, la estadstica y la matemtica.
La etapa pre-economtrica se inicia en el siglo XVII con W. Petty. Se considera como aquella en la que la estadstica y la economa evolucionaron al sentar las bases de soporte de la econometra. En esta poca se descatan: K.Gauss, William S. Gosset, Irving Fisher, entre otros.
4. Etapas de aportaciones bsicas: se caracteriza por el estudio de los principales problemas economtricos, tales como la identificacin y estimacin de ecuaciones simultneas, autocorrelacin de las perturbaciones y la multicolinealidad de los regresores. En la dcada de 1960 se efectan aplicaciones prcticas a modelos de demanda, produccin e inversin, y se desarrollan los principales modelos macroeconomtricos de enfoque keynesiano. En 1970, se incorpora la metodologa ARIMA. En 1980 y 1990 se destacan las contribuciones metodolgicas relativas a los contrastes de especificacin y evaluacin de los modelos, avances en la metodologa de los modelos dinmicos, entre otros.
5. Econometra Concepto: la econometra se puede definir como una disciplina cientfica que tiene por objeto la explicacin y la prediccin de los fenmenos econmicos, mediante el uso de modelos expresados en forma matemtica y la utilizacin de mtodos estadsticos de estimacin y contraste.
6. Econometra Las faces de elaboracin de un modelo economtrico difieren segn se trate de un modelo causal o de un modelo de prediccin univariante. Sin embargo, ambas clases de modelo comprenden una primera fase de estimacin de varias especificaciones alternativas, una segunda fase en la que se efectan una serie de contrastes estadsticos con objeto de seleccionar la ms apropiada, y una tercera fase de aplicacin del modelo seleccionado para la prediccin y/o contraste de hiptesis econmicas.
7. Econometra Si el objeto de un estudio economtrico es conocer las causas que determinan la evolucin de una variable, se expresar una relacin matemtica entre la variable explicada por el modelo y las variables que podran explicar su comportamiento. Luego se recopilan datos estadsticos de las variables. Por medio de los mtodos economtricos se estimarn los valores desconocidos de los parmetros y se efectuarn los contrastes respecto a la validez del modelo, lo que permitir seleccionar las variables explicativas que manifiestan una mayor incidencia sobre la variable explicada. Una vez estimado el modelo apropiado, se podr utilizar para predecir el comportamiento futuro de la variable cuya evolucin estamos analizando.
8. Herramienta Fundamental de la Econometra La herramienta fundamental de la econometra es el anlisis de regresin matemtica. Sus orgenes se remontan a 1886 con las investigaciones de Francis Garton.
Segn Gujarati: el anlisis de regresin est relacionado con el estudio de la dependencia de una variable, llamada variable dependiente, con una o ms variables adicionales, llamadas independientes, con la perspectiva de estimar el valor medio o promedio de la primera en trminos conocidos de las segundas.
9. Dado que es improbable establecer la totalidad de las variables independientes, as como de especificar en forma perfecta la relacin entre ambas, se debe agregar e esa relacin un trmino que exprese esa deficiencia, el que recibe el nombre de trmino de perturbacin o trmino de error estocstico.
La relacin se expresa:
Y = f(X) + e Ecuacin de regresin de Y sobre X
10. Anlisis de Regresin Matemtica Consideraciones especiales:
La relacin causa-efecto debe tener su origen en la teora econmica, si no es as, y se cumple la relacin de dependencia, ello no es vlido para asumir una relacin de causalidad.
El anlisis de regresin no se debe confundir con el de correlacin, el que mide el grado de relacin lineal entre las variables, en cambio, el de regresin, mide relaciones de causalidad. El anlisis de correlacin supone que todas las variables son aleatorias, en cambio, cuando se regresiona, se supone que las variables explicativas son fijas en muestreos repetidos.
11. Anlisis de Regresin Matemtica Para determinar la ecuacin de regresin que nos permita expresar la funcin anteriormente expuesta, existen varias tcnicas matemticas-estadsticas como: Mtodo de mnimos cuadrados ordinarios (MCO), Mtodo de mxima verosimilitud (MVS), entre otros.
12. Econometra La econometra ha experimentado un gran desarrollo en las ltimas dcadas, tanto en su metodologa como en sus aplicaciones. Algunos factores son:
Aumento de la disponibilidad de datos estadsticos
Generalizacin del uso de ordenadores y avances en programas informticos destinados a problemas economtricos
La internacionalizacin e innovaciones, aumentan la competitividad, impulsando a las empresas a basar sus decisiones en estudios cuantitativos.
13. Modelos Economtricos Tratan de explicar el comportamiento de una o ms variables en funcin de la evolucin de otras variables que se consideran explicativas.
Variables endgenas: variables explicadas por el modelo.
Variables predeterminadas: variables explicativas del modelo. Se dividen en dos:
Variables endgenas retardadas: no son explicadas por el modelo en el momento t, pero han sido explicadas anteriormente.
Variables exgenas: no son explicadas por el modelo en ningn momento del tiempo.
15. Modelos Economtricos y Relaciones Causales La existencia de una relacin causal importante entre dos variables implica la existencia de un elevado grado de correlacin entre ellas, pero lo recproco no es cierto, ya que puede existir una elevada correlacin estadstica debida a la casualidad, o porque existe un nexo entre ambas variables, a travs de una tercera variable con la que ambas estn relacionadas, sin que necesariamente exista una relacin causal entre ellas. Si la relacin existente entre dos variables no se debe a la casualidad ni a la relacin con una tercera variable, entonces existe una relacin causa. El anlisis de causalidad es complicado, ya que es difcil precisar el sentido de la causalidad.
