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Econometría

La econometría (del griego οἰκονόμος oikonómos 'regla para la administración doméstica' y μετρία metría, 'relativo a la medida') es la rama de la economía que hace un uso extensivo de modelos matemáticos y estadísticos así como de la programación lineal y la teoría de juegos para analizar, interpretar y hacer predicciones sobre sistemas económicos, prediciendo variables como el precio de bienes y servicios, tasas de interés, tipos de cambio, las reacciones del mercado, el coste de producción, la tendencia de los negocios y las consecuencias de la política económica.

Introducción

La economía, perteneciente a las ciencias sociales, trata de explicar el funcionamiento del sistema económico en sus distintos aspectos, como producción, consumo, dinero, distribución del ingreso, etc. La herramienta más utilizada por los economistas es la construcción de modelos económicos teóricos y matemáticos que describan el comportamiento de los agentes económicos. Sin embargo, esos modelos deben contrastarse con los datos disponibles para saber si estos tienen capacidad explicativa y predictiva, y poder en definitiva optar entre unas u otras opciones. La construcción de tales modelos es la finalidad de la econometría.

Los econometristas, econometras o económetras (economistas cuantitativos) han tratado de emular a las ciencias naturales (física, química) con mejor o peor resultado a través del tiempo. Hay que considerar que tratan con uno de los fenómenos más complejos que conocemos, el comportamiento de las personas y su interacción. Actualmente, la econometría no necesariamente requiere o presupone una teoría económica subyacente al análisis econométrico. Más aún: la econometría moderna se precia de prescindir voluntariamente de la teoría económica por considerarla un obstáculo si se quiere realizar un análisis riguroso (esta es, por ejemplo, la filosofía del método de Vector Autorregresivos - VAR o recientemente el data mining).

En la elaboración de la econometría se unen la matemática, la estadística, la investigación social y la teoría económica. El mayor problema con el que se enfrentan los económetras en su investigación es la escasez de datos, los sesgos que pueden presentar los datos existentes, los sesgos del propio investigador y la ausencia o insuficiencia de una teoría económica adecuada. Aun así, la econometría es la única aproximación científica al entendimiento de los fenómenos económicos.

Definiciones de econometría

Entre las definiciones de econometría que los economistas relevantes han formulado a lo largo de la historia, podemos destacar las siguientes:

  • Ragnar Frisch (1930): 'La experiencia ha mostrado que cada uno de estos tres puntos de vista, el de la estadística, la teoría económica y las matemáticas, es necesario, pero por sí mismo no suficiente para una comprensión real de las relaciones cuantitativas de la vida económica moderna. Es la unión de los tres aspectos lo que constituye una herramienta de análisis potente. Es la unión lo que constituye la econometría".
  • Paul Samuelson, Tjalling Koopmans y Richard Stone (1954): '... el análisis cuantitativo de fenómenos económicos actuales, basado en el desarrollo congruente de teoría y observaciones, y relacionado por métodos apropiados de inferencia'.
  • Valavanis (1959): 'El objetivo de la econometría es expresar las teorías económicas bajo una forma matemática a fin de verificarlas por métodos estadísticos y medir el impacto de una variable sobre otra, así como predecir acontecimientos futuros y dar consejos de política económica ante resultados deseables'.
  • A.G. Barbancho (1962): 'La econometría es la rama más operativa de la Ciencia económica, trata de representar numéricamente las relaciones económicas mediante una adecuada combinación de la Teoría económica matemática y la Estadística. De forma que las matemáticas, como lenguaje y forma de expresión simbólica e instrumento eficaz en el proceso deductivo, representan el medio unificador; y teoría económica, economía matemática o estadística económica serían consideraciones parciales de su contenido'.
  • Lawrence Klein (1962): 'El principal objetivo de la econometría es dar contenido empírico al razonamiento a priori de la economía.'[1]
  • Malinvaud (1966): '... aplicación de las matemáticas y método estadístico al estudio de fenómenos económicos.'
  • Christ (1966): 'Producción de declaraciones de economía cuantitativa que explican el comportamiento de variables ya observadas, o predicen la conducta de variables aún no observadas'.
  • Intriligator (1978): 'Rama de la economía que se ocupa de la estimación empírica de relaciones económicas'.
  • G.C. Chow (1983): 'Arte y ciencia de usar métodos para la medida de relaciones económicas'.
  • Carlos Sabino (1991): 'Nombre con el que se designa la aplicación de las técnicas matemáticas y estadísticas a la resolución de problemas de economía. La econometría, por lo general, se basa en la construcción de modelos formales con los cuales es posible verificar hipótesis, medir variables estadísticas y realizar pruebas de simulación'.[2]

Descripción somera de la econometría

La econometría se ocupa de obtener, a partir de los valores reales de variables económicas y a través del análisis estadístico y matemático (mas no de la teoría económica, como si se usa en las ciencias naturales, como la física), los valores que tendrían los parámetros (en el caso concreto de la estimación paramétrica) de los modelos en los que esas variables económicas aparecieran, así como de comprobar el grado de validez de esos modelos, y ver en qué medida estos modelos pueden usarse para explicar la economía de un agente económico (como una empresa o un consumidor), o la de un agregado de agentes económicos, como podría ser un sector del mercado, o una zona de un país, o todo un país, o cualquier otra zona económica; su evolución en el tiempo (por ejemplo, decir si ha habido o no cambio estructural), poder predecir valores futuros de la variables, y sugerir medidas de política económica conforme a objetivos deseados (por ejemplo, para poder aplicar técnicas de optimización matemática para racionalizar el uso de recursos dentro de una empresa, o bien para decidir qué valores debería adoptar la política fiscal de un gobierno para conseguir ciertos niveles de recaudación impositiva).

Concepto de modelo econométrico

La econometría, igual que la economía, tiene como objetivo explicar una variable en función de otras. Esto implica que el punto de partida para el análisis econométrico es el modelo económico y este se transformará en modelo econométrico cuando se han añadido las especificaciones necesarias para su aplicación empírica. Es decir, cuando se han definido las variables (endógenas, exógenas) que explican y determinan el modelo, los parámetros estructurales que acompañan a las variables, las ecuaciones y su formulación en forma matemática, la perturbación aleatoria que explica la parte no sistemática del modelo, y los datos estadísticos.

A partir del modelo econométrico especificado, en una segunda etapa se procede a la estimación, fase estadística que asigna valores numéricos a los parámetros de las ecuaciones del modelo. Para ello se utilizan métodos estadísticos como pueden ser: mínimos cuadrados ordinarios, máxima verosimilitud, mínimos cuadrados bietápicos, etc. Al recibir los parámetros el valor numérico definen el concepto de estructura que ha de tener valor estable en el tiempo especificado.

La tercera etapa en la elaboración del modelo es la verificación y contrastación, donde se someten los parámetros y la variable aleatoria a unos contrastes estadísticos para cuantificar en términos probabilísticos la validez del modelo estimado.

La cuarta etapa consiste en la aplicación del modelo conforme al objetivo del mismo. En general los modelos econométricos son útiles para:

  1. Análisis estructural y entender como funciona la economía.
  2. Predicción de los valores futuros de las variables económicas.
  3. Simular con fines de planificación distintas posibilidades de las variables exógenas.
  4. Simular con fines de control valores óptimos de variables instrumentales de política económica y de empresa.

Métodos de la econometría

El método de mínimos cuadrados (estimación MCO)

También se conoce como teoría de la regresión lineal, y estará más desarrollado en la parte estadística. No obstante, aquí se dará un resumen general sobre la aplicación del método de mínimos cuadrados.

Se parte de representar las relaciones entre una variable económica endógena y una o más variables exógenas de forma lineal, de la siguiente manera:

 

o bien:

 

"Y" es la variable endógena, cuyo valor es determinado por las exógenas,   hasta  . Cuales son las variables elegidas depende de la teoría económica que se tenga en mente, y también de análisis estadísticos y económicos previos. El objetivo buscado sería obtener los valores de los parámetros desde   hasta  . A menudo este modelo se suele completar añadiendo un término más a la suma, llamado término independiente, que es un parámetro más a buscar. Así:

 .

o bien:

 

En el que   es una constante, que también hay que averiguar. A veces resulta útil, por motivos estadísticos, suponer que siempre hay una constante en el modelo, y contrastar la hipótesis de si es distinta, o no, de cero para reescribirlo de acuerdo con ello.

Además, se supone que esta relación no es del todo determinista, esto es, existirá siempre un cierto grado de error aleatorio (en realidad, se entiende que encubre a todas aquellas variables y factores que no se hayan podido incluir en el modelo) que se suele representar añadiendo a la suma una letra representa una variable aleatoria. Así:

 

o bien:

 

Se suele suponer que   es una variable aleatoria normal, con media cero y varianza constante en todas las muestras (aunque sea desconocida), representado de forma matemática como  

Se toma una muestra estadística, que corresponda a observaciones de los valores que hayan tomado esas variables en distintos momentos del tiempo (o, dependiendo del tipo de modelo, los valores que hayan tomado en distintas áreas o zonas o agentes económicos a considerar).

Por ejemplo, en un determinado modelo podemos estar interesados en averiguar como la renta ha dependido de los niveles de precios, de empleo y de tipos de interés a lo largo de los años en cierto país, mientras que en otro podemos estar interesados en ver como, a lo largo de un mismo año, ha dependido la renta de distintos países de esas mismas variables. Por lo que tendríamos que observar, en el primer caso, la renta, niveles de empleo, precios y tipos de interés del año 1, lo mismo, pero del año 2, etcétera, para obtener la muestra a lo largo de varios años, mientras que en el segundo caso tendríamos que tener en cuenta los valores de cada uno de los países para obtener la muestra. Cada una de esas observaciones para cada año, o país, se llamaría observación muestral. Nótese que aún se podría hacer un análisis más ambicioso teniendo en cuenta país y año.

Una vez tomada la muestra, se aplica un método, que tiene su justificación matemática y estadística, llamado método de mínimos cuadrados. Este consiste en, básicamente, minimizar la suma de los errores (elevados al cuadrado) que se tendrían, suponiendo distintos valores posibles para los parámetros, al estimar los valores de la variable endógena a partir de los de las variables exógenas en cada una de las observaciones muestrales, usando el modelo propuesto, y comparar esos valores con los que realmente tomó la variable endógena. Los parámetros que lograran ese mínimo, el de las suma de los errores cuadráticos, se acepta que son los que estamos buscando, de acuerdo con criterios estadísticos.

También, este método nos proporcionará información (en forma de ciertos valores estadísticos adicionales, que se obtienen además de los parámetros) para ver en qué medida los valores de los parámetros que hemos obtenido resultan fiables, por ejemplo, para hacer contrastes de hipótesis, esto es, ver si ciertas suposiciones que se habían hecho acerca del modelo resultan, o no, ciertas. Se puede usar también esta información adicional para comprobar si se pueden prescindir de algunas de esas variables, para ver si es posible que los valores de los parámetros hayan cambiado con el tiempo (o si los valores de los parámetros son diferentes en una zona económica de los de otra, por ejemplo), o para ver en qué grado son válidas predicciones acerca del futuro valor de la variable endógena si se supone que las variables exógenas adoptarán nuevos valores.

Problemas del método de los mínimos cuadrados

El método de los mínimos cuadrados tiene toda una serie de problemas, cuya solución, en muchas ocasiones aproximada, ha estado ocupando el trabajo de los investigadores en el campo de la econometría.

De entrada, el método presupone que la relación entre las variables es lineal y está bien especificada. Para los casos de no linealidad se recurre, bien a métodos para obtener una relación lineal que sea equivalente, bien a aproximaciones lineales, o bien a métodos de optimización que absorban la relación no lineal para obtener también unos valores de los parámetros que minimicen el error cuadrático.

Otro supuesto del modelo es el de normalidad de los errores del modelo, que es importante de cara a los contrastes de hipótesis con muestras pequeñas. No obstante, en muestras grandes el teorema del límite central justifica el suponer una distribución normal para el estimador de mínimos cuadrados.

No obstante, el problema se complica considerablemente, sobre todo a la hora de hacer contrastes de hipótesis, si se cree que la varianza de los errores del modelo cambia con el tiempo. Es el fenómeno conocido como heterocedasticidad (el fenómeno contrario es la homocedasticidad). Este fenómeno se puede detectar con ciertas técnicas estadísticas. Para resolverlo hay que usar métodos que intenten estimar el cambiante valor de la varianza y usar lo obtenido para corregir los valores de la muestra. Esto nos llevaría al método conocido como mínimos cuadrados generalizados. Una versión más complicada de este problema es cuando se supone que, además, no solo cambia la varianza del error sino que también los errores de distintos periodos están correlacionados, lo que se llama autocorrelación. También hay métodos para detectar este problema y para corregirlo en cierta medida modificando los valores de la muestra, que también son parte del método de los mínimos cuadrados generalizados.

Otro problema que se da es el de la multicolinealidad, que generalmente sucede cuando alguna de las variables exógenas en realidad depende, también de forma estadística, de otra variable exógena del mismo modelo considerado, lo que introduce un sesgo en la información aportada a la variable endógena y puede hacer que el método de mínimos cuadrados no se pueda aplicar correctamente. Generalmente la solución suele ser averiguar qué variables están causando la multicolinealidad y reescribir el modelo de acuerdo con ello.

También hay que tener en cuenta que en ciertos modelos puede haber relaciones dinámicas, esto es, que una variable exógena dependa, además, de los valores que ella misma y/u otras variables tomaron en tiempos anteriores. Para resolver estos problemas se estudian lo que se llama modelos de series temporales.

Software econométrico

Entre los programas más empleados se encuentran SAS, Stata, RATS, TSP, SPSS, Limdep y WinBugs. Para más detalles, se pueden observar las siguientes referencias.

R como tal es un lenguaje de programación a la vez que es una herramienta para aplicar este la econometría de forma muy poderosa. Por otro lado, la econometría con ayuda de programas o lenguajes de programación y en un sentido estricto, no requiere que sea especializado. Los análisis de corte econométrico puede hacerse en Java, J, C, C++, C#, Python, Perl, Scheme, K, S (la base principal de R junto con Scheme) y los derivados de estos lenguajes también, entre otra cantidad importante de dialectos o lenguajes de programación.

Como ejemplo del párrafo anterior, SPSS es un software inicialmente creado para análisis estadísticos en ciencias sociales (ver artículo en Wikipedia). R inicialmente como un proyecto derivado de S y con finalidad más bien estadística.[3]​ Otor ejemplo al respecto, Stata es un programa estadístico, pero permite poderosos análisis en econometría.

Gretl está enfocado a hacer la interfaz muy amigable con el econometra, además de servir con eficiencia para las series de tiempo. Eviews, que debe el nombre a Econometrical Views (Vistas econométricas), tiene como fin netamente inicial, la econometría; por esta razón, despliega una cantidad apropiada, pero poco personalizable, de información altamente útil para estos análisis.

Incluso las calculadoras científicas más avanzadas pueden llegar a tener algunos elementos básicos para la elaboración y comprobación de modelos econométricos. Basta con que pueda graficar y en las regresiones se logre calcular, por cualquier medio, que   es una variable aleatoria normal ( ). En caso de no serlo, se requerirían más pasos en la calculadora. Incluso, sin ser calculadores, puede hacerse análisis econmétricos, como lo son MATLAB, Maple, Scilab. Claramente, los programas matemáticos que se acaban de mencionar tienen limitaciones, como la cantidad de observaciones que pueden soportar (por ejemplo, la versión de Scilab 5.5.1 apenas soportaba una matriz que entre columnas y filas llegaba a cinco mil).

No obstante los beneficios de unos y otros software, depende en general, sobre los dispositivos en los que se vaya a usar tal herramienta. Si, por ejemplo, se prefiere Windows como sistema operativo, puede usarse una cantidad importante de programas de licencia y libres; no así en GNU Linux. En esta última distribución y sistema operativo, no se podrán usar muchas distribuciones de licencia, aunque sí otras formas igualmente poderosas. En Mac OS se tiene problemas también con algunos programas de paga u Open Source, Licencia Libre o Software Libre.

Los fines del análisis econométrico también influirá de forma determinante para usar cierto programa. Por ejemplo, si lo que se desea es algo completamente personalizado, con niveles de profesionalismo muy adecuado para publicaciones internacionales, los lenguajes de programación son adecuados. Estos permiten que se exponga la información de una forma propia más fácilmente que en otros ya con interfaces predeterminadas.

Véase también

Referencias

  1. Gilbert, Christopher L.; Qin, Duo (julio de 2005). «The First Fifty Years of Modern Econometrics». Working Paper (en inglés) (Queen Mary, University of London, School of Economics and Finance) (544): 28. ISSN 1473-0278. Consultado el 26 de agosto de 2018. 
  2. Sabino, Carlos (1991). «Diccionario de Economía y Finanzas». Panapo. Consultado el 27 de julio de 2015. 
  3. Kleiber, Christian; Zeileis, Achim (2008). Applied Econometrics with R (1ra edición). Springer Science+Business Media. ISBN 978-0-387-77316-2. 

Bibliografía

  • Fernández García, José; Adalid Díaz de Urdanivia, Claramartha Para una breve historia de la econometría Política y Cultura, núm. 13, 2000, pp. 7-32 Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Xochimilco Distrito Federal, MéxHandbook of Econometrics Elsevier. Links to volume chapter-preview links:
Zvi Griliches and Michael D. Intriligator, ed. (1983). v. 1; (1984),v. 2; (1986), , v. 3; (1994), , v. 4
Robert F. Engle and Daniel L. McFadden, ed. (2001)., v. 5
James J. Heckman and Edward E. Leamer, ed. (2007). , v. 6A & v. 6B
  • Handbook of Statistics, v. 11, Econometrics (1993), Elsevier. Links to first-page chapter previews.
  • International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences (2001), Statistics, "Econometrics and Time Series," links (enlace roto disponible en Internet Archive; véase el historial, la primera versión y la última). to first-page previews of 21 articles.
  • Angrist, Joshua & Pischke, Jörn‐Steffen (2010). "The Credibility Revolution in Empirical Economics: How Better Research Design Is Taking the Con out of Econometrics], 24(2), , pp. 3–30.
  • Eatwell, John, et al., eds. (1990). Econometrics: The New Palgrave. Article-preview links (from The New Palgrave: A Dictionary of Economics, 1987).
  • Geweke, John; Horowitz, Joel; Pesaran, Hashem (2008). «Econometrics». En Durlauf, Steven N.; Blume, Lawrence E., eds. The New Palgrave Dictionary of Economics (Palgrave Macmillan). doi:10.1057/9780230226203.0425. 
  • Greene, William H. (2012, 7th ed.) Econometric Analysis, Prentice Hall.
  • Hayashi, Fumio. (2000) Econometrics, Princeton University Press. ISBN 0-691-01018-8 Description and contents links.
  • Hamilton, James D. (1994) Time Series Analysis, Princeton University Press. Description and preview.
  • Hughes Hallett, Andrew J (1989). «Econometrics and the Theory of Economic Policy: The Tinbergen-Theil Contributions 40 Years On». Oxford Economic Papers 41 (1): 189-214. 
  • Kelejian, Harry H., and Wallace E. Oates (1989, 3rd ed.) Introduction to Econometrics.
  • Kennedy, Peter (2003). A guide to econometrics. Cambridge, Mass: MIT Press. ISBN 978-0-262-61183-1. 
  • Russell Davidson and James G. MacKinnon (2004). Econometric Theory and Methods. New York: Oxford University Press. Description.
  • Mills, Terence C., and Kerry Patterson, ed. Palgrave Handbook of Econometrics:
(2007) v. 1: Econometric Theoryv. 1. to description and contents.
(2009) v. 2, Applied Econometrics. Palgrave Macmillan. ISBN 978-1-4039-1799-7 to description and contents.
  • Pearl, Judea (2009, 2nd ed.). Causality: Models, Reasoning and Inference, Cambridge University Press, Description, TOC, and preview, ch. 1-10 and ch. 11. 5 economics-journal reviews, including Kevin D. Hoover, Economics Journal.
  • Pindyck, Robert S., and Daniel L. Rubinfeld (1998, 4th ed.). Econometric Methods and Economic Forecasts, McGraw-Hill.
  • Santos Silva, J.M.C. and Tenreyro, Silvana (2006), "The Log of Gravity," The Review of Economics and Statistics, 88(4), pp. 641–658. <http://www.mitpressjournals.org/doi/pdfplus/10.1162/rest.88.4.641>
  • Studenmund, A.H. (2011, 6th ed.). Using Econometrics: A Practical Guide. Contents (chapter-preview) links.
  • Wooldridge, Jeffrey (2003). Introductory Econometrics: A Modern Approach. Mason: Thomson South-Western. ISBN 0-324-11364-1 Chapter-preview links in brief and detail.

Enlaces externos

  • Definición de Econometría (RAE
  • Econometría de la Evaluación de Impacto
  • Sociedad Peruana de Econometría y Economía Aplicada
  • Diapositivas Libro wooldridge
  • Instituto de Econometría de Lima
  • Curso de Extensión en Economía Avanzada del Banco Central de Reserva del Perú
  •   Datos: Q160039
  •   Multimedia: Econometrics

econometría, este, artículo, sección, tiene, referencias, pero, necesita, más, para, complementar, verificabilidad, este, aviso, puesto, agosto, 2018, econometría, griego, οἰκονόμος, oikonómos, regla, para, administración, doméstica, μετρία, metría, relativo, . Este articulo o seccion tiene referencias pero necesita mas para complementar su verificabilidad Este aviso fue puesto el 26 de agosto de 2018 La econometria del griego oἰkonomos oikonomos regla para la administracion domestica y metria metria relativo a la medida es la rama de la economia que hace un uso extensivo de modelos matematicos y estadisticos asi como de la programacion lineal y la teoria de juegos para analizar interpretar y hacer predicciones sobre sistemas economicos prediciendo variables como el precio de bienes y servicios tasas de interes tipos de cambio las reacciones del mercado el coste de produccion la tendencia de los negocios y las consecuencias de la politica economica Indice 1 Introduccion 1 1 Definiciones de econometria 1 2 Descripcion somera de la econometria 1 3 Concepto de modelo econometrico 2 Metodos de la econometria 2 1 El metodo de minimos cuadrados estimacion MCO 2 2 Problemas del metodo de los minimos cuadrados 3 Software econometrico 4 Vease tambien 5 Referencias 6 Bibliografia 7 Enlaces externosIntroduccion EditarLa economia perteneciente a las ciencias sociales trata de explicar el funcionamiento del sistema economico en sus distintos aspectos como produccion consumo dinero distribucion del ingreso etc La herramienta mas utilizada por los economistas es la construccion de modelos economicos teoricos y matematicos que describan el comportamiento de los agentes economicos Sin embargo esos modelos deben contrastarse con los datos disponibles para saber si estos tienen capacidad explicativa y predictiva y poder en definitiva optar entre unas u otras opciones La construccion de tales modelos es la finalidad de la econometria Los econometristas econometras o econometras economistas cuantitativos han tratado de emular a las ciencias naturales fisica quimica con mejor o peor resultado a traves del tiempo Hay que considerar que tratan con uno de los fenomenos mas complejos que conocemos el comportamiento de las personas y su interaccion Actualmente la econometria no necesariamente requiere o presupone una teoria economica subyacente al analisis econometrico Mas aun la econometria moderna se precia de prescindir voluntariamente de la teoria economica por considerarla un obstaculo si se quiere realizar un analisis riguroso esta es por ejemplo la filosofia del metodo de Vector Autorregresivos VAR o recientemente el data mining En la elaboracion de la econometria se unen la matematica la estadistica la investigacion social y la teoria economica El mayor problema con el que se enfrentan los econometras en su investigacion es la escasez de datos los sesgos que pueden presentar los datos existentes los sesgos del propio investigador y la ausencia o insuficiencia de una teoria economica adecuada Aun asi la econometria es la unica aproximacion cientifica al entendimiento de los fenomenos economicos Definiciones de econometria Editar Entre las definiciones de econometria que los economistas relevantes han formulado a lo largo de la historia podemos destacar las siguientes Ragnar Frisch 1930 La experiencia ha mostrado que cada uno de estos tres puntos de vista el de la estadistica la teoria economica y las matematicas es necesario pero por si mismo no suficiente para una comprension real de las relaciones cuantitativas de la vida economica moderna Es la union de los tres aspectos lo que constituye una herramienta de analisis potente Es la union lo que constituye la econometria Paul Samuelson Tjalling Koopmans y Richard Stone 1954 el analisis cuantitativo de fenomenos economicos actuales basado en el desarrollo congruente de teoria y observaciones y relacionado por metodos apropiados de inferencia Valavanis 1959 El objetivo de la econometria es expresar las teorias economicas bajo una forma matematica a fin de verificarlas por metodos estadisticos y medir el impacto de una variable sobre otra asi como predecir acontecimientos futuros y dar consejos de politica economica ante resultados deseables A G Barbancho 1962 La econometria es la rama mas operativa de la Ciencia economica trata de representar numericamente las relaciones economicas mediante una adecuada combinacion de la Teoria economica matematica y la Estadistica De forma que las matematicas como lenguaje y forma de expresion simbolica e instrumento eficaz en el proceso deductivo representan el medio unificador y teoria economica economia matematica o estadistica economica serian consideraciones parciales de su contenido Lawrence Klein 1962 El principal objetivo de la econometria es dar contenido empirico al razonamiento a priori de la economia 1 Malinvaud 1966 aplicacion de las matematicas y metodo estadistico al estudio de fenomenos economicos Christ 1966 Produccion de declaraciones de economia cuantitativa que explican el comportamiento de variables ya observadas o predicen la conducta de variables aun no observadas Intriligator 1978 Rama de la economia que se ocupa de la estimacion empirica de relaciones economicas G C Chow 1983 Arte y ciencia de usar metodos para la medida de relaciones economicas Carlos Sabino 1991 Nombre con el que se designa la aplicacion de las tecnicas matematicas y estadisticas a la resolucion de problemas de economia La econometria por lo general se basa en la construccion de modelos formales con los cuales es posible verificar hipotesis medir variables estadisticas y realizar pruebas de simulacion 2 Descripcion somera de la econometria Editar La econometria se ocupa de obtener a partir de los valores reales de variables economicas y a traves del analisis estadistico y matematico mas no de la teoria economica como si se usa en las ciencias naturales como la fisica los valores que tendrian los parametros en el caso concreto de la estimacion parametrica de los modelos en los que esas variables economicas aparecieran asi como de comprobar el grado de validez de esos modelos y ver en que medida estos modelos pueden usarse para explicar la economia de un agente economico como una empresa o un consumidor o la de un agregado de agentes economicos como podria ser un sector del mercado o una zona de un pais o todo un pais o cualquier otra zona economica su evolucion en el tiempo por ejemplo decir si ha habido o no cambio estructural poder predecir valores futuros de la variables y sugerir medidas de politica economica conforme a objetivos deseados por ejemplo para poder aplicar tecnicas de optimizacion matematica para racionalizar el uso de recursos dentro de una empresa o bien para decidir que valores deberia adoptar la politica fiscal de un gobierno para conseguir ciertos niveles de recaudacion impositiva Concepto de modelo econometrico Editar La econometria igual que la economia tiene como objetivo explicar una variable en funcion de otras Esto implica que el punto de partida para el analisis econometrico es el modelo economico y este se transformara en modelo econometrico cuando se han anadido las especificaciones necesarias para su aplicacion empirica Es decir cuando se han definido las variables endogenas exogenas que explican y determinan el modelo los parametros estructurales que acompanan a las variables las ecuaciones y su formulacion en forma matematica la perturbacion aleatoria que explica la parte no sistematica del modelo y los datos estadisticos A partir del modelo econometrico especificado en una segunda etapa se procede a la estimacion fase estadistica que asigna valores numericos a los parametros de las ecuaciones del modelo Para ello se utilizan metodos estadisticos como pueden ser minimos cuadrados ordinarios maxima verosimilitud minimos cuadrados bietapicos etc Al recibir los parametros el valor numerico definen el concepto de estructura que ha de tener valor estable en el tiempo especificado La tercera etapa en la elaboracion del modelo es la verificacion y contrastacion donde se someten los parametros y la variable aleatoria a unos contrastes estadisticos para cuantificar en terminos probabilisticos la validez del modelo estimado La cuarta etapa consiste en la aplicacion del modelo conforme al objetivo del mismo En general los modelos econometricos son utiles para Analisis estructural y entender como funciona la economia Prediccion de los valores futuros de las variables economicas Simular con fines de planificacion distintas posibilidades de las variables exogenas Simular con fines de control valores optimos de variables instrumentales de politica economica y de empresa Metodos de la econometria Editar Este articulo o seccion necesita referencias que aparezcan en una publicacion acreditada Este aviso fue puesto el 26 de agosto de 2018 El metodo de minimos cuadrados estimacion MCO Editar Tambien se conoce como teoria de la regresion lineal y estara mas desarrollado en la parte estadistica No obstante aqui se dara un resumen general sobre la aplicacion del metodo de minimos cuadrados Se parte de representar las relaciones entre una variable economica endogena y una o mas variables exogenas de forma lineal de la siguiente manera Y a b 1 X 1 b 2 X 2 b 3 X 3 b n X n displaystyle Y alpha beta 1 X 1 beta 2 X 2 beta 3 X 3 beta n X n o bien a i 1 n b i X i Y displaystyle alpha sum i 1 n beta i X i Y Y es la variable endogena cuyo valor es determinado por las exogenas X 1 displaystyle X 1 hasta X n displaystyle X n Cuales son las variables elegidas depende de la teoria economica que se tenga en mente y tambien de analisis estadisticos y economicos previos El objetivo buscado seria obtener los valores de los parametros desde a displaystyle alpha hasta b n displaystyle beta n A menudo este modelo se suele completar anadiendo un termino mas a la suma llamado termino independiente que es un parametro mas a buscar Asi Y b 0 b 1 X 1 b 2 X 2 b 3 X 3 b n X n displaystyle Y beta 0 beta 1 X 1 beta 2 X 2 beta 3 X 3 beta n X n o bien b 0 i 1 n b i X i Y displaystyle beta 0 sum i 1 n beta i X i Y En el que b 0 displaystyle beta 0 es una constante que tambien hay que averiguar A veces resulta util por motivos estadisticos suponer que siempre hay una constante en el modelo y contrastar la hipotesis de si es distinta o no de cero para reescribirlo de acuerdo con ello Ademas se supone que esta relacion no es del todo determinista esto es existira siempre un cierto grado de error aleatorio en realidad se entiende que encubre a todas aquellas variables y factores que no se hayan podido incluir en el modelo que se suele representar anadiendo a la suma una letra representa una variable aleatoria Asi Y m b 0 b 1 X 1 b 2 X 2 b 3 X 3 b n X n displaystyle Y mu beta 0 beta 1 X 1 beta 2 X 2 beta 3 X 3 beta n X n o bien b 0 i 1 n b i X i m Y displaystyle beta 0 left sum i 1 n beta i X i right mu Y Se suele suponer que m displaystyle mu es una variable aleatoria normal con media cero y varianza constante en todas las muestras aunque sea desconocida representado de forma matematica como m N 0 s 2 displaystyle mu sim N 0 sigma 2 Se toma una muestra estadistica que corresponda a observaciones de los valores que hayan tomado esas variables en distintos momentos del tiempo o dependiendo del tipo de modelo los valores que hayan tomado en distintas areas o zonas o agentes economicos a considerar Por ejemplo en un determinado modelo podemos estar interesados en averiguar como la renta ha dependido de los niveles de precios de empleo y de tipos de interes a lo largo de los anos en cierto pais mientras que en otro podemos estar interesados en ver como a lo largo de un mismo ano ha dependido la renta de distintos paises de esas mismas variables Por lo que tendriamos que observar en el primer caso la renta niveles de empleo precios y tipos de interes del ano 1 lo mismo pero del ano 2 etcetera para obtener la muestra a lo largo de varios anos mientras que en el segundo caso tendriamos que tener en cuenta los valores de cada uno de los paises para obtener la muestra Cada una de esas observaciones para cada ano o pais se llamaria observacion muestral Notese que aun se podria hacer un analisis mas ambicioso teniendo en cuenta pais y ano Una vez tomada la muestra se aplica un metodo que tiene su justificacion matematica y estadistica llamado metodo de minimos cuadrados Este consiste en basicamente minimizar la suma de los errores elevados al cuadrado que se tendrian suponiendo distintos valores posibles para los parametros al estimar los valores de la variable endogena a partir de los de las variables exogenas en cada una de las observaciones muestrales usando el modelo propuesto y comparar esos valores con los que realmente tomo la variable endogena Los parametros que lograran ese minimo el de las suma de los errores cuadraticos se acepta que son los que estamos buscando de acuerdo con criterios estadisticos Tambien este metodo nos proporcionara informacion en forma de ciertos valores estadisticos adicionales que se obtienen ademas de los parametros para ver en que medida los valores de los parametros que hemos obtenido resultan fiables por ejemplo para hacer contrastes de hipotesis esto es ver si ciertas suposiciones que se habian hecho acerca del modelo resultan o no ciertas Se puede usar tambien esta informacion adicional para comprobar si se pueden prescindir de algunas de esas variables para ver si es posible que los valores de los parametros hayan cambiado con el tiempo o si los valores de los parametros son diferentes en una zona economica de los de otra por ejemplo o para ver en que grado son validas predicciones acerca del futuro valor de la variable endogena si se supone que las variables exogenas adoptaran nuevos valores Problemas del metodo de los minimos cuadrados Editar Este articulo o seccion necesita referencias que aparezcan en una publicacion acreditada Este aviso fue puesto el 26 de agosto de 2018 El metodo de los minimos cuadrados tiene toda una serie de problemas cuya solucion en muchas ocasiones aproximada ha estado ocupando el trabajo de los investigadores en el campo de la econometria De entrada el metodo presupone que la relacion entre las variables es lineal y esta bien especificada Para los casos de no linealidad se recurre bien a metodos para obtener una relacion lineal que sea equivalente bien a aproximaciones lineales o bien a metodos de optimizacion que absorban la relacion no lineal para obtener tambien unos valores de los parametros que minimicen el error cuadratico Otro supuesto del modelo es el de normalidad de los errores del modelo que es importante de cara a los contrastes de hipotesis con muestras pequenas No obstante en muestras grandes el teorema del limite central justifica el suponer una distribucion normal para el estimador de minimos cuadrados No obstante el problema se complica considerablemente sobre todo a la hora de hacer contrastes de hipotesis si se cree que la varianza de los errores del modelo cambia con el tiempo Es el fenomeno conocido como heterocedasticidad el fenomeno contrario es la homocedasticidad Este fenomeno se puede detectar con ciertas tecnicas estadisticas Para resolverlo hay que usar metodos que intenten estimar el cambiante valor de la varianza y usar lo obtenido para corregir los valores de la muestra Esto nos llevaria al metodo conocido como minimos cuadrados generalizados Una version mas complicada de este problema es cuando se supone que ademas no solo cambia la varianza del error sino que tambien los errores de distintos periodos estan correlacionados lo que se llama autocorrelacion Tambien hay metodos para detectar este problema y para corregirlo en cierta medida modificando los valores de la muestra que tambien son parte del metodo de los minimos cuadrados generalizados Otro problema que se da es el de la multicolinealidad que generalmente sucede cuando alguna de las variables exogenas en realidad depende tambien de forma estadistica de otra variable exogena del mismo modelo considerado lo que introduce un sesgo en la informacion aportada a la variable endogena y puede hacer que el metodo de minimos cuadrados no se pueda aplicar correctamente Generalmente la solucion suele ser averiguar que variables estan causando la multicolinealidad y reescribir el modelo de acuerdo con ello Tambien hay que tener en cuenta que en ciertos modelos puede haber relaciones dinamicas esto es que una variable exogena dependa ademas de los valores que ella misma y u otras variables tomaron en tiempos anteriores Para resolver estos problemas se estudian lo que se llama modelos de series temporales Software econometrico Editar Este articulo o seccion necesita referencias que aparezcan en una publicacion acreditada Este aviso fue puesto el 26 de agosto de 2018 Entre los programas mas empleados se encuentran SAS Stata RATS TSP SPSS Limdep y WinBugs Para mas detalles se pueden observar las siguientes referencias EViews Gauss Gretl Matlab Microfit R Limdep SAS SPSS Stata SHAZAMR como tal es un lenguaje de programacion a la vez que es una herramienta para aplicar este la econometria de forma muy poderosa Por otro lado la econometria con ayuda de programas o lenguajes de programacion y en un sentido estricto no requiere que sea especializado Los analisis de corte econometrico puede hacerse en Java J C C C Python Perl Scheme K S la base principal de R junto con Scheme y los derivados de estos lenguajes tambien entre otra cantidad importante de dialectos o lenguajes de programacion Como ejemplo del parrafo anterior SPSS es un software inicialmente creado para analisis estadisticos en ciencias sociales ver articulo en Wikipedia R inicialmente como un proyecto derivado de S y con finalidad mas bien estadistica 3 Otor ejemplo al respecto Stata es un programa estadistico pero permite poderosos analisis en econometria Gretl esta enfocado a hacer la interfaz muy amigable con el econometra ademas de servir con eficiencia para las series de tiempo Eviews que debe el nombre a Econometrical Views Vistas econometricas tiene como fin netamente inicial la econometria por esta razon despliega una cantidad apropiada pero poco personalizable de informacion altamente util para estos analisis Incluso las calculadoras cientificas mas avanzadas pueden llegar a tener algunos elementos basicos para la elaboracion y comprobacion de modelos econometricos Basta con que pueda graficar y en las regresiones se logre calcular por cualquier medio que m displaystyle mu es una variable aleatoria normal m N 0 s 2 displaystyle mu sim N 0 sigma 2 En caso de no serlo se requeririan mas pasos en la calculadora Incluso sin ser calculadores puede hacerse analisis econmetricos como lo son MATLAB Maple Scilab Claramente los programas matematicos que se acaban de mencionar tienen limitaciones como la cantidad de observaciones que pueden soportar por ejemplo la version de Scilab 5 5 1 apenas soportaba una matriz que entre columnas y filas llegaba a cinco mil No obstante los beneficios de unos y otros software depende en general sobre los dispositivos en los que se vaya a usar tal herramienta Si por ejemplo se prefiere Windows como sistema operativo puede usarse una cantidad importante de programas de licencia y libres no asi en GNU Linux En esta ultima distribucion y sistema operativo no se podran usar muchas distribuciones de licencia aunque si otras formas igualmente poderosas En Mac OS se tiene problemas tambien con algunos programas de paga u Open Source Licencia Libre o Software Libre Los fines del analisis econometrico tambien influira de forma determinante para usar cierto programa Por ejemplo si lo que se desea es algo completamente personalizado con niveles de profesionalismo muy adecuado para publicaciones internacionales los lenguajes de programacion son adecuados Estos permiten que se exponga la informacion de una forma propia mas facilmente que en otros ya con interfaces predeterminadas Vease tambien Editareconomia economia social microeconomia serie temporalReferencias Editar Gilbert Christopher L Qin Duo julio de 2005 The First Fifty Years of Modern Econometrics Working Paper en ingles Queen Mary University of London School of Economics and Finance 544 28 ISSN 1473 0278 Consultado el 26 de agosto de 2018 Sabino Carlos 1991 Diccionario de Economia y Finanzas Panapo Consultado el 27 de julio de 2015 Kleiber Christian Zeileis Achim 2008 Applied Econometrics with R 1ra edicion Springer Science Business Media ISBN 978 0 387 77316 2 Bibliografia EditarFernandez Garcia Jose Adalid Diaz de Urdanivia Claramartha Para una breve historia de la econometria Politica y Cultura num 13 2000 pp 7 32 Universidad Autonoma Metropolitana Unidad Xochimilco Distrito Federal MexHandbook of Econometrics Elsevier Links to volume chapter preview links Zvi Griliches and Michael D Intriligator ed 1983 v 1 1984 v 2 1986 description v 3 1994 description v 4 Robert F Engle and Daniel L McFadden ed 2001 Description v 5 James J Heckman and Edward E Leamer ed 2007 Description v 6A amp v 6B dd Handbook of Statistics v 11 Econometrics 1993 Elsevier Links to first page chapter previews International Encyclopedia of the Social amp Behavioral Sciences 2001 Statistics Econometrics and Time Series links enlace roto disponible en Internet Archive vease el historial la primera version y la ultima to first page previews of 21 articles Angrist Joshua amp Pischke Jorn Steffen 2010 The Credibility Revolution in Empirical Economics How Better Research Design Is Taking the Con out of Econometrics 24 2 pp 3 30 Abstract Eatwell John et al eds 1990 Econometrics The New Palgrave Article preview links from The New Palgrave A Dictionary of Economics 1987 Geweke John Horowitz Joel Pesaran Hashem 2008 Econometrics En Durlauf Steven N Blume Lawrence E eds The New Palgrave Dictionary of Economics Palgrave Macmillan doi 10 1057 9780230226203 0425 Greene William H 2012 7th ed Econometric Analysis Prentice Hall Hayashi Fumio 2000 Econometrics Princeton University Press ISBN 0 691 01018 8 Description and contents links Hamilton James D 1994 Time Series Analysis Princeton University Press Description and preview Hughes Hallett Andrew J 1989 Econometrics and the Theory of Economic Policy The Tinbergen Theil Contributions 40 Years On Oxford Economic Papers 41 1 189 214 Kelejian Harry H and Wallace E Oates 1989 3rd ed Introduction to Econometrics Kennedy Peter 2003 A guide to econometrics Cambridge Mass MIT Press ISBN 978 0 262 61183 1 Russell Davidson and James G MacKinnon 2004 Econometric Theory and Methods New York Oxford University Press Description Mills Terence C and Kerry Patterson ed Palgrave Handbook of Econometrics 2007 v 1 Econometric Theoryv 1 Links to description and contents 2009 v 2 Applied Econometrics Palgrave Macmillan ISBN 978 1 4039 1799 7 Links to description and contents Pearl Judea 2009 2nd ed Causality Models Reasoning and Inference Cambridge University Press Description TOC and preview ch 1 10 and ch 11 5 economics journal reviews including Kevin D Hoover Economics Journal Pindyck Robert S and Daniel L Rubinfeld 1998 4th ed Econometric Methods and Economic Forecasts McGraw Hill Santos Silva J M C and Tenreyro Silvana 2006 The Log of Gravity The Review of Economics and Statistics 88 4 pp 641 658 lt http www mitpressjournals org doi pdfplus 10 1162 rest 88 4 641 gt Studenmund A H 2011 6th ed Using Econometrics A Practical Guide Contents chapter preview links Wooldridge Jeffrey 2003 Introductory Econometrics A Modern Approach Mason Thomson South Western ISBN 0 324 11364 1 Chapter preview links in brief and detail Enlaces externos EditarDefinicion de Econometria RAE Econometria de la Evaluacion de Impacto Sociedad Peruana de Econometria y Economia Aplicada Economia Social Diapositivas Libro wooldridge Instituto de Econometria de Lima Asociacion de Econometria Aplicada Curso de Extension en Economia Avanzada del Banco Central de Reserva del Peru Datos Q160039 Multimedia EconometricsObtenido de https es wikipedia org w index php title Econometria amp oldid 137586421, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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