La econometría es la ciencia que prueba teorías económicas mediante el análisis de datos reales, predice valores de variables económicas y acopla modelos económicos a la información del mundo real. El proceso econometrico implica especificar un modelo económico relacionando una variable dependiente con una o más variables independientes, y luego estimar los parámetros del modelo utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios para minimizar los errores.
2. ¿Qué es Econometría?
“Ciencia” que…
• ¿Prueba teorías económicas?
• ¿Predice o proyecta los valores de
variables económicas?
• ¿Es un proceso que acopla la
información real a los modelos
económicos?
• ¿Hace recomendaciones de política
pública?
Stock & Watson (2003)
3. Preguntas a responder
¿Cuál es la elasticidad - precio del
petróleo?
¿Reducir el tamaño de la clase puede
mejorar el rendimiento en las clases?
¿El impuesto al tabaco realmente
disminuye la cantidad de fumadores?
¿Cuál es el beneficio marginal en el
S.O.M. por cada quetzal invertido en
publicidad?
4. Necesidad por respuestas concretas
¿Cuál sería el cambio en los ingresos por
un incremento de X% en el precio?
¿Qué efecto tendría sobre la producción el
incremento del 5% del salario mínimo?
¿Qué impuesto recauda más: un 12% de
IVA a la vivienda o un 2% de impuesto
sobre las transacciones?
¿Realmente son nuestras exportaciones
competitivas a nivel Latinoamericano?
5. A la luz de la teoría económica
La calidad del análisis dependerá de la
pregunta a resolver.
• Destacar las relaciones funcionales entre las
variables económicas de interés.
Inicio de la investigación econométrica:
• Especificación del modelo
o Ejemplo: Producción = Y[L(+)]
7. Especificación del Modelo
Esta relación define el interés del estudio.
Variable Dependiente (Yi) .
o Está en función de otras variables.
Variable Independiente (Xi).
o Explica los cambios observados en las variables
dependientes.
1110 uxYi +⋅+= ββ
(Método de regresión lineal con un regresor)
8. Especificación del Modelo
Interpretación de los parámetros (βi).
β0: intercepto.
o ¿Cuál es el valor de Y cuando X es cero?
o E(Y|x=0)
β1: pendiente.
o ¿Cuál es el cambio marginal en Y cuando cambia X?
o ¿Cuánto varía Y si X cambia en una unidad?
o Cambio en Y/ Cambio en X
1110 uxYi +⋅+= ββ
(Método de regresión lineal con un regresor)
9. Especificación del Modelo
Interpretación del error (u1)
Diferencia entre una relación estocástica y una
determinista.
Término de disturbios y se justifica por:
o Omisión de factores (al azar) que inciden sobre Y.
o Errores en la medición.
o La imposibilidad de relaciones humanas determinísticas.
1110 uxYi +⋅+= ββ
(Método de regresión lineal con un regresor)
10. ¿Cómo se observan estas
relaciones?
Fuente: Stock & Watson, 2006
VariableDependiente
Variable Independiente
11. ¿Cómo estimar la función
especificada?
ii uxY +⋅+= 110 ββ
Función poblacional (teórica) a estimar:
iii
i
eYY
exbbY
+=
+⋅+=
ˆ
1110
Función estimada a partir de datos observados:
12. Método de Mínimos Cuadrados
Ordinarios (OLS)
∑∑ ==
−=
n
i
ii
n
i
i YYe
1
2
1
2
)ˆ(
Estima los parámetros minimizando la sumatoria de
errores cuadrados
Supuestos:
1. E(u|xi)=0
2. (Xi,Yi) están idéntica e independientemente
distribuidas.
3. (Xi, ui) tienen un cuarto momento finito y distinto a
cero.
13. Reflexión final
Al realizar estimaciones utilizando OLS se
minimiza el error cuadrático, pero:
No significa que los residuos sean pequeños.
No da fianza de la bondad de ajuste de la
regresión.
No garantiza una relación real entre la
variable dependiente y la variable
independiente.
No asegura que se cumplan sus supuestos.