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¿Qué es econometría?
Introducción a la Econometría
Sesión 1
10/Enero/2007
¿Qué es Econometría?
 “Ciencia” que…
• ¿Prueba teorías económicas?
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ii uxY +⋅+= 110 ββ
Función poblacional (teórica) a estimar:
iii
i
eYY
exbbY
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+⋅+=
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Método de Mínimos Cuadrados
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∑∑ ==
−=
n
i
ii
n
i
i YYe
1
2
1
2
)ˆ(
Estima los parámetros minimizando la sumatoria de
errores cuadrados
Supuestos:
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2. (Xi,Yi) están idéntica e independientemente
distribuidas.
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cero.
Reflexión final
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minimiza el error cuadrático, pero:
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  • 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(+)]
  • 6. Diagrama de Dispersión - 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 12,000,000 14,000,000 16,000,000 - 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 Trabajadores Producción Fuente: CIEN, 2006
  • 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.