Diapositivas para estudiantes de la UTPL del primer capítulo del texto base (Gujarati). Sería bueno hacer un repaso de los cursos de estadística antes de desarrollar una lectura compresniva

1. Francisco Ochoa Ordóñez

2. CAPITULO 1: MODELOS DE REGRESION
UNIECUACIONALES
¿Qué es la Econometría?
• Medición económica
• Aplicación de la estadística matemática a
la información económica
• Análisis cuantitativo de los fenómenos
económicos reales

3. ORIGEN DE LA ECONOMETRÍA
 El término econometría fue utilizado por
primera vez en Alemania por Pawel Ciompa
en el año de 1910 (Ernst R. Berdt, The practice of
econometrics. Classic and Contemporary.)
 La definición literal establece que el
significado de la palabra econometría es el
de medición económica. Aunque poco tiene
que ver ese significado con el uso actual de
la econometría. (continua……………..)

4.  Los libros de texto consideran que la econom…etría
es una amalgama de la teoría económica, la
economía matemática y la estadística con el
propósito de dar contenido empírico a las teorías
económicas verificarlas o refutarlas (Maddala, 1996.
Introducción a la econometría).
 En este curso tomaremos a la econometría como
una definición más amplia y no tan pretenciosa,
entendiéndola como “el estudio sistemático de
fenómenos económicos, utilizando datos
observados” (Aris Spanos, 1996 statical Foundation of
econometric Modelling, pp: 3)

5.  Bajo la definición anterior algunos autores consideran
que el punto de partida de la econometría se encuentra
en el trabajo del economista y miembro del parlamento
inglés William Petty “Aritmética Política” publicado en
1679(*). En este trabajo se combina el estado del arte en
economía, recopilación de datos, matemática y
estadística, interacción que caracterizará el desarrollo
de la econometría hasta nuestros días. “El método que
tomo para hacer esto no es muy usual hasta ahora,
porque, en lugar de utilizar sólo palabras comparativas y
superlativas y argumentos intelectuales, he tomado el
camino de expresarme en término de números,
ponderaciones o medidas” Petty
 * Schumpeter, en el primer número de la revista Econométrica (1933,) afirmaría: “Si los
económetras tiene algún deseo de imitar a otras personas y glorificarse de la antigüedad
heroica, pueden reclamar como suyo el gran nombre de sir William Petty”

6. Econometría primeros pasos
 En sus primeros pasos la econometría tenía un
espíritu altamente determinista. La esencia
probabilística de los fenómenos económicos no fue
plenamente comprendida sino hasta fines del siglo
XIX cuando se desarrolló la teoría de la probabilidad
por los matemáticos rusos y la teoría estadística por
Galton y Pearson. Un ejemplo claro del
determinismo en los trabajos pioneros de los
primeros económetras es la propia curva de
demanda de King, que, de acuerdo con una
interpretación de Yule, se puede expresar con la
siguiente igualdad(Spanos, op. Cit.,p.11)
 Pt=-2.33q+0.005q2-0.00173
tt
t

7. Aspectos importantes
 Laplace, Legendre y Gauss son reconocidos entre otras cosas por
haber desarrollado el método de mínimos cuadrados y que hoy es
llamado paradigma Gaussiano. El método fue utilizado por estos
científicos para conocer las orbitas de los planetas y actualmente
es empleado como uno de los métodos básicos para estimar
modelos econométricos.
 El impulso de utilizar las matemáticas en el análisis de
fenómenos económicos es concretado por el reconocimiento
explicito de los pioneros de la llamada revolución marginalista, a
fines del siglo XIX, de que la economía como ciencia debería ser
una ciencia matemática. Los trabajos de Jevons en los campos
de la utilidad, los números índices y los ciclos económicos y el
trabajo de Walrras, en el que modela una economía de libre
cambio en situación de equilibrio, son los ejemplos más claros
del avance matemático dentro del campo de la economía.

8.  Un elemento central que revoluciona el análisis econométrico a
principios del siglo XX es la incorporación de la idea de
aleatoriedad al modelo gaussiano, trabajo efectuado por ronald
Aymer Fisher. En el nuevo paradigma de fisher, el modelo
probabilístico aparece como una descripción del proceso
generador de los datos y da lugar a la aplicación del método de
mínimos cuadrados a fenómenos experimentales. La sintesis
paradigmatica lograda por fisher se alza encima de los trabajos
previos desarrollados por Galton, Person y Yule en el análisis de
regresión y correlación, yen la axiomatización lograda en
probabilidad por el matemático ruso Kolmogorov.
 Pese a los desarrollos tempranos de la econometría, ésta no es
reconocida como una rama de la economía sino hasta mediados
de los años treinta, cuando Ragnar Frisch incorpora la discusión
acerca de la importancia de los errores de medición en variables
como las económicas, que son resultado de experimentos no
controlados

9.  En los años 70, la crisis del paradigma keynesiano en la
economía y el choque petrolero de 1973 estimulan la crítica
a la capacidad predictiva y a la utilidad de los modelos
econométricos. Por consiguiente, se desarrollan nuevas
alternativas sustentadas en el comportamiento pasado de
las series de tiempo y en sus regularidades. La generación
de esta perspectiva la consiguen George Box y Gwilym
Jenkins en 1970 a partir de una generalización de la
propuesta de Yule y Slutsky conocida como modelos ARIMA
(Autorregresivos integrados de medias móviles)
 En síntesis, la econometría no es una disciplina joven; sin
embargo, se ha venido renovando constantemente de modo
que hoy día sigue habiendo avances importantes en campos
similes como los del estudio de ciclos, los modelos
financieros y la novel econometría espacial.

10. METODOLOGÍA
 La metodología de análisis dentro de la economía ha ido
evolucionando con el tiempo, muy aparejada al
desarrollo de los sistemas computacionales, los
instrumentos matemáticos y la realidad económica.
 Piensen el tiempo que se demorarían en diseñar una
presentación como las de powerpoint si no hubiera
computadoras, diseñar la presentación, dibujarla,
pintarla, darle color tomar fotografías, etc. De igual
forma la labor de un econometrista no es la misma hoy
en día, puesto que se dispone de potentes
computadores personales.
 Bendt cita en su libro a Koopmans, quién estimaba que
en los años cuarenta un supervisor y dos calculistas
trabajaban de dos a tres meses para resolver a mano un
sistema de ocho ecuaciones(Bendt, op. Cit., p.3) ¿Cuánto
tiempo tomaría hacerlo en un software econométrico.?

11. METODOLOGÍA TRADICIONAL
 Parte de alguna teoría económica
 Se determinan relaciones funcionales entre las variables
teóricas (Modelo económico)
 Se especifica el modelo eligiendo la forma funcional y las
variables medibles. (Modelo econométrico)
 Utiliza herramientas estadísticas, estima el modelo y se
realizan pruebas. (datos e información a priori,
estimación del modelo y pruebas, inferencia estadística.)
 Se realizan pronósticos y simulaciones de políticas.
 Predicciones y simulaciones.
 Generalmente se construían modelos y se escogía el
mejor con base en algunos estadísticos de prueba como
R2, estadísticos t significativos y Durbin Watson cercano
a dos, signos y magnitudes esperadas de los coeficientes.

12. NUEVA METODOLOGÍA
 En los años 70 el profesor David Hendry
desarrolló una nueva metodología, durante
la crisis del petróleo en 1973 y 1974, muchos
modelos se vinieron abajo, al errar en
pronosticar adecuadamente la mayoría de
las variables económicas. Esto rompió con el
consenso de la metodología utilizada en los
50 y 60.(David f. Hendry,. Dynamic econometrics, Gran Bretaña,
Oxford University Press, 1995, pp.18-19)

13. NUEVA METODOLOGÍA
 La teoría y los datos tienen la misma importancia
 Las variables teóricas no coinciden necesariamente
con los datos.
 Existe retroalimentación entre el modelo
econométrico y las pruebas de diagnóstico y
especificación
 Los Datos no son tomados como datos, sino que
existe retroalimentación del modelo empírico a los
datos.
 La teoría y el modelo teórico tampoco son tomados
como datos, son retroalimentados por el modelo
empírico

15. ¿Por qué una disciplina aparte?
 La teoría económica afirma o formula
hipótesis de carácter cualitativo
 La econometría proporciona el
contenido empírico a gran parte de la
teoría económica
 La simple recolección de información
no permite probar la validez de las
teorías económicas o para refutarlas

16. TIPOS DE DATOS Y SU MANEJO
50,000
40,000
30,000
20,000
10,000
0
PIB
1980 1985 1990 1995 2000 2005
FUENTE. BCE

17. TIPOS DE DATOS Y SU MANEJO
160,000
140,000
120,000
100,000
80,000
60,000
40,000
20,000
0
MIGRACION
1980 1985 1990 1995 2000 2005
FUENTE. INEC

18. TIPOS DE DATOS Y SU MANEJO
16
14
12
10
8
6
4
2
DESEMPLEO__ECUADOR
1980 1985 1990 1995 2000 2005
FUENTE. BCE.

19. METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA
1. Planteamiento de la teoría o hipótesis.
2. Especificación Matemática
3. Especificación Econométrica
4. Obtención de la información
5. Estimación de los parámetros
6. Prueba de hipótesis
7. Verificación
8. Pronóstico o predicción
9. Utilización del modelo

20. 1. PLANTEAMIENTO DE LA TEORÍA
 Especificar el modelo teórico.
Y = f (X )
 Fundamentar el modelo que se desea estudiar
(consistente con la teoría económica).
 Determinar si las variables o el modelo tiene
lógica.
 Determinar la dependencia de una variable.
 Ejemplos

21.  Keynes (1936), plantea en su estudio denominado “The
General Theory of Employment, Interest and Money”, que
la ley psicológica fundamental…, consiste en que los
hombres (y las mujeres) como regla general y en promedio,
están dispuestos a incrementar su consumo a medida que su
ingreso aumenta, pero no en la misma cuantía del aumento
de su ingreso.
( )
Consumo f Ingreso
=
C f (Y )
=
Esta ecuación significa que el consumo está en función del
ingreso, es decir, que los cambios o variaciones que se
den en el ingreso repercuten en el consumo, estos pueden
ser de manera directa o inversa.

22.  Okun (1950), economista norteamericano establece que el desempleo
está en función del producto interno bruto real. Por tal razón el modelo
establecido de manera sencilla es:
( )
Desempleo f Pibreal
=
U f (Y )
=
 Este modelo económico manifiesta la correlación existente entre los
cambios en la tasa de desempleo y los cambios en el PIB actual (real),
la ley manifiesta “Que por cada punto porcentual que la tasa de
crecimiento de la producción efectiva sobrepase a la tasa de
crecimiento tendencial de pleno empleo el desempleo va a caer en P
puntos porcentuales”.
 Por tanto: A mayor producción, menos desempleo; a menor producción,
más desempleo. El Pib real es la variable (X) o independiente que
explica las variaciones que se dan en el desempleo.

23.  El salario de un trabajador en función de las
horas de trabajo
( )
Salario =
f horas
=
w f (horas trabajo)
 Este es un modelo planteado que busca
conocer como se ve afectado el salario de
un trabajador ante una variación en las
horas de trabajo.

24. EJEMPLOS PLANTEAMIENTO DE LA TEORÍA
 Demanda de papas = f (Precio)
 Consumo = f (Renta)
 Renta Nacional = f (Cantidad de dinero)
 Beneficios = f (Gastos de investigación)
 Inflación = f (Crecimiento de la cantidad de dinero)
 Promedio de calificaciones = f (Ingreso de los padres
 Inversión real = f (Tipo de interés, PNB)
 Unidades vendidas = f (Precio, Gasto en publicidad)
 PNB = f (tiempo)
 Salario anual = f (sexo)

25. “La utilidad de los modelos va más allá de
su valor didáctico…..constituye un
elemento real y esencial de la
preparación de políticas bien
coordinadas….constituye un marco o un
esqueleto y la sangre y la carne tendrán
que ser añadidos con gran sentido común
y conocimiento de los detalles”.
Jan Tinbergen. Premio Nobel Economía (1969)

26. 2. ESPECIFICACIÓN MATEMÁTICA
 Modelo Matemático
 Planteamiento de la ecuación (modelo uniecuacional)
 En función al número de variables que se planteo en el
modelo teórico.
Y = b 0 + b1X
V. DEPENDIENTE V. INDEPENDIENTE
INTERCEPTO PENDIENTE
 Determina la forma funcional

27. REGRESIÓN LINEAL
Es una ecuación que define la relación entre dos
variables.
Y = f (X ) Y = a + bX
Y= VARIABLE DEPENDIENTE
VARIABLE EXPLICADA
VARIABLE ENDOGENA
a = CONSTANTE
b = PENDIENTE
X = VARIABLE INDEPENDIENTE
VARIABLE EXPLICATIVA
VARIABLE EXOGENA
DONDE:

28. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
X
Y
VARIABLE INDEPENDIENTE
VARIABLE DEPENDIENTE
Y=a+ bX E Y X Xi 0 1 ( / ) = b +b

29. PRINCIPIO DE MÍNIMOS CUADRADOS
Es una técnica empleada para obtener la ecuación de regresiones, minimizando
la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los valores
verdaderos Y y los valores pronosticados de Y
Y = a + bX
Y`= Es el valor pronosticado de la
variable Y para un valor
seleccionado de X
a = Es el valor estimado de Y
cuando X= 0
(Es la intersección con el eje Y)
b = Es el cambio promedio en Y por
unidad de cambio (incremento o
decremento) en la variable
independiente X
(Es la pendiente de la recta)
X = Es cualquier valor seleccionado
de la variable independiente

30. 3. ESPECIFICACIÓN ECONOMÉTRICA
 Convertir el modelo matemático en econométrico.
 Agregar la variable estocástica μ
 La variable estocástica recoge los errores u omisiones en
el momento de especificar.
 Son todas las variables que pueden afectar a la variable
dependiente pero que no han sido consideradas.
 También se lo denomina: término de perturbación, o
error estocástico. Y = b + b X +m 0 1

31. 4. OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN
 Se necesita datos numéricos de las variables:
dependiente e independiente(s).
 La información puede ser de series de
tiempo o de corte transversal.
 El contar con un buen número de datos da
confiabilidad al modelo.
 Es preferible tenerlos en las mismas
unidades, es decir realizar el proceso de
transformación.

32. TIPOS DE INFORMACIÓN
Series de tiempo
Año CANTIDAD DE
PAPAS
Corte transversal
PRECIOS
1970 76.27040 20.57286
1971 48.42156 25.15000
1972 50.48561 26.22000
1973 63.20542 20.43857
1974 59.20461 21.67857
1975 57.11581 21.88286
1976 107.77110 12.81000
NOTAS - PRIMER CICLO
ALUMNOS Matemáticas Física Economía Estadística
Alumno 1 17 16 15 18
Alumno 2 15 18 17 18
Alumno 3 14 15 16 19
Alumno 4 18 20 14 17

33. 5. ESTIMACIÓN
 Es el proceso mediante el cual se
obtienen los valores de los estadísticos.
 Parámetros: Intercepto y pendiente(s)
 Coeficiente de determinación
 Error estándar de la regresión
 Error estándar de los parámetros.
 Variables tipificadas
 Coeficientes de correlación de Pearson

34. 6. PRUEBA DE HIPÓTESIS
 Se debe seguir el siguiente proceso
 Plantear el sistema de hipótesis
 Nula ( la que se debe contrastar) H0
 Alterna H1
 Calcular el valor crítico
 Determinar la regla de decisión
 Exponer la conclusión
 Si el número de grados de libertad es 20 ó
más y si α, el nivel de significancia, se fija en
0.05, entonces la hipótesis nula β2=0 puede
ser rechazada si el valor de t calculado
excede a 2 en valor absoluto.

35. 7. VERIFICACIÓN
 Económica
 Estadística
b
0
b
Signo
Tamaño
ee
b
ee
 Econométrica
1
( 0)
( 1)
2
R
b

36. 8. PRONÓSTICO y USOS
 Predecir los valores futuros de la
variable dependiente Y, en base a
valores conocidos o futuros de X
 Generar políticas de control.