Fundamentar el modelo que se desea estudiar. Determinar si las variables o el modelo tiene lógica. Determinar la dependencia de una variable.

1. ECONOMETRIA
ESCUELA: ECONOMIA
NOMBRES: Luis Moncada Mora
FECHA: Abril 2009 – Agosto 2009
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2. METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA
1. Planteamiento de la teoría o hipótesis.
2. Especificación Matemática
3. Especificación Econométrica
4. Obtención de la información
5. Estimación
6. Prueba de hipótesis
7. Verificación
8. Pronóstico o predicción
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9. Utilización del modelo

3. PLANTEAMIENTO DE LA TEORÍA
 Especificar teóricamente el modelo.
Y f (X )
 También se lo denomina modelo teórico.
 Fundamentar el modelo que se desea estudiar.
 Determinar si las variables o el modelo tiene
lógica.
 Determinar la dependencia de una variable.
 Ejemplos 3

4. ESPECIFICACIÓN MATEMÁTICA
 Modelo Matemático
 Planteamiento de la ecuación
 En función al número de variables que se planteo en el
modelo teórico.
Y 0 1X
V. DEPENDIENTE V. INDEPENDIENTE
INTERCEPTO PENDIENTE
4
 Determinar la forma funcional

5. 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 de
error.
Y 0 1X 5

6. 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.
 Ejemplos.
 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. Reescalar las unidades 6

7. 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 7

8. 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 a8 2
en valor absoluto.

9. VERIFICACIÓN
 Económica
 Estadística
 Econométrica
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10. PRONÓSTICO y USOS
 Predecir los valores futuros de la variable
dependiente Y.
 Generar políticas de control.
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11. MODELOS
 Revisar ejercicios.
 Formato xls
 Formato wf1
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12. 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)
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 Salario anual = f (sexo)

13. FORMAS FUNCIONALES
 Simples
 Lineal
 Doble log
 Semilogarítmicos
 Recíprocos
 Múltiple
 Lineal
 Polinomial
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14. TIPOS DE INFORMACIÓN
Series de tiempo
CANTIDAD DE
Año PRECIOS
PAPAS
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
Corte transversal
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 14

15. CAMBIO DE UNIDADES
 Unidades reescaladas
 Si las variables están en las mismas
unidades el factor es igual
 Si las variables están en unidades
diferentes el factor es diferente.
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16. PARÁMETROS
 Sumas de los cuadrados y productos cruzados.
2
2
( X)
SS X X
n SS XY
2
2
( Y) 1
SS Y Y
n SS X
( X )( Y)
SS XY XY
n 0 Y 1X
 Ecuaciones Normales
Y n 0 1 X1 2 X2
2
X 1Y 0 X1 1 X1 2 X1X 2
2
X 2Y 0 X2 1 X1X 2 2 X 2
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17. COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN
 Medida de bondad de
ajuste
 Coeficiente de
determinación R2
2
 Los límites son de 0 a 1 ó 2
( SS xy )
0% a 100% R
 El valor aceptable es ( SS x )( SS y )
mayor al 70% pero su
valor se acepta en
función al valor del
estadístico F 17

18. ERROR ESTÁNDAR DE LA REGRESIÓN
 Medida de bondad de ajuste
 Es el error estándar de Y estimada
 Debe ser menor o igual que el error estándar de
la variable dependiente.
 Dos formas de encontrarlo
Se MSE
SSE (Y i ˆ 2
Y)
MSE
n 2 Se
2
n 2
( SS xy )
SSE SS y
SS x
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19. ERROR ESTÁNDAR DE LOS PARÁMETROS
 Se calcula para cada uno de los parámetros.
 Se aceptan si son menores o iguales a 1/3
del parámetro.
 Permite determinar la dispersión de la
información de las variables.
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20. VARIABLES TIPIFICADAS
 Si se sabe que la población es normal
 Variable Z
 Muestra grandes > 30 y si se conoce el error estándar
ya sea de la muestra o de la población.
 Muestras pequeñas donde se conoce el error
estándar de la población
 Variable t
 Muestras pequeñas < 30 y no se conoce el error
estándar de la población.
 Para aceptarlas se debe realizar una prueba de
hipótesis de medias. 20

21. COEFICIENTES DE CORRELACIÓN
 Es la raíz cuadrada de el coeficiente de
determinación.
 Sus límites son de -1 a +1
 El cero ( 0 ) nos indica que no existe
relación
 El signo nos indica el tipo de relación
entre las variables
 Presenta la fuerza de relación entre las
distintas variables del modelo. 21

22. 22