ECONOMETRIA

1. ECONOMETRIA ESCUELA: ECONOMIA NOMBRES: Luis Moncada Mora FECHA: Abril 2009 – Agosto 2009 1

2. METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA • Planteamiento de la teoría o hipótesis. • Especificación Matemática • Especificación Econométrica • Obtención de la información • Estimación • Prueba de hipótesis • Verificación • Pronóstico o predicción • Utilización del modelo

3. PLANTEAMIENTO DE LA TEORÍA • Especificar teóricamente el modelo. • 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

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

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.

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

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

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 a 2 en valor absoluto.

9. VERIFICACIÓN • Económica • Estadística • Econométrica

10. PRONÓSTICO y USOS • Predecir los valores futuros de la variable dependiente Y. • Generar políticas de control.

11. MODELOS • Revisar ejercicios. • Formato xls • Formato wf1

12. EJEMPLOS PLANTEAMIENTO DE LA TEORÍA • Demanda de papas = f (Precio) • Consumo = f (Renta) • RentaNacional = 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)

13. FORMAS FUNCIONALES • Simples • Lineal • Doble log • Semilogarítmicos • Recíprocos • Múltiple • Lineal • Polinomial

14. TIPOS DE INFORMACIÓN Series de tiempo Corte transversal

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.

16. PARÁMETROS • Sumas de los cuadrados y productos cruzados. • Ecuaciones Normales

17. COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN • Medida de bondad de ajuste • Coeficiente de determinación R2 • Los límites son de 0 a 1 ó 0% a 100% • El valor aceptable es mayor al 70% pero su valor se acepta en función al valor del estadístico F

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

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.

20. VARIABLES TIPIFICADAS • Si se sabe que la población es normal • Variable Z • Muestra grandes > 30 y si se conoce el error estándarya 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.

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 signonosindica el tipo de relación entre las variables • Presenta la fuerza de relación entre las distintas variables del modelo.