ECONOMETRIA


ESCUELA: ECONOMIA

NOMBRES: Luis Moncada Mora

FECHA:   Abril 2009 – Agosto 2009

                          ...
METODOLOGÍA ECONOMÉTRICA
1.   Planteamiento de la teoría o hipótesis.
2.   Especificación Matemática
3.   Especificación E...
PLANTEAMIENTO DE LA TEORÍA
 Especificar teóricamente el modelo.
                  Y   f (X )
 También se lo denomina mod...
ESPECIFICACIÓN MATEMÁTICA
 Modelo Matemático
 Planteamiento de la ecuación
 En función al número de variables que se pl...
ESPECIFICACIÓN ECONOMÉTRICA
 Convertir el modelo matemático en econométrico.
 Agregar la variable estocástica μ
 La var...
OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN
 Se necesita datos numéricos de las variables:
  dependiente e independiente(s).
 La informa...
ESTIMACIÓN
 Es el proceso mediante el cual se
  obtienen los valores de los estadísticos.
 Parámetros: Intercepto y pend...
PRUEBA DE HIPÓTESIS
 Se debe seguir el siguiente proceso
   Plantear el sistema de hipótesis
      Nula ( la que se deb...
VERIFICACIÓN

 Económica

 Estadística

 Econométrica

                               9
PRONÓSTICO y USOS
 Predecir los valores futuros de la variable
  dependiente Y.

 Generar políticas de control.



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MODELOS

 Revisar ejercicios.

   Formato xls
   Formato wf1



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EJEMPLOS PLANTEAMIENTO DE LA
               TEORÍA
   Demanda de papas = f (Precio)
   Consumo = f (Renta)
   Renta Nac...
FORMAS FUNCIONALES
 Simples
     Lineal
     Doble log
     Semilogarítmicos
     Recíprocos
 Múltiple
   Lineal
  ...
TIPOS DE INFORMACIÓN
Series de tiempo
                     CANTIDAD DE
             Año                    PRECIOS
       ...
CAMBIO DE UNIDADES

 Unidades reescaladas
 Si las variables están en las mismas
  unidades el factor es igual
 Si las v...
PARÁMETROS
 Sumas de los cuadrados y productos cruzados.
                                                  2
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COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

 Medida de bondad de
  ajuste
 Coeficiente de
  determinación R2
                         ...
ERROR ESTÁNDAR DE LA REGRESIÓN
 Medida de bondad de ajuste
 Es el error estándar de Y estimada
 Debe ser menor o igual ...
ERROR ESTÁNDAR DE LOS PARÁMETROS


 Se calcula para cada uno de los parámetros.

 Se aceptan si son menores o iguales a ...
VARIABLES TIPIFICADAS
 Si se sabe que la población es normal
 Variable Z
   Muestra grandes > 30 y si se conoce el erro...
COEFICIENTES DE CORRELACIÓN

 Es la raíz cuadrada de el coeficiente de
  determinación.
 Sus límites son de -1 a +1
 El...
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Fundamentar el modelo que se desea estudiar.
Determinar si las variables o el modelo tiene lógica.
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Econometria

  1. 1. ECONOMETRIA ESCUELA: ECONOMIA NOMBRES: Luis Moncada Mora FECHA: Abril 2009 – Agosto 2009 1
  2. 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 2 9. Utilización del modelo
  3. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 9. VERIFICACIÓN  Económica  Estadística  Econométrica 9
  10. 10. PRONÓSTICO y USOS  Predecir los valores futuros de la variable dependiente Y.  Generar políticas de control. 10
  11. 11. MODELOS  Revisar ejercicios.  Formato xls  Formato wf1 11
  12. 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) 12  Salario anual = f (sexo)
  13. 13. FORMAS FUNCIONALES  Simples  Lineal  Doble log  Semilogarítmicos  Recíprocos  Múltiple  Lineal  Polinomial 13
  14. 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. 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. 15
  16. 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 16
  17. 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. 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 18
  19. 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. 19
  20. 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. 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. 22
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