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Unidad 1. INTRODUCCIÓN Y FUNDAMENTOS DE LA ECONOMETRÍA.

Definición. La disciplina que estamos empezando a estudiar ha sido definida por varios autores, definiciones de las que se presenta a continuación los elementos más importantes: - Literalmente: “medición económica” - Aplicación de la estadística matemática a la información económica. Análisis cuantitativo de fenómenos económicos realessobre la base del desarrollo simultáneo de teoría y la observación realizados con métodos apropiados de inferencia. Aplicación de la teoría económica, las matemáticas y la inferencia estadística al análisis de los fenómenos económicos. Relación con otras ciencias: La econometría es una amalgama de Teoría Económica, economía matemática, estadística económica y estadística matemática. La econometríada contenido empírico a gran parte de la teoría económica, la cual sólo hace afirmaciones cualitativas. La economía matemática tiene por objeto expresar matemáticamente la teoría, aunque no sea capaz de verificarse. En econometría se convierten las ecuaciones matemáticas en econométricas. La estadística económica se dedica a la recolección y ordenamiento de datos que se generan en la economía. Conesos datos el econometrista verifica o refuta las teorías. Finalmente, se requieren métodos adicionales a la estadística matemática para analizar los datos generados en la economía, los cuales no son obtenidos mediante experimentos controlados. Metodología de la econometría. 1. Planteamiento de la teoría o hipótesis. 2. Establecer el modelo matemático. 3. Establecer el modelo econométrico. 4.Obtener los datos. 5. Estimación de los parámetros. 6. Realización de pruebas de hipótesis. 7. Pronóstico o predicción 8. Utilización del modelo para fines de control o de política. Modelo matemático: Incógnitas variables dependientes e independientes, constantes o parámetros. Modelo uniecuacional y multiecuacional. Relación exacta o determinística. Modelo econométrico: permite errores pues se agregael término de perturbación estocástica (aleatorio) Recolección de datos: series, encuestas, registros. Graficación. Estimación: Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios: obtiene exactamente el promedio condicional de esos cambios.

Prueba de hipótesis: significacncia estadística (en contraste con significancia económica). Proyección o predicción. Control o política. (repasar álgebra). (Diferenciaentre econometría clásica y bayesiana) Modelos multi y uniecuacionales. Componentes de los modelos Variables: - dependientes, explicada, endógena, regresada; - independientes, explicativas, exógenas, predeterminadas, regresores. Constantes: - autónoma o intercepto; - coeficientes o parámetros. Sentido en el que va la relación de un modelo uniecuacional de 2 o más variables (establecer la variabledependiente y la o las independientes). Concepto de regresión: Francis Galton Función de regresión poblacional y función de regresión muestral: Regresión: dependencia estadística y causalidad (conexión causal y correlación espuria) Sentido común, leyes lógicas y naturales. Diferencia entre la regresión y la correlación Características de la variable dependiente: estadística, aleatoria oestocástica, por tanto tiene una distribución de probabilidad. De las variables explicativas: valores fijos en muestreo repetido Existe, por lo anterior, la asimetría en el tratamiento de las variables que intervienen en una regresión.. Correlación: ambas simétricas y aleatorias. Análisis de regresión simple o con dos variables en contrate con el análisis de regresión múiltiple o con más de dos variables.Corte transversal y de series de tiempo. El porqué de los errores. El resultado de la investigación estará en correspondencia con la calidad de los datos. (se necesita noción de probabilidad condicional) Definiciones de población y muestra. Función de regresión poblacional. Una curva de RP es simplemente el lugar geométrico de las medias condicionales o esperanzas de la variable dependiente para...
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