Econometria

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Econometría
Obj. Gral: dotar al alumno de las principales herramientas para la construcción de modelos econométricos, los cuales ayudan a explicar los fenómenos económicos.
Temario.
I. Repaso de probabilidad y Estadística
II. Modelo de regresión Lineal (simple y duplex)
III. Análisis de regresión en la práctica
Bibliografía:
Gujaratí Damodar. Principios de Econometría/ 3ªedición. Mc Graw Hill. España 2006
Fernandez G. Alonso. Econometría/ 1ª edición Pearson. España 2005.

SISTEMA DE EVALUACIÓN
Tareas y participación 20%
Casos y Problemas 30%
Examen parcial 25%
Trabajo Final 25%
Sesiones: 19 Julio,
26 de julio
2 Agosto Parcial
9 Agosto Trabajo Final
Parcial: caso de análisis según avances.
Trabajo Final: Construir modelo básicoo ejercicios.

La ECONOMETRÍA se puede definir como la ciencia social en la que se aplican las herramientas de la teoría Económica, las matemáticas y la inferencia estadística aplicada al análisis de los fenómenos económicos.
La econometría relaciona datos, lo cual implica recopilarlos:
1. Series de tiempo
2. Datos de sección cruzada
3. Datos agrupados o agregados
* Fuente dedatos

Primer Laboratorio. Probabilidad
Investigar los siguientes conceptos:
1. Valor esperado y sus propiedades
Muestra el centro de gravedad
Es la medida ponderada de sus posibles valores, sirviendo las probabilidades de estos valores. El v.e. de una variable aleatoria también se conoce como media o valor medio, aunque la forma más correcta es denominarlo valor medio de la poblaciónpor razones que se analizarán en breve.
Propiedades:
Las siguientes propiedades del valor esperado resultarán útiles más adelante:
1. Valor esperado de una constante es la propia constante. E(b)=b
2. La esperanza de la suma de dos variables aleatorias es igual a la suma de las esperanzas de dichas variables aleatorias. Así pues, para las variables aleatorias X e Y2
E(X+Y)= E(X)+E(Y)3. Sin embargo E(X|y)distinto E(X)/E(Y) es decir, el valor esperado cociente de dos variables aleatorias no es igual al creciente de los valores esperados de dichas
4. Además generalmente E(XY)distinto E(X)E(Y) es decir, el valor esperado del producto de dos variables aleatorias, no es igual al producto de las esperanzas de dichas variables, sin embargo hay una excepción a la regla. Si Xe Y son variables aleatorias independientes, se cumple que E(XY)=E(X)E(Y)
5. E(X2) distinto [E(X)]2 Es decir el valor esperadp de; ciadrado de X (o de cualquier variable aleatoria) no es igual al cuadrado del valor esperado de X.
6. Si a es una constante, entonces E(aX)=aE(X) es decir la esperanza de una constante por una variable aleatoria es igual a la constante por la esperanza de lavariable aleatoria.
7. Si a y b son constantes, entonces E(aX+b)= aE(X)+ E(b)
= aE(X)+b

2. Varianza y sus propiedades
Indica cómo se reparten, dispersan o distribuyen los valores individuales entorno a este valor medio. Se define de la siguiente manera; sea X una variable aleatoria y E(X) su valor esperado que, por simplicidad en la notación, vamos a escribir como µx (dondeµ es la letra griega mu). Entonces, la varianza de X se define como: var(X)= =E(X-µx)2
Donde µx=E(X) y donde la letra griega es el símbolo utilizado comúnmente para mostrar la varianza.

Propiedades:
Tales propiedades son útiles para analizar la econopmetría
1. La varianza de una constante es cero. Por definición, una constante no varía.
2. Si X e Y son dos variables aleatoriasindependientes, entonces:
Var(X+Y)= var (X)+ var (Y)
y var=(X-Y) = var (X) – var (Y)
Es decir, la varianza de la suma o diferencia de dos variables aleatorias independientes es igual a la suma de sus varianzas individuales.
3. Si b es una constante, entonces
Var(X+b)= var (X)
Es decir, la suma de un número constante a (los valores de) una variable no altera loa varianza de dicha variable....
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