Econometria

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TALLER DE ECONOMIA CUANTITATIVA VI

1. Define de manera precisa cada uno de los componentes de él modelo econométrico:

a) Variables. Hay dos tipos.

• Variable independiente

Es determinada como una variable que proporciona las bases para el cálculo. Es la variable de predicción. Los cambios en los valores de este tipo de variables determinan cambios en los valores de otra(variable dependiente).

Así en el ejemplo de años de educación y salario, suponemos que al aumentar los años de educación correlativamente aumentan los salarios de las personas, de modo que “años de educación” es la variable independiente o explicativa, ya que ella me está explicando en cierta medida el cambio en el “salario” de las personas, el cual sería la variable dependiente.

En todo casohay que tener cuidado con la “causalidad” ya que el hecho de que una persona tenga mayor salario que otra, no sólo depende necesariamente de que una tenga más educación que otra, también pueden intervenir otros factores, como la suerte, la familia de la que procede, etc.

• Variable dependiente

Es la variable que se calcula o se predica. Las variables dependientes son características dela realidad que se ven determinadas o que dependen del valor que asuman otros fenómenos o variables independientes

En estas podemos poner como ejemplo al PIB, en donde este es una variable dependiente de el consumo, la inversión, el gasto del gobierno, las exportaciones y las importaciones, por lo que:

PIB = C + I + G + ( X – M )

b) Parámetros. Son datos que resumen el estudio realizadoen la población. Pueden ser de dos tipos:

• Parámetros de centralización.

Son datos que representan de forma global a toda la población. Entre ellos se estudian la media aritmética, la moda y la mediana.

• Parámetros de dispersión.

Son datos que informan de la concentración o dispersión de los datos respecto de los parámetros de centralización. Por ejemplo el recorrido, lavarianza y la desviación típica.

Uno de los ejemplos es:

Si queremos calcular la media tenemos que:

Dados los n números a1,a2, ... , an, la media aritmética se define simplemente como:

[pic]

Por ejemplo, la media aritmética de 8, 5 y -1 es igual a:

[pic]

Se utiliza la letra X con una barra horizontal sobre el símbolo para representar la media de una muestra (), mientras que laletra µ (mi) se usa para la media aritmética de una población, es decir, el valor esperado de una variable.

c) Relaciones. Ya que no se encontró una definición concreta de relaciones en diferentes libros de estadística trabajare bajo el supuesto que lo que quiso decir en esta pregunta es regresión y no relación, por lo que explicare lo que e una regresión.

Es un método matemático quemodeliza la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:

[pic]
donde β0 es la intersección o término "constante", las son los parámetros respectivos a cada variable independiente, y p es el número de parámetros independientes a tener en cuenta en la regresión. La regresión lineal puede ser contrastada conla regresión no lineal.

d) Error estocástico.

Una relación estocástica o aleatoria quiere decir que no siempre es exacta y el termino error o perturbación se incluye en la regresión para capturar explícitamente el tamaño de esa inexactitud. La perturbación estocástica explica la variabilidad que ocurre en una variable dependiente que no se puede explicar por las demás variables incluidasen la regresión; es decir, el termino error es un sustituto para todas aquellas variables que son omitidas en el modelo, pero que colectivamente afectan a la represora

Las razones para incluir la perturbación estocástica, entre otras razones, son:

1. La omisión de la influencia de otras variables en la relación funcional.

2. Los errores cometidos en el proceso de medición de...
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