Modelo econometrico

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INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL

[pic] ESCUELA SUPERIOR DE ECONOMIA [pic]

NOMBRE DE LA MATERIA:

ECONOMETRIA

TEMA:

PRIMER MODELO

GRUPO: 5106

NOMBRE DE LA ALUMNA

MANCERA ROBLES MARIANA

NOMBRE DEL PROFESOR:

SOLORZANO DE LABASTIDA RAFAEL

INTRODUCCION

La econometría, igual que la economía, tiene como objetivo explicar una variable en función de otras. Estoimplica que el punto de partida para el análisis econométrico es el modelo económico y este se transformará en modelo econométrico cuando se han añadido las especificaciones necesarias para su aplicación empírica. Es decir, cuando se han definido las variables (endógenas, exógenas) que explican y determinan el modelo, los parámetros estructurales que acompañan a las variables, las ecuaciones y suformulación en forma matemática, la perturbación aleatoria que explica la parte no sistemática del modelo, y los datos estadísticos.
A partir del modelo econométrico especificado, en una segunda etapa se procede a la estimación, fase estadística que asigna valores numéricos a los parámetros de las ecuaciones del modelo. Para ello se utilizan métodos estadísticos como pueden ser: Mínimos cuadradosordinarios, Máxima verosimilitud, Mínimos cuadrados bietápicos, etc. En mi modelo utilizare el método de mínimos cuadrados ordinarios, para así poder determinar nuestras variables. .

En cuanto a la regresión se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables. La regresión en forma grafica, trata de lograr que unadispersión de las frecuencias sea ajustada a una línea recta o curva.

Al trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, se puede comprender la relación de dos o más variables y nos permitirá relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación de la otra variable llamándose Regresión Lineal y una variable en relación a otras variables llamándose Regresión múltiple.

En laregresión múltiple, se presenta cuando dos o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente, al desarrollar y explicar el uso de la ecuación de esta regresión, se mide su error estándar múltiple de estimación, así como su fuerza que existe entre las variables independientes, utilizando los coeficientes múltiples de determinación.
Es evidente que lo más económico y rápido paramodelar el comportamiento de una variable Y es usar una sola variable preeditora y usar un modelo lineal. Pero algunas veces es bastante obvio de que el comportamiento de Y es imposible que sea explicada en gran medida por solo una variable.
El modelo que plantearemos en este trabajo es el siguiente:

Υ= β0 + β1 Χ1 + β2 Χ2 + ℓ

En este modelo existirá un error estocástico el cual se definecomo la desviación de Vi del modelo pero que colectivamente afectan a Υ. Vi es una variable aleatoria no observable que puede tomar valores positivos o negativos.
También se le conoce como perturbación estocástica el cual es un sustituto para todas aquellas variables que son omitidas

El Método de los Mínimos Cuadrados Ordinarios consiste en minimizar la suma de los errores (elevados alcuadrado) que se tendrían, suponiendo distintos valores posibles para los parámetros, al estimar los valores de la variable endógena a partir de los de las variables exógenas en cada una de las observaciones muéstrales, usando el modelo propuesto, y comparar esos valores con los que realmente tomó la variable endógena. Los parámetros que lograran ese mínimo, el de las suma de los errores cuadráticos, seacepta que son los que estamos buscando, de acuerdo con criterios estadísticos.

Este es, efectivamente, el “mecanismo” técnico que se “esconde” en la expresión matricial del estimador de MCO:

[pic]

La matriz [pic] permite tener en cuenta no sólo la cuantía de la varianza de cada una de las variables explicativas “X” (en la diagonal principal) sino la intensidad de la relación entre cada...
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