REGRESIÓN MULTIPLE

UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN MARTÍN
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
ESCUELA ACADÉMICA PROFESIONAL DE ECONOMÍA








DOCENTE : Econ. EDILBERTO PEZO CARMELO

ASIGNATURA : ECONOMETRÍA I




OBJETIVOS GENERALES:

Estudiar, conocer y aplicar el modelo de la regresión lineal múltiple y las series de tiempos en los diversos temas económicos que sean necesarios.



OBJETIVOSESPECÍFICOS:

Brindar toda la información y el conocimiento necesario a nuestros compañeros para una mayor comprensión del tema a tratar.

Responder a las diversas interrogantes y tratar de solucionar las dudas de los presentes en la exposición.


Hacer del tema lo más fácil y didáctico posible para una mayor comprensión





I. INTRODUCCIÓN





En el análisis de regresión linealsimple buscamos la relación entre la variable dependiente Y y una sola variable independiente, demostrando su empleo para determinar una ecuación que describa la relación entre dos variables. A continuación presentaremos el estudio del análisis de regresión examinando casos en los que intervienen dos o más variables independientes.

















II. PREDICCIÓN ECONOMÉTRICALa mayoría de agentes económicos (administración pública, corporaciones, empresas, etc.) precisan realizar predicciones sobre las condiciones del entorno en que actúan. Estas predicciones sirven para tomar decisiones estratégicas de los agentes económicos. En particular, la toma de decisiones es una de las tareas más importantes en el mundo de la empresa. Para ello, es necesario enmarcarlas dentrodel contexto de incertidumbre que existe respecto al futuro: tanto en los aspectos macroeconómicos, que condicionan el propio proceso de decisión, como en los aspectos microeconómicos de la empresa, que confieren una cierta problemática a la toma de decisiones.

En efecto, el conocimiento de acontecimientos futuros está afectado por un grado de incertidumbre, lo que requiere la asignación de unaprobabilidad al proceso de predicción a través de modelos estadísticos y econométricos.

Así, la finalidad de la predicción económica es obtener las pautas de una medida sobre el comportamiento futuro de las variables económicas y, por lo tanto, está íntimamente ligada al problema de la toma de decisiones. En la práctica, las decisiones de los agentes económicos están asociadas a un proceso depredicción más o menos fundamentado en modelos económicos. La econometría, y más concretamente la modelización econométrica, proporciona una herramienta de ayuda a la toma de decisiones, estudiando el pasado y extrayendo pautas de comportamiento para el futuro.

No obstante, los métodos y técnicas actuales de predicción están lejos de resolver de forma mecánica los problemas planteados. En estesentido, se puede afirmar que la predicción es un arte y que las técnicas y métodos estadísticos son herramientas que pueden ayudar a fijar los valores de la extrapolación.

No es de extrañar, pues, que cuando la predicción se realiza mediante un modelo econométrico se conciba a ésta como un marco de referencia o de trabajo, en donde las técnicas y métodos estadísticos se consideran instrumentoso herramientas (con mayor o menor uso de aplicaciones informáticas debido a que se tratan de métodos intensivos cálculo). Así pues, la predicción a través de los modelos econométricos se debe entender como una dialéctica entre los resultados obtenidos a través del modelo y la realidad.

En este contexto, se considera que una predicción económica es adecuada o satisfactoria si contribuye a daruna respuesta coherente sobre las pautas de comportamiento futuro de la economía. La predicción no es un fin en sí mismo, sino que está inmersa en el proceso más complejo de toma de decisiones.

Las técnicas de predicción se pueden clasificar según su objetividad y según la información utilizada:
Según el grado de objetividad se pueden distinguir entre:

Métodos objetivos: Basados en una...