Econometria Parte 1

Introducción a la Econometría
Análisis estadístico de datos económicos

2&3-1

Breve Resumen del Curso
La ciencia económica suele indicarnos relaciones interesantes
entre variables, a menudo con implicaciones de política
económica, pero casi nunca sugiere la magnitud cuantitativa
del efecto causal.
• ¿Cuál es la elasticidad precio del tabaco?
• ¿Qué efecto tiene una reducción del número dealumnos
en clase sobre sus notas?
• ¿Y un año de educación sobre el salario futuro?
• ¿Y un incremento del 1% en el tipo de interés sobre el
crecimiento?
2&3-2

Este curso estará enfocado a la utilización de métodos
estadísticos y econométricos para cuantificar efectos causales.
Idealmente, nos gustaría poder experimentar con:
El precio del tabaco; el tamaño de la clase; el rendimiento
de laeducación; el Banco Central Europeo
Pero casi siempre tendremos que trabajar con datos no
experimentales, lo que plantea importantes problemas:
• efectos confusos (variables omitidas)
• causalidad simultánea
• “correlación no implica causalidad”

2&3-3

En este curso:
• Aprenderá distintos métodos de estimación de efectos
causales utilizando datos observados;
• Aprenderá otro tipo de herramientas parautilizar, por
ejemplo, en la predicción de series temporales;
• Nos centraremos en aplicaciones – la teoría se utilizará
cuando sea necesaria para el entendimiento del “por qué”
de los métodos;
• Aprenderá a producir (llevar a cabo el análisis) y consumir
(evaluar el trabajo de otros) aplicaciones econométricas; y
• Practicará “produciendo” en sus series de problemas.

2&3-4

Revisión de Probabilidady Estadística
(SW Capítulos 2,3)
Problema empírico: Número de alumnos y notas
• Cuestión clave: ¿Cuál es el efecto de reducir el número de
alumnos en uno por clase? ¿y en 8?
• ¿Cómo se mide la variable dependiente (“notas”)?
!"Satisfacción de los padres
!"Desarrollo personal del estudiante
!"Bienestar futuro y/o salario
!"contrastes estándar
¿Qué nos dicen los datos sobre la relación entre elnúmero de alumnos y el resultado de los exámenes?
2&3-5

Los datos del California Test Score
Todos los distritos escolares K-6 (Infantil a 6º curso) y K-8 de
California (n = 420)
Variables:
!"
Examen de 5º grado (matemáticas y lectura): media de
los distritos
!"
STR = Ratio estudiantes/profesores

2&3-6

Visión inicial de los datos:

2&3-7

¿Mejores notas con menos estudiantes?

2&3-8

¿Cómoobtener evidencia empírica sobre si los distritos con menor
STR tienen resultados mejores?
1. Comparar la nota media de los distritos de bajo STR
con la de los de alto STR (“estimación”)
2. Verificar la hipótesis de que la nota media es la misma
en ambos tipos de distrito, contra la alternativa de que
es distinta (“ test de hipótesis”)
3. Estimar un intervalo para la diferencia de notas medias(“intervalo de confianza”)

2&3-9

Análisis inicial de los datos: Comparar distritos “pequeños”
(STR < 20) y “grandes” (STR ≥ 20):
Tamaño Nota media
(Y )

Desviación
estándar (sY)

n

Pequeño

657.4

19.4

238

Grande

650.0

17.9

182

1. Estimación de ∆ = diferencia entre medias de grupos
2. Contraste de la hipótesis ∆ = 0
3. Construir un intervalo de confianza para ∆
2&3-10

1. Estimación
Ypequeño −Ygrande = 657.4 – 650.0 = 7.4

donde Ypequeño =

1
npequeño

npequeño

∑Y
i =1

i

y Ygrande =

1
ngrande

ngrande

∑Y
i =1

i

¿Es esta diferencia significativa?
• Desviación estándar de las notas = 19.1
• Diferencia entre los percentiles 60 y 75 de las notas es
667.6 – 659.4 = 8.2
• Esta diferencia es lo suficientemente importante como
para tenerla en cuenta en las posibles discusiones del
comitéescolar
2&3-11

2. Verificación de hipótesis
Contraste de la diferencia de medias: estadístico t,
t=

Yp − Yg
s 2p
np

s g2

+ ng

=

Yp − Yg
SE (Yp − Yg )

(¿lo recuerda?)

donde SE(Ys – Yl ) es el “error estándar” de Yp – Yg ; los
subíndices p y g hacen referencia a distritos con STR
ns
1
2
Y
Y
−
(
)
(etc.)
“pequeño” y “grande” ; y s 2p =
∑
i
p
n p − 1 i =1

2&3-12

Cálculo del t de la...