Finanzas

2.- Modelos Causales

Este tipo de métodos busca tratar de proyectar la demanda a partir de los comportamientos históricos de una más variables que se consideren incidanen ella, tal y como ya fue planteado anteriormente. Entre estos métodos podemos encontrar los modelos de regresión lineal, posibles de encontrar en distintos programasestadísticos.

El modelo de regresión lineal consta de una variable dependiente (Y) la cual es la que trataremos de explicar, que en nuestro caso puede ser la demanda, y una o másvariables explicativas o independientes (X) que explican de forma aditiva la variable dependiente, que en nuestro caso puede ser el precio del bien, el ingreso de losindividuos, entre otras. Así, el modelo general puede ser descrito como:
Luego, a partir de los datos históricos que se tengan, se busca estimar los valores de alfa y de él o losbetas. Una de las formas de estimar estos valores es a través del método Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). Este método lo que pretende es buscar la línea recta que ajuste dela mejor forma las desviaciones (errores) de los datos con respecto a esta recta (ver gráfico a continuación),

Como era de esperar, la demanda presenta una relacióninversa entre precio y cantidad demandada.

Finalmente, es importante tener presente que MCO supone que:

1.- Los errores tienen una distribución Normal, con media cero yvarianza constante.
2.- Los errores son independientes (no están correlacionados)
3.- Las variables analizadas se comportan de manera lineal o son susceptibles a serlinealizadas.

Además, los modelos de regresión lineal en general requieren de una cantidad de datos suficientes para que los resultados sean estadísticamente significativos.