Modelo Econométrico Producción de Petroleo en Chile

Modelo Econométrico : “Producción de Petróleo en Chile”

Tópicos de Especialidad I













24/06/2014





Introducción

La Econometría es la rama de la economía , junto con métodos y modelos matemáticos, que se utilizan para poder analizar, interpretar y predecir diversos sistemas y variables del tipo económicas prediciendo variables como el precio,las reacciones del Mercado, el costo de producción, etc. Sin embargo, el mayor problema con el que se enfrenta al realizar estos estudios en la investigación son la escases de datos o poco acceso a ellos, los sesgos (Diferencia entre el valor esperado de un estimador y el verdadero valor del parámetro) que pueden causar los datos, como también la ausencia o insuficiencia de los mismos o una teoríaeconómica adecuada.
En este informe se desea lograr, poder predecir o estimar como las distintas variables predictoras, las cuales se escogieron por nivel de relevancia, influirán en la producción del Petróleo crudo que es el bien a estudiar, la cual es nuestra variable regresora a estimar. Toda la investigación se basa en datos aportados por diversas fuentes, tanto de la variable en estudio comode su variable predictora.
El modelo utilizado en esta investigación es el de “Regresión Múltiple”, el cual considera ciertos supuestos, los cuales se corroboran por medio de diversos análisis de: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y autocorrelación, a través de ellos se logrará concluir si las variables consideradas son o no influyentes en el modelo estimado.





Objetivos

ObjetivoGeneral
Formular un modelo econométrico que permita explicar la producción de petróleo en el país, a través de variables independientes

Objetivos Específicos
Recopilar datos de variables que posiblemente sean significativas para el modelo
Examinar e interpretar la información contenida en las variables
Estimar el modelo de regresión lineal
Comprobar si el modelo es significativojunto con las variables explicativas a través de los test de hipótesis
Analizar y concluir en función a los resultados obtenidos y a los conocimientos adquiridos en clases









Marco Teórico

Análisis Multivariante: Es un conjunto de métodos estadísticos que permiten el análisis de forma simultánea de más de dos variables observadas. Más ampliamente podemos definir el AnálisisMultivariante como un conjunto de métodos que analizan las relaciones entre un número razonablemente amplio de variables, tomadas sobre cada elemento de análisis, en una o más muestra simultáneas.

Heterocedasticidad: En estadística se dice que un modelo de regresión lineal presenta heterocedasticidad cuando la varianza de las perturbaciones no es constante a lo largo de las observaciones. Estoimplica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal. De ella se deriva que los datos con los que se trabaja son heterogéneos, ya que provienen de distribuciones de probabilidad con distinta varianza.

Homocedasticidad: En estadística se dice que un modelo de regresión lineal presenta heterocedasticidad cuando la varianza de lasperturbaciones no es constante a lo largo de las observaciones. Esto implica el incumplimiento de una de las hipótesis básicas sobre las que se asienta el modelo de regresión lineal. De ella se deriva que los datos con los que se trabaja son heterogéneos, ya que provienen de distribuciones de probabilidad con distinta varianza.

Autocorrelación: La autocorrelación se puede definir como la correlaciónentre miembros de series de observaciones ordenadas en el tiempo (información de series de tiempo) o en el espacio (información de corte de transversal). El modelo de regresión lineal supone que no debe existir autocorrelación en los errores, es decir, el término de perturbación relacionado con una observación cualquiera no debería estar influenciado por el término de perturbación relacionado con...