Qué es Econometría? Introducción. Profesor: Carlos R. Pitta. ICPM050, Econometría. Universidad Austral de Chile Escuela de Ingeniería Comercial

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1 Universidad Austral de Chile Escuela de Ingeniería Comercial ICPM050, Econometría Introducción Qué es Econometría? Profesor: Carlos R. Pitta Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile.

2 Presentación del Curso Tenemos muy poco tiempo durante este semestre para este curso! Por lo tanto, intentaremos aprovecharlo al máximo. Comenzaremos de inmediato con presentación y el programa del curso, una introducción general, y los capítulos 1 y 2 de nuestro texto base. Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 2 de 29

3 Contenidos del Curso Sección I: Introducción Tema 01: Origen y Concepto Tema 02: Modelos Econométricos Tema 03: Objetivos de la Econometría Tema 04: Datos, Variables y Modelos Tema 05: Repaso de Estadística Sección II: El Modelo Lineal Simple Tema 06: Los Estimadores Mínimos Cuadrados Ordinarios (MICO) Tema 07: Supuestos Clásicos. Teorema de Gauss-Markov Tema 08: Propiedades Algebraicas de los Estimadores MICO Tema 09: Propiedades Estadísticas de los Estimadores MICO Tema 10: Inferencia Estadística Tema 11: Análisis de Varianza Tema 12: Pruebas de Normalidad Primera Prueba Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 3 de 29

4 Contenidos del Curso Sección III: Tópicos Avanzados Tema 13: Multicolinealidad Tema 14: Violación de Gauss-Markov I: Heterocedasticidad Tema 15: Violación de Gauss-Markov II: Autocorrelación Tema 16: Especificación de Modelos Segunda Prueba Examen Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 4 de 29

5 Reglas del Juego La asistencia será optativa. Sin embargo, usted comprobará que será sumamente difícil aprobar el curso sin asistir a clases. Usted asume el riesgo de faltar! La nota mínima para poder presentar examen es 3,5. Se puede eximir el examen final con una nota de 5,0 o superior, si no se ha reprobado ninguna de las evaluaciones. No existen exámenes de segunda convocatoria. Existirá una prueba recuperativa, previa inscripción, que reemplazará una de las dos evaluaciones parciales (pruebas) a las que se hubiere faltado, o si el alumno desea subir la nota. En todo caso, la nota obtenida en la prueba recuperativa será la calificación definitiva. La prueba recuperativa contempla toda la materia del curso Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 5 de 29

6 Ponderaciones Evaluación Ponderación Fecha Prueba Parcial 1 35% Jueves 26 de Mayo Prueba Parcial 2 35% Jueves 30 de 70% Junio Trabajo 30% Jueves 30 de Empírico Junio Prueba 35% Jueves 07 de Recuperativa Julio Examen Final 30% Jueves 14 de Julio Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 6 de 29

7 Reglas del Juego Pruebas: Pretenden medir habilidad del alumno para aplicar los conceptos aprendidos en clases. Controles: Pueden entenderse como preparación o práctica para las pruebas, y pueden o no incluir preguntas sobre las lecturas. Examen: El examen controla toda la materia del curso, con énfasis en la materia no controlada previamente. La inasistencia a cualquier control o prueba debe justificarse de acuerdo a la normativa de la Universidad. Los controles no evalúan la memoria de los alumnos, sino que de la capacidad de entender y aplicar conocimientos Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 7 de 29

8 Y ahora, Quién podrá defendernos? Tengo una política de puertas abiertas, así que me encuentro siempre a su disposición! Pero, en lo posible, favor de coordinar citas vía a cpitta@spm.uach.cl Nuestro Ayudante será: (Por Definir) Además, contamos con amplios recursos didácticos, disponibles en el sitio web de nuestro curso: Si se olvidan del link, solo recuerden carlospitta.com y sigan: TEACHING UNIVERSIDAD AUSTRAL ECONOMETRÍA Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 8 de 29

9 Origen de la Econometría La econometría surge como una ciencia experimental a finales del siglo XIX en Europa. Francis Galton crea el análisis de regresión en 1886, que denominó Ley de Regresión Universal. Como movimiento organizado y estable, la sociedad econométrica se funda en Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 9 de 29

10 Bases de la Econometría Para su existencia, la econometría está basada en: Economía Matemáticas Estadística de ella, toma la teoría. de ella, la formalidad, las especificaciones y las herramientas. Las técnicas. Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 10 de 29

11 Definiciones de Econometría Simple: Etimológica: Es lo que hacen los econometristas. Economía medida. Sin embargo, esto es vago. Medir el PIB NO ES ECONOMETRÍA. Maddala: "Es la aplicación de Métodos Estadísticos y matemáticos al análisis de los datos económicos con el propósito de otorgar contenido empírico a las teorías económicas, verificándolas o refutándolas" Samuelson: "El análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales, basados en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación, relacionados mediante métodos apropiados de inferencia" Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 11 de 29

12 Aburrido!! Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 12 de 29

13 Econometría: definición práctica OK, si tuviéramos una expresión matemática de un fenómeno real, podríamos hacer maravillas (es decir, podríamos optimizar), por ejemplo: Si, por medio de algún misterioso método, pudiésemos conocer función de beneficios de una compañía dada, podríamos hacer que el dueño de la compañía ganase lo más posible: Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 13 de 29

14 Econometría: definición práctica Sea f ( P) Podemos : max { p} f ( P) Sujeto a : ALGUNArestriccióntecnológic a Condición de PRIMER ORDEN Y ( p) p Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 14 de 29

15 Econometría: definición práctica Por cierto, Y(p) es la función de oferta de la firma, y de hecho la condición (1) se conoce como Lema de Hotelling (Pero olvídense de eso hasta su próximo examen de Micro) Lo importante es que la función Y(p) es óptima en el sentido de que genera los mayores beneficios posibles para el patrón (Y posiblemente, un aumento de sueldo para usted). Y el misterioso método del que hablamos antes se llama econometría. Más Ejemplos (Netflix, Armas) Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 15 de 29

16 Pero, para comprender mejor todo esto, necesitamos clarificar unos conceptos clave. Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 16 de 29

17 Modelo Económico Es una representación simplificada de la realidad, que recurre a un número limitado de conceptos formalizados. Es lo que usamos los economistas para hacer economía. Las críticas frecuentes a los modelos económicos son: Sobresimplificación. A veces, se dirá que tal o cual modelo es muy simple (no se preocupen, porque si lo expanden, siempre les criticarán porque es muy complicado). Normalmente, argüimos parsimonia. Supuestos poco realistas. Lo importante no es lo realista o no de los supuestos, sino qué tan buena es la explicación y capacidad de predicción que el modelo tiene en la realidad (Milton Friedman y su historia del jugador de billar que se comporta "como si" conociese las leyes de la mecánica mejor que un PhD en física) Datos. Para funcionar, el modelo requiere datos, que a veces son escasos. La teoría estadística ha trabajado algunos "parches" para este problema Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 17 de 29

18 Modelo Económico: Ejemplo Cuando Keynes nos dice, en su Teoría General: "La Ley Psicológica fundamental consiste en que los hombres, como regla general y en promedio, están dispuestos a incrementar su consumo a medida que su ingreso aumenta, pero no en la misma cuantía que el aumento de su ingreso" en realidad está diciendo: Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 18 de 29

19 Modelo Económico: Ejemplo (1) Y B 0 X, Y e x 0 x Donde Y=consumo y X=ingreso. También está diciendo: Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 19 de 29

20 Modelo Económico: Ejemplo ( 2) Y B B X 0 B (1) y (2) son Modelos Económicos, porque involucran variables económicas que evolucionan de acuerdo a una determinada ley. Pero además, son modelos determinísticos, porque siempre se comportan de acuerdo a dicha ley. Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 20 de 29

21 Modelo Econométrico: Ejemplo Un Modelo Econométrico es un conjunto de ecuaciones de comportamiento derivadas de un modelo económico que incluye tanto variables observadas como variables estocásticas. Por ejemplo, ( 3) Y B B X 0 B En donde μ es la perturbación estocástica. Ésta recoge errores de medición, errores de especificación o de la teoría, o simplemente elementos impredecibles o fenómenos ajenos al hecho económico que se quiere explicar. Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 21 de 29

22 Modelando en Econometría Esquema de modelación econométrica. Más que definir rigurosamente cada etapa, en este curso nos enfocaremos a aplicar dicho proceso de modelación. Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 22 de 29

23 Modelando en Econometría Supongamos que tenemos una vaga idea de lo que es econometría. Cómo podemos aterrizar un poco? Cuál es el campo, en términos económicos, estadísticos y matemáticos, en que la econometría se encuentra? Para tener una idea, podemos enumerar (quizá, en orden de dificultad creciente): Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 23 de 29

24 Diferentes sabores Econométricos Econometría Clásica. (La que veremos a fondo este semestre) Es la continuación, cada vez más sofisticada, del análisis iniciado en 1886 por Galton, es decir, basado en el análisis de regresión. La econometría clásica está basada: En términos matemáticos, en el cálculo diferencial para la optimización de una función estocástica. Dado que se minimizan los errores cuadráticos, el núcleo de estimación de denomina Mínimos Cuadrados Ordinarios (MICO). En términos estadísticos, en un conjunto de supuestos fundamentales sobre las variables, los datos y el comportamiento de los errores. En términos económicos, en la teoría económica pertinente la que le sugiere una determinada forma funcional que se probará empíricamente Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 24 de 29

25 Diferentes sabores Econométricos Estimación Máximo-Verosímil. Es una metodología de estimación completamente diferente al análisis de regresión. Se trata de encontrar unos parámetros de manera que el modelo estimado maximice la probabilidad de provenir de una muestra determinada Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 25 de 29

26 Diferentes sabores Econométricos Estimación por el Método Generalizado de Momentos. Esta metodología calcula una función generadora de momentos muestrales (como sabemos de estadística básica, existen n momentos asociados a una distribución de probabilidad, en donde el primer momento define a la media, el segundo momento a las varianzas, el tercer momento a la asimetría, el cuarto momento a la curtosis, etc.) de manera tal que los estimadores maximizan la probabilidad de que los errores satisfagan los momentos muestrales Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 26 de 29

27 Diferentes sabores Econométricos Estimación no Paramétrica. En esta metodología, los parámetros pierden importancia, y lo que se busca es determinar una relación entre la función de densidad de la variable a ser explicada, y una combinación (no necesariamente lineal) entre los parámetros y las variables explicativas. Es una técnica difícil que se emplea a menudo en aplicaciones a las finanzas y a la macroeconomía Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 27 de 29

28 Diferentes sabores Econométricos Estimación mediante Series de Tiempo. Éstos modelos son "ateóricos" en el sentido de que no necesitan a la teoría económica para sugerir la forma funcional de la regresión. De hecho, se deja "hablar a los datos" para hallar la representación matemática, en términos de una ecuación diferencial estocástica, que mejor se ajuste a ellos mismos. Intenta explicar como evoluciona una determinada serie "en el dominio del tiempo", por lo tanto es ideal para propósitos de pronóstico, y es ampliamente utilizada hoy en día Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 28 de 29

29 Diferentes sabores Econométricos Estimación mediante Análisis Espectral. Esta antigua técnica (las matemáticas involucradas existen desde Newton), que tampoco necesita a la teoría económica en absoluto, se mueve en el dominio del espectro, no en el dominio del tiempo. Por lo tanto, intenta representar el comportamiento de una serie económica basándose en una serie de representaciones sinusoidales de una función diferencial continua. Las matemáticas necesarias incluyen transformaciones de Fourier y álgebra lineal. Milton Friedman fue uno de los economistas que más la utilizó, aunque actualmente no se emplea tanto en trabajos empíricos como las Series de Tiempo, quizá porque es muy técnica y brinda, al final, la misma información que MICO Econometría, Prof. Carlos R. Pitta, Universidad Austral de Chile. 29 de 29