Tema 1. Introducción a la Econometría

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Juan José Arroyo Olivares
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1 Tema 1. Introducción a la Econometría Qué es la Econometría? Objetivos. Tipos de datos y variables. Modelo Econométrico: elementos y ejemplo. Tipos de modelos Etapas en la elaboración de un modelo econométrico.

2 Qué es la Econometría? La econometría (de econo, economía y metría, medición, es decir, medición de la economía) es la rama de la economía que utiliza métodos y modelos estadísticos, para analizar, interpretar y predecir diversas variables y sistemas económicos. En términos más generales, la econometría se ocupa de: (1) estimar relaciones económicas, (2) confrontar la teoría económica con los datos y contrastar hipótesis relativas al comportamiento económico, y (3) predecir el comportamiento de variables económicas.

3 Objetivos de la Econometría La econometría tiene como objetivo explicar una variable en función de otras. La teoría económica puede ser ambigua sobre los efectos de cambios en la política económica o de decisiones empresariales. Se puede utilizar la econometría para evaluar esos efectos o contrastar distintas hipótesis. Se puede querer predecir los valores futuros de una variable conocidos una serie de factores. Esto implica que el punto de partida para el análisis econométrico es el modelo económico. Éste se transformará en modelo econométrico cuando se han añadido las especificaciones necesarias para su aplicación empírica.

4 Tipos de datos Un análisis empírico utiliza datos para contrastar una teoría o cuantificar una relación entre variables. Para estudiar el comportamiento económico o de los diversos agentes sociales es difícil disponer de datos que provengan de un experimento. Se necesita utilizar datos que provienen de la observación, datos reales, que no son experimentales.

5 Tipos de datos

6 Tipos de datos: Sección-cruzada Cada observación es un nuevo individuo, una nueva empresa, un nuevo país, región, etc. en un momento determinado en el tiempo. Por ejemplo: Datos sobre precios de la vivienda por capital de provincia tomados de la página

7 Precio medio de la venta por capital de provincia - Junio 2012 Capital de provincia Donostia-San Sebastian Bilbao Barcelona Madrid A Coruña Santander Vitoria-Gasteiz Cadiz Pamplona / Iruña Sevilla Precio medio /m² /m² /m² /m² /m² /m² /m² /m² /m² /m²

8 Tipos de datos: Series temporales Se refieren a observaciones recogidas en sucesivos momentos de tiempo, normalmente regulares, como años, trimestres, meses, días. Ejemplos de datos temporales: El PIB o el IPC de la Contabilidad Nacional trimestral &type=db El valor diario o intradía del IBEX35. El precio de venta medio de la vivienda en Bilbao en los últimos doce meses

9 Tipos de datos y variables En la página web del portal venta de pisos se dispone de información de pisos en venta. Qué tipo? Variables cuantitativas: Precio de venta de la vivienda en euros o en euros por metro cuadrado. (Variable contínua) Metros cuadrados de la vivienda. (Variable contínua) Número de habitaciones y/o de baños. (Variable discreta) Variables cualitativas: Tipo de vivienda: casa, piso, loft. Estado de la vivienda: de segunda mano, a reformar, nueva construcción. Localización de la vivienda: Norte/Sur/Este/Oeste de España

10 Modelo Econométrico: Elementos Elementos de un Modelo Econométrico: Variable dependiente, endógena, a explicar, por ejemplo el precio de venta de la vivienda. En general denotamos como Y. Variables explicativas, independientes, regresores, o exógenas, por ejemplo tamaño en metros cuadrados, número de habitaciones, número de baños, estado de la vivienda, tipo de vivienda, etc. En general denotamos como X. Coeficientes o parámetros. Perturbación o término de error, denotamos como u.

11 Modelo Econométrico: Ejemplo Modelo Econométrico para el Precio de la Vivienda: Variables

13 Modelo Econométrico: Ejemplo

14 Modelo Econométrico: Ejemplo

15 Modelo Econométrico: Ejemplo

16 Modelo Econométrico: Ejemplo

17 Modelo Econométrico: Ejemplo

18 Modelo Econométrico: Ejemplo En este modelo por ejemplo no hemos incluido explícitamente que el piso esté reformado o no. Ese factor estaría en el término de error. Puede ser importante incluirlo como variable explicativa? Cómo hacerlo? Suponemos una relación lineal entre estas variables y si fuera no lineal?

19 Causalidad versus correlación. El coeficiente de correlación entre las variables P y F2 nos muestra la asociación lineal entre estas dos variables. Está entre -1 y 1, y su valor no depende del orden que se consideren las variables. Dados los datos de la Tabla 1.1 se estima un valor de 0,8690 lo que indica una fuerte asociación lineal positiva entre ambas variables. En el modelo econométrico se supone una relación de causalidad de la superficie del piso sobre el precio de la vivienda. Por eso se toma como variable dependiente o a explicar el precio y como variable explicativa la superficie. Si cambiamos la dependiente por la explicativa y viceversa, no recoge la misma relación. Estamos interesados en analizar la variación en el precio medio de la vivienda ante cambios en la superficie de la vivienda, manteniendo constantes el resto de factores ( ceteris paribus ). Esta variación viene recogida por el parámetro

20 Tipos de Modelos

21 Tipos de Modelos

22 Tipos de Modelos

23 Etapas elaboración modelo

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