econometría castro cap 1

Universidad del Pacfico Departamento de Economa Econometra I Prof. Juan F. Castro

1. Introduccin: Los Objetivos y Alcances de la Modelacin Economtrica

1.1. Qu es un modelo? Por qu trabajamos con modelos?

- Las relaciones postuladas por la teora econmica configuran lo que, en general, puede definirse como un modelo.

- Como sabemos, un modelo es la representacin simplificada de un fenmeno real (un sistema o proceso).

- Nosotros representamos este fenmeno a travs de un modelo con el objetivo de: (i) explicarlo (entender qu est detrs de su ocurrencia); (ii) predecirlo (aproximar cmo ocurrir bajo determinadas circunstancias); y/o (iii) controlarlo (saber qu se puede hacer para que ocurra de manera consistente con algn objetivo de poltica).

- Trabajamos con modelos debido a que los sistemas o procesos reales son, en general, demasiado complejos (en especial aquellos asociados a las ciencias sociales).

- Por lo mismo, buscamos representarlo de manera realista y, a la vez, manejable.

Econometra I Introduccin

Prof. Juan F. Castro

2

Realista: debe incorporar los principales elementos del fenmeno (o sistema) representado, especificando (de manera explcita) las relaciones existentes entre las partes que lo conforman.

Manejable: debe dejar de lado influencias (o relaciones) de menor importancia, de modo que el modelo sea capaz de conducirnos hacia conclusiones (o resultados) que no puedan ser obtenidas a partir de la observacin directa del fenmeno.

- Estos modelos pueden ser de diversos tipos. Por ejemplo: Verbales / lgicos. Qu nos dice Friedman en su Nobel

Lecture: Inflation and Unemployment (JPE, 1977).



3



4

Geomtricos. Cmo podemos representar lo anterior en un grfico?

Algebraicos. A travs de una ecuacin o un sistema de ecuaciones.

PE et t t

t t t

OAE : Y Y a P P

DA : Y bP cx

= +

= +

...bastante ms simple y compacto, o no?

OAE Pe = P1

P1

Y

P OA

OAE Pe = PPE

DA

YPE

PPE

P2

Y2

DA



5

En trminos de los objetivos antes mencionados, todos sabemos (luego de nuestro curso de Macro I) cmo este modelo (realista y manejable) ha permitido una mejor caracterizacin del fenmeno conocido como ciclo econmico o, ms especficamente, del fenmeno: desviacin del producto de equilibrio respecto al producto de pleno empleo. Con esto, Friedman ha logrado:

Explicar qu est detrs del fenmeno: la existencia de asimetra de informacin en el mercado de trabajo (la diferencia entre el precio requerido por trabajadores y firmas para decidir cunto trabajo ofrecer y demandar, respectivamente).

Predecir la ocurrencia del fenmeno bajo distintas circunstancias: un shock nominal causar una desviacin del producto respecto al de pleno empleo (tendr efectos reales) en la medida en que ste sea no anticipado.

Controlar el fenmeno. Nos conduce hacia una conclusin que no puede ser deducida a partir de su observacin directa es posible decir algo acerca de las posibilidades que tiene el hacedor de poltica para controlar el fenmeno de acuerdo con un objetivo: minimizar las fluctuaciones del producto alrededor de su tendencia de largo plazo. Se acuerdan cul era esta conclusin?

Evidentemente, todo lo anterior no aplica slo al anlisis macroeconmico. Te imaginas trabajando en alguna agencia del gobierno?...y en el rea de crditos de algn banco privado?



6

1.2. Qu es la econometra?

>>>> Aplicacin de tcnicas matemticas y estadsticas para el anlisis (medicin emprica) de las relaciones postuladas por la teora econmica.

Dnde queda entonces la econometra en toda esta discusin?

- El modelo anterior postula una serie de relaciones entre un conjunto de variables de inters (produccin y precios).

- La historia que nos cuenta este modelo resulta lgica y es consistente (internamente). De hecho, la mate nos da una mano para garantizar esta consistencia.

- Pero, recordemos que, al final del da, de lo que estamos hablando es de la realidad...as que cabe preguntarse si los datos observados (capturados de realidad) respaldan lo que postula esta teora (o modelo). Al respecto, recuerdan lo que pas con el modelo clsico luego de la Gran Depresin?

- As que de esto se trata la econometra: de aplicar tcnicas matemticas y estadsticas para confrontar la teora (nuestra intuicin -resumida en un modelo- respecto a la ocurrencia de un fenmeno) con los datos...y de hacerlo de la manera ms formal posible.



7

- As que este curso (y el que sigue) busca proporcionarles las herramientas para que puedan escuchar lo que data nos quiere decir respecto a las ideas que tenemos sobre la manera como ocurren las cosas.

- Como ocurre con cualquier conjunto de herramientas, habrn algunas mejor que otras dependiendo del problema en cuestin...as que el curso no se trata slo de decirles cul es el martillo y cul el desarmador...la teora (y demostraciones) que veremos a lo largo del curso servirn para que no terminen intentado clavar un clavo con el desarmador y justificando por qu lo hacen!!

- La necesidad de utilizar tcnicas matemticas debe haber quedo ya clara (queremos expresar de manera compacta nuestras ideas sobre la manera como ocurren las cosas y demostrar sin ambigedad- por qu el martillo es la mejor herramienta para clavar un clavo).

- Y la estadstica?...como ya hemos discutido, ningn modelo puede (ni debe) pretender incluir y explicar todos los aspectos involucrados en el proceso que gobierna la ocurrencia del fenmeno analizado...as que algo debemos estar dejando de lado...ser que nos estamos equivocando?

- Reconsideremos nuestra ecuacin para la oferta agregada aumentada con expectativas y reconozcamos, de manera explcita, este error:

PE et t t tOAE : Y Y a P P = + +



8

- Cmo leemos la presencia de t en la ecuacin anterior?

- En el ejemplo anterior, y si buscamos contrastar nuestra teora con la data, debemos reconocer que sta no ser capaz de explicar exactamente los valores observados de

tY . Por qu?

Presencia de un buen nmero de influencias que no hemos modelado de manera explcita.

Errores de medicin al momento de cuantificar el fenmeno.

Y, en general, la aleatoriedad asociada al comportamiento humano (los agentes econmicos cuyas decisiones dan como resultado el dato recogido).

- Pero, este error NO es una representacin de las deficiencias del modelo. Entonces, es cierto que nos estamos equivocando...pero la clave est en NO hacerlo sistemticamente. Slo as ser posible argumentar que hemos sido capaces de incorporar los principales elementos del fenmeno representado en el modelo.

- Un error sistemtico atentar contra nuestro objetivo: confrontar la teora con los datos / escuchar lo que data nos quiere decir respecto a las ideas que tenemos sobre la manera como ocurren las cosas.



9

- Al final del da... qu es lo que estamos tratando de hacer para conseguir lo anterior? aislando los efectos de una variable de inters / tratando de aproximarnos, lo mejor posible, a una situacin de experimento controlado.

- Tres ejemplos para ilustrar lo anterior: 1. Freakonomics, Levitt & Dubner

Which is more dangerous, a gun or a swimming pool?

Consider the parents of an eight-year-old girl named, say, Molly. Her two best friends, Amy and Imani, each live nearby. Mollys parents know that Amys parents keep a gun in their house, so they have forbidden Molly to play there. Instead, Molly spends a lot of time at Imanis house, which has a swimming pool in the backyard. Mollys parents feel good about having made such a smart choice to protect their daughter.

But according to the data, their choice isnt smart at all. In a given year, there is one drowning of a child for every 11,000 residential pools in the United States. (In a country with 6 million pools, this means that roughly 550 children under the age of ten drown each year.) Meanwhile, there is 1 child killed by a gun for every 1 million-plus guns. (In a country with an estimated 200 million guns, this means that roughly 175 children under ten die each year from guns.) The likelihood of death by pool (1 in 11,000) versus death by gun (1 in 1 million-plus) isnt even close: Molly is roughly 100 times more likely to die in a swimming accident at Imanis house than in gunplay at Amys.



10

2. Un experimento natural para medir los efectos de la proteccin policial?

18 de Julio de 1994 Ataque terrorista destruye el principal Centro Judo de la ciudad de Buenos Aires.

25 Julio de 1994 Proteccin policial las 24 horas a instituciones Judas y Musulmanas.

Se cuenta con informacin sobre la locacin exacta de robos de autos en tres distritos de BBAA antes y despus del ataque.

La proteccin policial en las instituciones Judas y Musulmanas es exgena respecto a la distribucin del crimen.

Using a Terrorist Attack to Estimate the Effect of Police on Crime (Di Tella y Schargrodsky, 2002)

Grupo de Control: manzanas que se encuentran a ms de 2 cuadras de distancia de un centro judo o musulmn. Tienen una incidencia de crimen promedio antes de la intervencin.

Grupo de Estudio (tratamiento): manzanas que se encuentran a 2 o menos cuadras de distancia de un centro judo o musulmn. Tienen una incidencia de crimen promedio antes de la intervencin. Tienen mayor proteccin policial a raz del ataque.

Resultado: grupo de estudio exhibi 75% menos de incidencia de robos de auto que el grupo de control.



11

3. La encuesta y el rendimiento

11.

52

2.5

3

10 11 12 13 14

nota

p2 Fitted v alues

P eriodo 2008Matemticas Bsicas

Actividades de aprendizaje Vs. Nota final

11.

52

2.5

3

10 11 12 13 14nota

2008 2008-1 Repitentes Fit

Periodo 2008Matem ticas Bsicas

Actividades de aprendizaje Vs. Nota final

econometría castro cap 1

Documents