econometría i (diap)- erix ruiz

Econometrıa IIntroduccion

Erix Ruiz

Unac

Marzo 2011

Erix Ruiz (Unac) Econometrıa IIntroduccion Marzo 2011 1 / 22

Contenido

1 Naturaleza de la Econometrıa

2 Pasos para el analisis economico empırico

3 Estructura de los datos economicos

4 Causalidad y ceteris paribus en el analisis econometrico


Naturaleza de la Econometrıa

Dos definiciones:

Econometrics may be defined as the quantitative analysis of actual economicphenomena based on the concurrent development of theory and observation,related by appropiate methods of inference.

Samuelson, Koopmans and Stone (1954)

Broadly speaking, econometrics aim to give empirical content to economicrelations for testing economic theories, forecasting, decision making, and for expost decision/policy evaluation.

J. Geweke, J. Horowitz, and M.H. Pesaran (2007).


Naturaleza de la Econometrıa

Ası, la econometrıa esta basada en el desarrollo de metodos estadısticos para laestimacion de relaciones economicas, ya sea con el objetivo de evaluar teorıaseconomicas o de prediccion, toma de decisiones, o para laimplementacion/evaluacion de politicas publicas y/o privadas.

Asimismo, la econometrıa puede ser entendida como una disciplina separada de laestadıstica matematica (ambas comparten el analisis de regresion como unaherramienta importante). La diferencia principal radica en que la econometrıahace uso de datos no-experimentales.


Pasos para el analisis economico empırico

El analisis economico empırico se relaciona con el uso de datos para evaluar teorıaso estimar relaciones entre variables, de allı la importancia de la economıa aplicada.

1) Formulacion de una pregunta de interes

Esto puede incluir la evaluacion de teorıas, implementacion/evaluacion deprogramas, estimacion de relaciones economicas.

2) Construccion de un modelo economico

Un modelo economico es un conjunto de ecuaciones matematicas que describe lasrelaciones entre las variables incluidas en el modelo.



Por ejemplo, Becker (1968) propone un modelo para analizar el comportamientocriminal, bajo un marco de maximizacion de utilidad de los agentes. El modelo deBecker puede ser resumido a traves de la siguiente expresion

y = f (x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7) (1)

Donde:

y : horas dedicadas a actividades criminales.

x1: “salario” por hora dedicada a actividades criminales.

x2: salario por hora en un empleo legal

x3: otros ingresos.

x4: probabilidad de ser arrestado.

x5: probabilidad de ser encarcelado en caso de ser arrestado.

x6: sentencia esperada en caso de ser encarcelado

x7: edad.



En ocasiones la modelacion economica formal es el punto de partida para enanalisis economico empırico. Sin embargo, es comun usar la teorıa economica demanera menos formal, o aun solo basarse en la intuicion, pero hay casos en loscuales las derivaciones formales ofrecen ideas que la intuicion puede pasar por alto.

3)Especificacion del modelo econometrico

Implica especificar la ecuacion (1) tomando en cuenta que hay variables que sonraramente observables (o son ambiguas en terminos de como medirlas)



Una especificacion econometrica para la ecuacion (1) puede ser la siguiente :

crimen = β0 + β1salL + β2oi + β3frecA + β4frecC + β5promS + β6edad + ε (2)

Donde:

crimen: alguna medida de frecuencia de actividad criminal.

salL: salario en un empleo legal.

oi : ingresos de otras fuentes.

frecA: frecuencia de arrestos.

frecC : frecuencia de encarcelamientos.

promS : promedio de las sentencias.

ε: termino de error estocastico o perturbacion.



El termino de error estocastico (ε) mide los factores que no son observables(“salario” por actividad criminar, caracter moral, etc) asi como los errores demedicion.

Se pueden agregar diversas caracterısticas familiares (# de hermanos, educacionde los padres, etc.) pero no se puede eliminar ε completamente. Lidiar con eltermino de error o “perturbacion” es quizas el compotente mas importante delanalisis econometrico.

4) Estimacion del modelo econometrico

Implica el uso de metodos y tecnicas especıficas asi como datos para determinarlos valores de los parametros β0,β1,· · · ,β6. Estos parametros describen ladireccion (sentido) y la fuerza(intensidad) de las relaciones entre la variable aexplicar y los factores usados para determinarla en el modelo.



5) Pruebas de hipotesis

Se pueden probar varias hipotesis de interes a partir de la estimacion de losparametros del modelo econometrico. Por ejemplo, en (2) se podrıa evaluar lahipotesis de que el promedio de las sentencias no tiene efecto alguno en elcomportamiento criminal, es decir que β5 = 0.

6) Prediccion, implementacion/evaluacion de polıticas

El modelo econometrico puede ser utilizado para predecir, para decidir laimplementacion o no de determinada polıtica publica/privada, ası como para laevaluacion de polıticas.



Figura: Analisis Economico Empırico



Figura: Analisis Economico Empırico (Version detallada)


Estructura de los datos economicos

Datos de corte transversal (cross section data)

Corresponden a una muestra de individuos, hogares, firmas, ciudades, estados,paıses o una variedad de unidades de analisis, tomada en un momento dado deltiempo.

Los datos de corte transversal provienen de un muestreo aleatorio de la poblacionsubyacente. Sin embargo, existen casos en los cuales este supuesto no es eladecuado para los datos de corte transversal.

Otra violacion al supuesto del muestreo aleatorio ocurre cuando se muestreanunidades que son relativamente grandes respecto de la poblacion, en particular enel caso de unidades geograficas.



Figura: Datos de corte transversal-Encuesta Residencial de Consumo y Uso de Energıa



Datos de series de tiempo

Los datos de series de tiempo corresponden a observaciones de una variable o masen el tiempo.

Ejemplos: series de precios de activos, series de la oferta de dinero, precios, PBI,etc. Uno de los aspectos mas importantes de las series de tiempo es que permitenevaluar la dinamica de las variables a traves de comportamientos pasados.

El analisis de series de tiempo requiere de tecnicas mas sofisticadas, las cualespermiten explotar la naturaleza de dependencia de las series de tiempo. Por otrolado, se debe prestar especial atencion a la frecuencia de los datos (diarios,semanales, mensuales, trimestrales, anuales) y a la estacionalidad que puedenpresentar.



Figura: Datos de series de tiempo-Demanda agregada de electricidad



Figura: Series de tiempo



Datos transversales agrupados(pooled cross section)

Cuando se tienen dos o mas muestras en distintos momentos del tiempo. Si cadamuestra es aleatoria y contiene las mismas preguntas, se pueden juntar con elobjetivo de ampliar el tamano de la muestra.

Notese que cada muestra constituye un corte transversal y en esa medida no tieneporque contener a las mismas observaciones.

Una de las ventajas que tiene esta estructura de datos es que permite analizar losefectos de una polıtica (muestra ex ante y muestra ex post de la implementacionde la polıtica.



Figura: Datos transversales agrupados-precios de casas en dos anos.



Datos de panel (panel or longitudinal data)

Un conjunto de datos de panel consiste de series de tiempo para cada unidad deanalisis (entrada) del corte transversal.

Las ventajas del uso de datos de panel son: ampliacion de la muestra, analisisdinamico, permite controlar por heterogeneidad no observable.

El uso de mas informacion puede facilitar la inferencia causal en situaciones en lasque inferir causalidad podrıa ser muy dificil si solo se cuenta con informacion decorte transversal.

El uso de datos de panel permite estudiar la importancia de los rezagos en elcomportamiento o en el resultado de una decision.



Figura: Datos de panel-Empresas de distribucion de electricidad (1996-2006)


Causalidad y ceteris paribus en el analisis econometrico

Uno de los objetivos de realizar el analisis econometrico es inferir si una variabletiene un efecto causal sobre otra.

Ası, la nocion de ceteris paribus (“otros factores relevantes permanecenconstantes”) juega un rol importante en el analisis causal.

Sin embargo, es complicado inferir relaciones de causalidad debido a la naturalezade las relaciones economicas y la dificultad de que el supuesto de ceteris paribusse cumpla.


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