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sábado, 28 de agosto de 2021

Econometria ¿Por qué una disciplina aparte?

 Como indican las defi niciones anteriores, la econometría es una amalgama de teoría económica, economía matemática, estadística económica y estadística matemática. Aun así, la materia merece un estudio separado por las siguientes razones.

La teoría económica hace afi rmaciones o formula hipótesis de naturaleza sobre todo cualitativa. Por ejemplo, la teoría microeconómica establece que, si no intervienen otros factores, se espera que la reducción del precio de un bien aumente la cantidad demandada de ese bien. Así, la teoría económica postula una relación negativa o inversa entre el precio y la cantidad demandada de un bien. Pero la teoría por sí sola no proporciona medida numérica alguna de la relación entre los dos; no dice cuánto aumentará o se reducirá la cantidad como resultado de un cambio determinado en el precio del bien. El trabajo del econometrista es proporcionar tales estimaciones numéricas. En otras palabras, la econometría da contenido empírico a gran parte de la teoría económica.

El interés principal de la economía matemática es expresar la teoría económica en una forma matemática (ecuaciones) sin preocuparse por la capacidad de medición o de verifi cación empírica de la teoría. La econometría, como ya apuntamos, se interesa sobre todo en la verifi cación empírica de la teoría económica. Como veremos, el econometrista suele emplear ecuaciones matemáticas, propuestas por el economista matemático, pero las expresa de forma que se presten para la prueba empírica. Y esta conversión de ecuaciones matemáticas en ecuaciones econométricas requiere una gran dosis de ingenio y destreza.

La estadística económica se relaciona en primer lugar con la recopilación, procesamiento y presentación de cifras económicas en forma de gráfi cos y tablas. Éste es el trabajo del estadístico económico, cuya actividad principal consiste en recopilar cifras sobre el producto nacional bruto (PNB), empleo, desempleo, precios, etc. Los datos así reunidos constituyen la materia prima del trabajo econométrico. Pero el estadístico económico no va más allá de la recolección de información, pues no le conciernen las cifras recopiladas para probar las teorías económicas. Sin duda, es el econometrista quien se ocupa de realizar esta labor.

Aunque la estadística matemática proporciona muchas herramientas para esta ciencia, el econometrista a menudo necesita métodos especiales por la naturaleza única de la mayoría de las cifras económicas, pues no se generan como resultado de un experimento controlado. El econometrista, como el meteorólogo, suele depender de cifras que no controla directamente. Como observa Spanos, acertadamente:

En econometría, el que construye el modelo a menudo se enfrenta a datos provenientes de la observación más que de la experimentación. Esto tiene dos implicaciones importantes para la creación empírica de modelos en econometría. Primero, se requiere que quien elabore modelos domine muy distintas habilidades en comparación con las que se necesitan para analizar los datos experimentales… Segundo, la separación de quien recopila los datos y el analista exige que quien elabora modelos se familiarice por completo con la naturaleza y la estructura de los datos en cuestión.

miércoles, 25 de agosto de 2021

¿Qué es la econometría?

En términos literales econometría signifi ca “medición económica”. Sin embargo, si bien es cierto que la medición es una parte importante de la econometría, el alcance de esta disciplina es mucho más amplio, como se deduce de las siguientes citas:

  • La econometría, resultado de cierta perspectiva sobre el papel que desempeña la economía, consiste en la aplicación de la estadística matemática a los datos económicos para dar soporte empírico a los modelos construidos por la economía matemática y obtener resultados numéricos.
  • . . . la econometría puede definirse como el análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales, basados en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación, relacionados mediante métodos apropiados de inferencia.
  • La econometría se defi ne como la ciencia social en la cual las herramientas de la teoría económica, las matemáticas y la inferencia estadística se aplican al análisis de los fenómenos económicos. 
  • La econometría tiene que ver con la determinación empírica de las leyes económicas. 
  • El arte del econometrista consiste en encontrar un conjunto de supuestos lo bastante específi cos y realistas para que le permitan aprovechar de la mejor manera los datos con que cuenta.
  • Los econometristas… son una ayuda decisiva en el esfuerzo por disipar la mala imagen pública de la economía (cuantitativa o de otro tipo) considerada como una materia en la cual se abren cajas vacías, suponiendo la existencia de abrelatas, para revelar un contenido que diez economistas interpretarán de 11 maneras diferentes.
  • El método de la investigación econométrica busca en esencia una conjunción entre la teoría económica y la medición real, con la teoría y la técnica de la inferencia estadística como puente.

lunes, 16 de agosto de 2021

Dawn C. Porter

 Dawn Porter ha sido profesora adjunta del Departamento de Administración de Operaciones de la Marshall School of Business de la University of Southern California (USC) desde el otoño de 2006. En la actualidad imparte clases de introducción a la estadística tanto en licenciatura como en maestría en la Escuela de Administración. Antes de incorporarse al cuerpo docente de la USC, de 2001 a 2006, Dawn fue profesora adjunta de la McDonough School of Business en la Georgetown University, y antes de eso fue profesora visitante del Departamento de Psicología de la Graduate School of Arts and Sciences en la New York University (NYU). En NYU impartió diversos cursos sobre métodos estadísticos avanzados y también fue profesora de la Stern School of Business. Obtuvo su doctorado en Estadística en la Stern School.

Las áreas de interés para la investigación de Dawn son análisis categórico, medidas de acuerdo, creación de modelos multivariados y aplicaciones en el campo de la psicología. Su investigación actual examina los modelos de subasta en internet desde una perspectiva estadística. Ha presentado sus estudios de investigación en las conferencias de Joint Statistical Meetings, las reuniones del Decision Sciences Institute, la Conferencia Internacional sobre Sistemas de Información, varias universidades, como la London School of Economics y NYU, así como en diversas series de seminarios sobre comercio electrónico y estadística. Dawn es también coautora de Essentials of Business Statistics, 2a. edición, McGraw-Hill/Irwin, 2008. Fuera del ámbito académico, Dawn fue contratada como consultora en estadística de KPMG, Inc. También trabajó como consultora en estadística para muchas otras empresas importantes, entre otras, Ginnie Mae, Inc., Toys R Us Corporation, IBM, Cosmaire, Inc., y New York University (NYU) Medical Center.

viernes, 13 de agosto de 2021

Damodar N. Gujarati

Después de enseñar durante más de 25 años en la City University of New York y 17 años en el Departamento de Ciencias Sociales de la U.S. Military Academy en West Point, Nueva York, el doctor Gujarati es actualmente profesor emérito de economía de la Academia. El doctor Gujarati recibió el grado de M.Com de la Universidad de Bombay en 1960, el grado de M.B.A. de la Universidad de Chicago en 1963 y el grado de Ph.D. de la Universidad de Chicago en 1965. El doctor Gujarati ha publicado una gran cantidad de trabajos en reconocidas revistas nacionales e internacionales, como Review of Economics and Statistics, Economic Journal, Journal of Financial and Quantitative Analysis y Journal of Business. El doctor Gujarati fue miembro del Consejo Editorial de Journal of Quantitative Economics, publicación ofi cial de la Sociedad Econométrica de India. El doctor Gujarati es también autor de Pensions and the New York Fiscal Crisis (The American Enterprise Institute, 1978), Government and Business (McGraw-Hill,
1984) y Essentials of Econometrics (McGraw-Hill, 3a. ed., 2006). Los libros del doctor Gujarati sobre econometría se han traducido a diversos idiomas.

El doctor Gujarati fue profesor visitante de la Universidad de Sheffi eld, Inglaterra (1970- 1971), profesor visitante Fulbright en India (1981-1982), profesor visitante en la Facultad de Administración de la Universidad Nacional de Singapur (1985-1986) y profesor visitante de econometría de la Universidad de Nueva Gales del Sur, Australia (durante el verano de 1988). El doctor Gujarati ha dictado numerosas conferencias sobre temas micro y macroeconómicos en países como Australia, China, Bangladesh, Alemania, India, Israel, Mauricio y la República de Corea del Sur.

miércoles, 4 de agosto de 2021

Modelo TOBIT Parte 2

¿Es posible estimar la regresión (16.14.1) utilizando solamente n1 observaciones y simplemente no preocuparse por las n2 observaciones restantes? La respuesta es no, ya que las estimaciones MCO de los parámetros obtenidos del subconjunto de n1 observaciones estaran sesgadas y serán inconsistentes.

Para ver esto, considérese la figura 16.7. Como lo muestra esta figura, si Y no es observado, todas esas observaciones (= n2) quedaran sobre el eje horizontal. Si Y es observado, las observaciones (= n1)  quedaran en el plano Y-X. Es intuitivamente claro que si se estima una regresion basada en las n1 observaciones solamente, los coeficientes resultantes del intercepto y de la pendiente estan limitados a ser diferentes de los que se obtendrian si todas las n1 + n2 observaciones fueran tenidas en cuenta.

¿Cómo se estiman entonces los modelos de regresién tobit (o censurados), tales como (16.14.1)?

No se trabajará en los cálculos matematicos pero, para estimar los parámetros de tales modelos puede utilizarse el método de maxima verosimilitud (véase el capitulo 4). La mayoria de los paquetes de computador mas comunes, tales como ET, SHAZAM y RATS, tienen ahora programas para estimar los modelos tobit. Se presentara ahora un ejemplo ilustrativo.