¿Qué es la econometria?

 La econometría es una rama de la economía que se ocupa del análisis cuantitativo de datos económicos y financieros. Se utiliza para entender y predecir el comportamiento de los mercados y para evaluar políticas económicas. La econometría se basa en el uso de modelos matemáticos y estadísticos para analizar datos y hacer inferencias sobre el comportamiento de la economía.

Los econometristas utilizan técnicas matemáticas y estadísticas para analizar datos económicos y financieros y para evaluar la relación entre variables económicas. Por ejemplo, pueden utilizar modelos econometricos para analizar la relación entre el nivel de empleo y el nivel de producción, o para predecir el comportamiento de los precios en el futuro.

La econometría es una disciplina importante en la toma de decisiones en el ámbito empresarial y gubernamental, ya que permite a los decisores tomar decisiones basadas en análisis cuantitativos y en predicciones precisas sobre el comportamiento de la economía y los mercados.

Metodología de la econometría - Lecturas sugeridas

 El tema de la metodología econométrica es vasto y controvertido. Para los interesados en este tema, sugiero los siguientes libros:

Neil de Marchi y Christopher Gilbert, eds., History and Methodology of Econometrics, Oxford University Press, Nueva York, 1989. En esta colección de lecturas se analizan los primeros trabajos sobre metodología econométrica. El análisis se extiende al método británico de la econometría relacionado con cifras de series de tiempo, es decir, datos recopilados a través de un periodo determinado.

Wojciech W. Charemza y Derek F. Deadman, New Directions in Econometric Practice: General to Specifi c Modelling, Cointegration and Vector Autoregression, Edward Elgar, Hants, Inglaterra, 1997. Los autores critican el método tradicional de la econometría y dan una exposición detallada de nuevos enfoques a la metodología econométrica.

Adrian C. Darnell y J. Lynne Evans, The Limits of Econometrics, Edward Elgar, Hants, Inglaterra, 1990. Este libro presenta un análisis, en cierta medida equilibrado, de los diversos enfoques metodológicos a la econometría, con una renovada fi delidad a la metodología econométrica tradicional.

Mary S. Morgan, The History of Econometric Ideas, Cambridge University Press, Nueva York, 1990. La autora proporciona una perspectiva histórica excelente sobre la teoría y la práctica de la econometría, con un análisis a fondo de las primeras contribuciones de Haavelmo (Premio Nobel de Economía 1990) a la econometría. Con el mismo espíritu, David F. Hendry y Mary S. Morgan antologaron escritos seminales para la econometría en The Foundation of Econometric Analisis, Cambridge University Press, Gran Bretaña, 1995, con el objeto de mostrar la evolución de las ideas econométricas a través del tiempo.

David Colander y Reuven Brenner, eds., Educating Economists, University of Michigan Press, Ann Arbor, Michigan, 1992. El texto presenta un punto de vista crítico, en ocasiones agnóstico, de la enseñanza y práctica de la economía.

Para consultar sobre los temas de estadística y econometría bayesianas, los siguientes libros pueden ser útiles: John H. Dey, Data in Doubt, Basil Blackwell, Oxford, University Press, Inglaterra, 1985; Peter M. Lee, Bayesian Statistics: An Introduction, Oxford University Press, Inglaterra, 1989; y Dale J. Porier, Intermediate Statistics and Econometrics: A Comparative Approach, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1995. Una referencia avanzada es Arnold Zellner, An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics, John Wiley & Sons, Nueva York, 1971. Otro libro de consulta avanzada es Palgrave Handbook of Econometrics. Volumen I. Econometric Theory, Terence C. Mills y Kerry Patterson, eds., Palgrave Macmillan, Nueva York, 2007.

Metodología de la econometría - La función de la computadora

 El análisis de regresión, herramienta de uso diario de la econometría, no sería posible hoy en día sin la computadora y el software estadístico. (Créanme, yo crecí en la generación de la regla de cálculo.) Por fortuna, ya existen muchos paquetes de regresión excelentes, tanto para las computadoras centrales (mainframe) como para las microcomputadoras, y con el tiempo la lista crece. Los paquetes de software de regresión, como ET, LIMDEP, SHAZAM, MICRO TSP, MINITAB, EVIEWS, SAS, SPSS, BMD, STATA, Microfi t y PcGive tienen la mayoría de las técnicas econométricas y las pruebas analizadas en este libro.

En esta obra ocasionalmente pediremos al lector realizar experimentos Monte Carlo con uno o más paquetes estadísticos. Los experimentos Monte Carlo son ejercicios “divertidos” que capacitarán al lector para apreciar las propiedades de diversos métodos estadísticos analizados en este libro. Detallaremos sobre los experimentos Monte Carlo en las secciones pertinentes.

Metodología de la econometría - Requisitos matemáticos y estadísticos

 A pesar de que este libro está escrito en un nivel elemental, el autor supone que el lector conoce los conceptos básicos de la estimación estadística y las pruebas de hipótesis. Sin embargo, para quienes deseen refrescar sus conocimientos, en el apéndice A se ofrece una revisión amplia pero no técnica de los conceptos estadísticos básicos de esta obra. Respecto de las matemáticas, es deseable, aunque no esencial, estar más o menos al día con las nociones de cálculo diferencial. Si bien la mayoría de los textos universitarios de econometría emplea con libertad el álgebra matricial, deseo aclarar que este libro no la requiere. Sostengo la fi rme convicción de que las ideas fundamentales de econometría pueden transmitirse sin álgebra matricial. Sin embargo, para el benefi cio del estudiante amigo de las matemáticas, el apéndice C resume la teoría de regresión básica en notación matricial. Para estos estudiantes, el apéndice B proporciona un resumen sucinto de los principales resultados del álgebra matricial.

Metodología de la econometría - Tipos de econometría

 Como deja entrever el esquema de clasifi cación en la fi gura I.5, la econometría se divide en dos amplias categorías: econometría teórica y econometría aplicada. En cada categoría se puede tratar la materia según la tradición clásica o la bayesiana. En este libro destacamos el enfoque clásico. Para el enfoque bayesiano, el lector puede consultar las referencias al fi nal del capítulo.

La econometría teórica se relaciona con la elaboración de métodos apropiados para medir las relaciones económicas especifi cadas por los modelos econométricos. En este aspecto, la econometría se apoya en gran medida en la estadística matemática. Por ejemplo, un método muy popular en este libro es el de mínimos cuadrados. La econometría teórica debe expresar los supuestos de este método, sus propiedades y lo que les sucede cuando no se cumplen uno o más de los supuestos del método.

En la econometría aplicada utilizamos herramientas de la econometría teórica para estudiar algunos campos especiales de la economía y los negocios, como la función de producción, la función de inversión, las funciones de demanda y de oferta, la teoría de portafolio, etcétera. 

Este libro se refi ere en gran parte al desarrollo de los métodos econométricos, sus supuestos, usos y limitaciones. Ilustramos estos métodos con ejemplos en diversas áreas de la economía y los negocios. Pero éste no es un libro de econometría aplicada en el sentido de que investigue a fondo un campo particular de aplicación económica. Para esa labor existen textos especializados. Al fi nal de esta obra proporcionamos referencias de algunos de ellos.

Metodología de la econometría - Elección entre modelos rivales

 Cuando una dependencia gubernamental (digamos, el Departamento de Comercio de Estados Unidos) recopila datos económicos, como los de la tabla I.1, no necesariamente tiene una teoría económica en mente. Por tanto, ¿cómo sabe en realidad que los datos respaldan la teoría keynesiana de consumo? ¿Se debe acaso a que la función consumo keynesiana (es decir, la línea de regresión) de la figura I.3 se aproxima mucho a los puntos reales que representan a los datos? ¿Será posible que otro modelo (teoría) de consumo se ajuste igual de bien a los datos? Por ejemplo, Milton Friedman elaboró un modelo de consumo, la hipótesis de ingreso permanente.15 Robert Hall también creó un modelo de consumo, llamado hipótesis del ciclo de vida del ingreso permanente. ¿Alguno o ambos modelos pueden también ajustarse a los datos de la tabla I.1?

En resumen, la interrogante con que se enfrenta en la práctica un investigador es: ¿cómo elegir entre modelos o hipótesis que compiten entre sí, dado un fenómeno determinado, como la relación entre consumo e ingreso? Como observa Miller:

Ningún encuentro con los datos signifi ca un paso adelante hacia la confi rmación genuina, a menos que la hipótesis se las arregle mejor con esos datos que algún rival natural. . . . Lo que fortalece aquí a una hipótesis es una victoria que, al mismo tiempo, es una derrota para una posible rival.17

Entonces, ¿cómo elegir entre los varios modelos o hipótesis en disputa? Aquí Clive Granger da un consejo que vale la pena:

Me gustaría proponer que en el futuro, cuando a uno se le presente una nueva teoría o modelo empírico, se plantee las siguientes preguntas:

i) ¿Qué propósito tiene? ¿Qué tipo de decisiones económicas ayuda a tomar?

ii) ¿Existe alguna evidencia presente que me permita evaluar su calidad en comparación con teorías o modelos alternos?

Pienso que si se les da la debida atención a estos planteamientos se fortalecerá la investigación y el análisis económicos.

Conforme avancemos en este libro, saldrán al paso diversas hipótesis que compiten entre sí y que tratan de explicar varios fenómenos económicos. Por ejemplo, los estudiantes de economía conocen ya el concepto de la función producción, que representa básicamente una relación entre la producción y los insumos (capital y trabajo). En la bibliografía, dos funciones producción muy conocidas son la de Cobb-Douglas y la de elasticidad constante de sustitución. Con los datos de producción e insumos tendremos que averiguar cuál de las dos funciones producción, si acaso alguna lo hace, se ajusta bien a los datos.

La metodología econométrica clásica, consistente en los ocho pasos que acabamos de presentar, es neutral en el sentido de que sirve para probar cualquiera de estas hipótesis rivales.

¿Es posible elaborar una metodología lo bastante amplia para abarcar hipótesis contendientes? La respuesta implica un tema polémico e intrincado que analizaremos en el capítulo 13, tras entender la teoría econométrica necesaria.

Metodología de la econometría - Uso del modelo para fines de control o de políticas

 Suponga que tenemos la función keynesiana de consumo estimada dada en (I.3.3). Suponga además que el gobierno considera que un nivel de gasto de aproximadamente 8 750 (miles de millones de dólares de 2000) mantendrá la tasa de desempleo en su nivel actual de cerca de 4.2 por ciento (estimación para principios del 2006). ¿Qué nivel de ingreso garantizará la cantidad de gasto de consumo fi jado como meta?

Si los resultados de la regresión dados en la ecuación (I.3.3) parecen razonables, la aritmética simple mostrará que

8 750 = −299.5913 + 0.7218(PIB2006) (I.3.6)

que da X = 12 537, aproximadamente. Es decir, un nivel de ingresos de alrededor de 12 537 (miles de millones) de dólares, con una PMC de cerca de 0.72, producirá un gasto aproximado de 8 750 millones de dólares.

Como indican estos cálculos, un modelo estimado sirve para fi nes de control o de políticas públicas. Mediante una mezcla apropiada de política fi scal y monetaria, el gobierno puede manejar la variable de control X para producir el nivel deseado de la variable objetivo Y. La figura I.4 resume la anatomía de la creación de los modelos econométricos clásicos. 

Metodología de la econometría - Pronóstico o predicción

 Si el modelo escogido no refuta la hipótesis o la teoría en consideración, servirá para predecir el (los) valor(es) futuro(s) de la variable dependiente Y, o de pronóstico, con base en el (los) valor(es) futuro(s) conocido(s) o esperado(s) de la variable explicativa, o predictora, X.

Para ilustrarlo, suponga que queremos predecir la media del gasto de consumo para 2006. El valor del PIB para 2006 fue de 11 319.4 millones de dólares.14 Colocamos esta cifra del PIB en el lado derecho de la ecuación (I.3.3) y obtenemos:

o casi 7 870 millones de dólares. Por tanto, con ese valor del PIB, la media o el promedio del gasto de consumo previsto es de alrededor de 7 870 millones de dólares. El valor real del gasto de consumo registrado en 2006 fue de 8 044 millones de dólares. El modelo estimado (I.3.3), por tanto, subpredijo el gasto de consumo real por casi 174 000 millones de dólares. Se diría que el error de predicción es de aproximadamente 174 000 millones de dólares, que representa alrededor de 1.5% del valor real del PIB para 2006. Cuando analicemos a profundidad el modelo de regresión lineal en los siguientes capítulos, trataremos de averiguar si un error de esa naturaleza es “pequeño” o “grande”. Pero lo que ahora importa es observar que tales errores de predicción son inevitables, dada la naturaleza estadística del análisis.

Existe otro uso del modelo estimado (I.3.3). Suponga que el presidente decide proponer una reducción del impuesto sobre la renta. ¿Cuál será el efecto de dicha política en el ingreso y por consiguiente en el gasto de consumo, y a fi nal de cuentas en el empleo? Suponga que como resultado de estos cambios de política se incrementa el gasto en inversión. 

¿Cuál será el efecto en la economía? De acuerdo con la teoría macroeconómica, el cambio en el ingreso generado por un cambio equivalente a un dólar, por ejemplo, en el gasto en inversión está dado por el multiplicador del ingreso (M), el cual se define como

Si utilizamos la PMC de 0.72 obtenida en la ecuación (I.3.3), este multiplicador se convierte en

M = 3.57. Es decir, un aumento (o reducción) de un dólar en la inversión al final generará un incremento (o reducción) de más de tres veces en el ingreso; advierta que el multiplicador demora

algún tiempo en actuar.

El valor crítico en este cálculo es la PMC, pues M depende de él. Y este valor estimado de la PMC se obtiene de modelos de regresión como el de la ecuación (I.3.3). Así, un valor estimado cuantitativo de la PMC proporciona información valiosa para fi nes de políticas públicas. Al conocer la PMC, se puede predecir el curso futuro del ingreso, el gasto de consumo y el empleo que sigue a un cambio en las políticas fi scales del gobierno.

Metodología de la econometría - Pruebas de hipótesis

 En el supuesto de que el modelo ajustado sea una aproximación razonablemente buena de la realidad, tenemos que establecer criterios apropiados para comprobar si los valores estimados obtenidos en una ecuación como la (I.3.3), por ejemplo, concuerdan con las expectativas de la teoría que estamos probando. De acuerdo con los economistas “positivos”, como Milton Friedman, una teoría o hipótesis no verificable mediante la evidencia empírica no puede ser admisible como parte de la investigación científica.

Como ya señalamos, Keynes esperaba que la PMC fuera positiva pero menor que 1. En el ejemplo observamos que la PMC es alrededor de 0.72. Pero antes de aceptar este resultado como confi rmación de la teoría keynesiana de consumo, debemos averiguar si esta estimación está lo bastante abajo de la unidad para convencernos de que no se trata de un suceso debido al azar o de una peculiaridad de los datos. En otras palabras, ¿es 0.72 estadísticamente menor que 1? Si lo es, puede apoyar la teoría de Keynes.

Tal confirmación o refutación de las teorías económicas con fundamento en la evidencia muestral se basa en una rama de la teoría estadística conocida como inferencia estadística (pruebas de hipótesis). A lo largo de este libro veremos cómo realizar en la práctica este proceso de inferencia.

Metodología de la econometría - Estimación del modelo econométrico

 Ahora que tenemos los datos, la siguiente labor es estimar los parámetros de la función consumo. La estimación numérica de los parámetros da contenido empírico a la función consumo. En el capítulo 3 explicaremos el mecanismo real para estimar los parámetros. Por el momento, note que la técnica estadística conocida como análisis de regresión es la herramienta principal para obtener las estimaciones. Con esta técnica y los datos de la tabla I.1 obtuvimos los siguientes valores estimados de β1 y β2, a saber, −299.5913 y 0.7218. Así, la función consumo estimada es 

El acento circunflejo (sombrero) sobre Y indica que es un valor estimado.11 En la figura I.3 se muestra la función consumo estimada (es decir, la línea de regresión).

Como se aprecia en la fi gura I.3, la línea de regresión se ajusta bien a los datos, pues los puntos que corresponden a los datos están muy cercanos a ella. En esta gráfi ca vemos que de 1960 a 2005 el coeficiente de la pendiente (es decir, la PMC) fue de alrededor de 0.72, lo que indica que para el periodo muestral un incremento de un dólar en el ingreso real produjo, en promedio, un incremento cercano a 72 centavos en el gasto de consumo real.12 Decimos “en promedio” porque la relación entre consumo e ingreso es inexacta; como se deduce de la fi gura I.3, no todos los puntos correspondientes a los datos están exactamente en la recta de regresión. Con palabras sencillas, podemos decir que, de acuerdo con los datos, el promedio o media del gasto de consumo aumentó alrededor de 72 centavos por cada dólar de incremento en el ingreso real.

Metodología de la econometría - Obtención de información

 Para estimar el modelo econométrico dado en la ecuación (I.3.2), esto es, para obtener los valores numéricos de β1 y β2, son necesarios los datos. Aunque tendremos más que decir en el siguiente capítulo sobre la importancia crucial de los datos para el análisis económico, por el momento observemos unas cifras relacionadas con la economía de Estados Unidos de 1960 a 2005, que se presentan en la tabla I.1. La variable Y en esta tabla es el gasto de consumo personal (GCP) agregado (para la economía en su conjunto), y la variable X, el producto interno bruto (PIB), una medida del ingreso agregado, ambos medidos en miles de millones de dólares de 2000. Por consiguiente, los datos están en términos “reales”, es decir, se midieron en precios constantes (2000). Estos datos se graficaron en la figura I.3 (cf. fi gura I.2). Por el momento, haga caso omiso de la recta trazada en la figura.

Metodología de la econometría - Especificación del modelo econométrico de consumo

 El modelo puramente matemático de la función de consumo dado en la ecuación (I.3.1) es de interés limitado para el econometrista, pues supone una relación exacta o determinista entre el consumo y el ingreso. Pero las relaciones entre las variables económicas suelen ser inexactas. Así, si fuéramos a obtener información sobre gasto de consumo e ingreso disponible (es decir, después de impuestos) de una muestra de, por ejemplo, 500 familias estadounidenses y graficar estos datos, con el gasto de consumo en el eje vertical y en el eje horizontal el ingreso disponible, no esperaríamos que las 500 observaciones quedaran exactamente sobre la línea recta de la ecuación (I.3.1) porque, además del ingreso, otras variables afectan el gasto de consumo, como el tamaño de la familia, las edades de sus miembros, su religión, etcétera.

Para dar cabida a relaciones inexactas entre las variables económicas, el econometrista modificaría la función determinista de consumo en la ecuación (I.3.1) de la siguiente manera:

donde u, conocida como término de perturbación o de error, es una variable aleatoria (estocástica) con propiedades probabilísticas bien defi nidas. El término de perturbación u representa todos los factores que afectan el consumo pero que no se consideran en el modelo en forma explícita.

La ecuación (I.3.2) es un ejemplo de un modelo econométrico. Más técnicamente, dicha ecuación es un ejemplo de un modelo de regresión lineal, el principal interés de este libro. La función econométrica de consumo plantea como hipótesis que la variable dependiente Y (consumo) está relacionada linealmente con la variable explicativa X (ingreso), pero que la relación entre las dos no es exacta: está sujeta a variaciones individuales.

El modelo econométrico de la función de consumo se representa gráficamente como aparece en la figura I.2.

Metodología de la econometría - Especificación del modelo matemático de consumo

 A pesar de haber postulado una relación positiva entre el consumo y el ingreso, Keynes no especifica la forma precisa de la relación funcional entre ambas cosas. Por simplicidad, un economista matemático puede proponer la siguiente forma de la función keynesiana de consumo:

donde Y = gasto de consumo y X = ingreso, y donde β1 y β2, conocidos como los parámetros del modelo, son, respectivamente, los coefi cientes del intercepto y de la pendiente.

El coeficiente de la pendiente β2 mide la PMC. En la fi gura I.1 se presenta geométricamente la ecuación (I.3.1). Esta ecuación plantea que el consumo está relacionado linealmente con el ingreso, y es un ejemplo de un modelo matemático de la relación entre consumo e ingreso, llamada en economía función consumo. Un modelo es simplemente un conjunto de ecuaciones matemáticas. Si el modelo tiene una sola ecuación, como en el ejemplo anterior, se denomina modelo uniecuacional, mientras que si tiene más de una ecuación, se conoce como modelo multiecuacional (consideraremos más adelante este tipo de modelos).

En la ecuación (I.3.1), la variable que aparece al lado izquierdo del signo de la igualdad se llama variable dependiente, y la(s) variable(s) del lado derecho se llama(n) variable(s) independiente(s), o explicativa(s). Así, en la función keynesiana de consumo, la ecuación (I.3.1), el consumo (gasto) es la variable dependiente, y el ingreso, la explicativa.

Metodología de la econometría - Planteamiento de la teoría o hipótesis

 Keynes plantea:

La ley psicológica fundamental… consiste en que los hombres [y las mujeres], como regla general y en promedio, están dispuestos a incrementar su consumo a medida que aumenta su ingreso, pero no en la misma cuantía del aumento en su ingreso.

En pocas palabras, Keynes postula que la propensión marginal a consumir (PMC), es decir, la tasa de cambio del consumo generado por una unidad (digamos, un dólar) de cambio en el ingreso, es mayor que cero pero menor que uno.

Metodología de la econometría

 ¿Cómo proceden los econometristas en el análisis de un problema económico? Es decir, ¿cuál es su metodología? Aunque existen diversas escuelas de pensamiento sobre metodología econométrica, aquí presentaremos la metodología tradicional o clásica, que aún predomina en la investigación empírica en economía y en las ciencias sociales y del comportamiento. 

En términos generales, la metodología econométrica tradicional se ajusta a los siguientes lineamientos:

1. Planteamiento de la teoría o de la hipótesis.

2. Especifi cación del modelo matemático de la teoría.

3. Especifi cación del modelo econométrico o estadístico de la teoría.

4. Obtención de datos.

5. Estimación de los parámetros del modelo econométrico.

6. Pruebas de hipótesis.

7. Pronóstico o predicción.

8. Utilización del modelo para fi nes de control o de políticas.

Para ilustrar estos pasos, consideremos la conocida teoría keynesiana de consumo.

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.

¿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.

Tipos de información

Puede haber tres tipos de datos disponibles para el análisis empírico: series de tiempo, series de corte transversal, e información combinada (combinación de series de tiempo y series de corte transversal)..

Terminología y notación (I)

Antes de proceder a un análisis formal de la teoría de regresión, se puede ver brevemente el tema de la terminología y la notación. En la teoría económica los términos variable dependiente y variable explicativa están descritos de varias maneras; a continuación se presenta una lista representativa de ellas:

variable dependiente                                variable explicativa
             ↨                                                              ↨
Variable explicada                                  Variable independiente
              ↨                                                             ↨
       Predicha                                                    Predictor
            ↨                                                                ↨
      Regresada                                                    Regresor
             ↨                                                               ↨
      Repuesta                                                      Variable de control o estímulo
          ↨                                                                 ↨
   Endógena                                                       Exógena

Aunque es un asunto de preferencia personal y de tradición, en este texto se utiliza la terminología de variable-dependiente-variable explicativa.  

Sugerencias para lecturas posteriores

El tema de la metodología econométrica es vasto y controversial. Para aquellos interesados en este tema, sugiero los siguientes libros:

Neil de Marchi y Christopher Gilbert, eds., History and Methodology of Econometrics, Oxford University Press, New York, 1989. En esta colección de lecturas se analizan los primerostrabajos realizados sobre metodología econométrica. El análisis se extiende al enfoque británico de la econometría relacionado con cifras de series de tiempo, esto es, datos recolectados durante un periodo de tiempo..

Wojciech W. Charemza y Derek F. Deadman. New Directions in Econometric Practice: General to Specific Modelling, Cointegration and Vector Autoregression, Edward Elgar Publishing Ltd. Hants, England, 1992. Los autores de este libro critican el enfoque tradicional de la econometríca.

Adrian C Darnell y J. Lynne Evans, The Limits of Econometrics, Edward Elgar Publishing Ltd., Hants, England, 1990. Este blog presenta un análisis en cierta medida balanceado de los diversos enfoques metodologicos a  la econometría, con una renovada fidelidad a la metodologia eoconometrica tradicional.