Econometría

¿Qué es la Econometría?

La econometría es la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos que utilizan datos para desarrollar teorías o probar hipótesis existentes en economía y para pronosticar tendencias futuras a partir de datos históricos. Somete los datos del mundo real a ensayos estadísticos y luego compara y contrasta los resultados con la teoría o las teorías que se están probando.

Dependiendo de si está interesado en probar una teoría existente o en utilizar los datos existentes para desarrollar una nueva hipótesis basada en esas observaciones, la econometría puede subdividirse en dos categorías principales: teórica y aplicada. Quienes se dedican habitualmente a esta práctica son conocidos comúnmente como econometristas.

Llaves para llevar

  • La econometría es la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos que utilizan datos para desarrollar teorías o probar las hipótesis existentes en la economía.
  • La econometría se basa en técnicas como los modelos de regresión y la prueba de hipótesis nulas.
  • La econometría también puede utilizarse para tratar de prever las futuras tendencias económicas o financieras.

Comprendiendo la Econometría

La econometría analiza los datos mediante métodos estadísticos para probar o desarrollar la teoría económica. Estos métodos se basan en inferencias estadísticas para cuantificar y analizar teorías económicas mediante el uso de herramientas como las distribuciones de frecuencia, probabilidad y distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, análisis de correlación, análisis de regresión simple y múltiple, modelos de ecuaciones simultáneas y métodos de series de tiempo.

La Econometría fue iniciada por Lawrence Klein, Ragnar Frisch y Simon Kuznets. Los tres ganaron el Premio Nobel de Economía en 1971 por sus contribuciones. Hoy en día, se utiliza regularmente entre los académicos y profesionales como los comerciantes y analistas de Wall Street.

Un ejemplo de la aplicación de la econometría es el estudio del efecto de los ingresos utilizando datos observables. Un economista puede formular la hipótesis de que a medida que una persona aumenta sus ingresos, sus gastos también aumentarán. Si los datos muestran que existe esa asociación, se puede realizar un análisis de regresión para comprender la fuerza de la relación entre los ingresos y el consumo y si esa relación es estadísticamente significativa o no, es decir, parece improbable que se deba únicamente al azar.

La Metodología de la Econometría

El primer paso de la metodología econométrica es obtener y analizar un conjunto de datos y definir una hipótesis específica que explique la naturaleza y la forma del conjunto. Estos datos pueden ser, por ejemplo, los precios históricos de un índice bursátil, observaciones recogidas en una encuesta sobre las finanzas del consumidor, o las tasas de desempleo e inflación en diferentes países.

Si te interesa la relación entre el cambio de precio anual del S&P 500 y la tasa de desempleo, recopilarías ambos conjuntos de datos. Aquí, quieres probar la idea de que un mayor desempleo conduce a menores precios en el mercado de valores. El precio del mercado de valores es, por lo tanto, su variable dependiente y la tasa de desempleo es la variable independiente o explicativa.

La relación más común es lineal, lo que significa que cualquier cambio en la variable explicativa tendrá una correlación positiva con la variable dependiente, en cuyo caso se suele utilizar un modelo de regresión simple para explorar esta relación, lo que equivale a generar una línea de mejor ajuste entre los dos conjuntos de datos y luego probar para ver cuán lejos está cada punto de datos, en promedio, de esa línea.

Tenga en cuenta que puede tener varias variables explicativas en su análisis, por ejemplo, los cambios en el PIB y la inflación, además del desempleo, para explicar los precios del mercado de valores. Cuando se utiliza más de una variable explicativa, se denomina regresión lineal múltiple, el modelo que es la herramienta más utilizada en la econometría.

Diferentes modelos de regresión

Existen varios modelos de regresión diferentes que se optimizan dependiendo de la naturaleza de los datos que se analizan y el tipo de pregunta que se hace. El ejemplo más común es la regresión por mínimos cuadrados ordinarios (OLS), que puede realizarse con varios tipos de datos de corte transversal o de series temporales. Si le interesa un resultado binario (sí-no), por ejemplo, la probabilidad de ser despedido de un trabajo en función de su productividad, puede utilizar una regresión logística o un modelo probit. Hoy en día, hay cientos de modelos que un economista tiene a su disposición.

La econometría se lleva a cabo actualmente utilizando paquetes de software de análisis estadístico diseñados para estos fines, como STATA, SPSS o R. Estos paquetes de software también pueden probar fácilmente la significación estadística para apoyar que los resultados empíricos producidos por estos modelos no son simplemente el resultado del azar. Las pruebas de R-cuadrado, pruebas t, valores p y pruebas de hipótesis nula son todos métodos utilizados por los econometristas para evaluar la validez de los resultados de sus modelos.

Limitaciones de la Econometría

La econometría es criticada a veces por confiar demasiado en la interpretación de los datos en bruto sin vincularlos a la teoría económica establecida ni buscar mecanismos causales. Es fundamental que los hallazgos revelados en los datos puedan ser explicados adecuadamente por una teoría, incluso si eso significa desarrollar su propia teoría de los procesos subyacentes.

El análisis de regresión tampoco prueba la causalidad, y sólo porque dos conjuntos de datos muestren una asociación, puede ser espurio. Por ejemplo, las muertes por ahogamiento en piscinas aumentan con el PIB. ¿Una economía en crecimiento hace que la gente se ahogue? Por supuesto que no, pero tal vez más gente compre piscinas cuando la economía está en auge. La econometría se ocupa en gran medida del análisis de correlación, y recuerde que la correlación no es igual a la causalidad.

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