Modelos econométricos ejemplos reales

De todas las definiciones de econometría, la que más me gusta es la de Madara, de 1996: "La econometría es la aplicación de métodos estadísticos y matemáticos al análisis de datos económicos con el fin de dar contenido empírico a la teoría económica y ponerla a prueba o refutarla.

Si tuviéramos que limitar el concepto a las aplicaciones que solemos hacer en Connect, esta definición haría hincapié en los "métodos estadísticos" en lugar de en los "matemáticos" y cambiaría el término economía por el de marketing.

Los modelos econométricos son empíricos (realistas, basados en la experiencia y la observación de los hechos), no deterministas (teóricos, perfectamente predecibles en cualquier momento si se conocen todos los datos).

Supongamos que tenemos la teoría de que las ventas de un determinado producto aumentarán si le hacemos publicidad. La expresión matemática de esta teoría es.

El modelo econométrico que corresponde a esta teoría también se expresa matemáticamente de forma muy similar a la teoría, pero con un término de error adicional que "parece confirmar que la teoría es correcta cuando se analiza con determinados datos, pero cuidado que puede ser algo más matizada cuando se realiza con otros datos". En el caso de la ecuación 1, se expresa del siguiente modo.

El nuevo término Ɛt es una variable aleatoria, por lo que toda la relación representada por la ecuación es aleatoria, un aspecto muy característico del comportamiento social.

Además, las variables causales que pueden incluirse en el modelo distan mucho de ser todas (por ejemplo, un anuncio aumenta las ventas, pero su efecto no es exactamente el mismo cuando el anuncio lo ve una persona que cuando lo ve otra).

Por último, Ɛ también puede captar los errores de observación y medición que podamos cometer.

¿Para qué sirven los modelos econométricos? Hay dos usos principales.

• Explicar cómo se comportan una o más variables en función de otras variables. Por ejemplo, se puede explicar qué ocurre con la variable "venta de un producto" si se desplaza una variable que afecta a las ventas. En este sentido, yo diría que la modelización econométrica concluye y equilibra las teorías. Si las empresas realizan diferentes acciones para generar ventas, entonces necesitamos un modelo econométrico que pueda probar y cuantificar la teoría incluyendo todas las variables que reflejan estas acciones.
• Es posible predecir el comportamiento de las variables explicadas si se conocen las variables que influyen en ellas.

¿Cuáles son los componentes de un modelo econométrico? Variables y parámetros. Las variables pueden ser observables o inobservables. Las primeras se clasifican a su vez en endógenas (lo que queremos explicar) y estacionarias (lo que explicamos - puramente exógeno si es otra variable, endógeno con retardo si es un retardo de la variable que queremos explicar). Las variables inobservables son variables aleatorias que captan lo que las demás variables no pueden captar. Los parámetros son valores numéricos de la importancia de cada variable. La figura 1 ilustra el esquema.

Auditoría interna y externa

¿Qué modelos econométricos existen? Hay muchas. Depende de los criterios de clasificación utilizados (Fig. 2).

• En función del número de ecuaciones.
  • Modelo de una sola ecuación: una sola ecuación.
  • Modelo polinómico: modelo con dos o más ecuaciones.
• Según la forma de la relación
  • Modelo lineal: relación lineal
  • Modelos no lineales: relaciones no lineales
• Depende del periodo de tiempo variable.
  • Modelo estático: todas las variables en el mismo momento t.
  • Modelo dinámico: variables en diferentes momentos t, (t-1), ...

¿Qué tipo de datos se utilizan para construir un modelo econométrico? Para aplicar la estadística a la estimación de los valores de los parámetros, se necesita un conjunto de datos. Estos datos pueden incluir.

• Datos temporales o series temporales: por ejemplo, volumen de negocios por día, mes, año....
• Datos transversales en un momento concreto: por ejemplo, ciudad, persona, unidad, ... Cifras de ventas de.
• Datos de panel o una combinación de los dos anteriores: por ejemplo, ventas en una ciudad por número de días ...

¿Qué pasos debo seguir para construir un modelo econométrico?

• Indique el modelo. Para mí, este es el paso más importante. Se trata de presentar el modelo teórico que se quiere probar con el mayor detalle posible. Tienes que decidir a priori qué variables quieres incluir en el modelo y cuál debe ser la relación entre estas variables y la variable que quieres explicar.
• Recuperación y tratamiento de datos. Hay que considerar hasta dónde se quiere buscar en los datos para cada variable y si es necesario algún tipo de procesamiento o transformación para crear un modelo mejor.
• Estima los parámetros. Utilizar programas estadísticos. Realizar estimaciones con arreglo a una serie de hipótesis.
• Diagnosticar el modelo. Tendremos que comprobar que nuestras hipótesis son correctas. Los límites de algunos supuestos pueden no estar claros. Para estar seguros, podemos utilizar algunos de los datos para hacer predicciones y ver lo bien que funciona el modelo.

Un modelo econométrico es un modelo estadístico o matemático de la relación entre dos o más variables. Se utiliza para estimar el efecto de una variable sobre otra o para predecir el valor futuro de una variable.

Un modelo econométrico tiene la estructura de una variable endógena, una o más variables exógenas o explicativas y un error.

• Variables endógenas: Variables o factores causados o explicados por otro conjunto de variables independientes (determinadas por otros factores ajenos al modelo).
• Variables exógenas: Variables que determinan o explican las variables endógenas y son independientes entre sí.
• Errores: captan la influencia de otros parámetros desconocidos.

Para construir un modelo econométrico, se parte de un modelo económico que explica el comportamiento de una variable en función de otras variables. Por ejemplo, el modelo económico puede afirmar que el salario de un trabajador viene determinado principalmente por el número de años de estudio, la educación de los padres y la experiencia. De este modo, se puede construir un modelo econométrico en el que los salarios son una variable endógena y la educación, la educación de los padres y la experiencia son variables exógenas.

De lo anterior se deduce lo siguiente.

Modelo económico: w (educación, educación de los padres, experiencia).

Modelo econométrico: puede expresarse del siguiente modo.

W = B0 + B1 Ed + B2 Edp + B3 Exp + U

Dónde.

• W = Salario por hora
• Ed = años de educación
• Edp=años de educación de los padres
• Exp= Exp.
• B0, B1, B2, B3= Estimadores que muestran los efectos de los cambios en las variables exógenas acompañantes sobre las variables endógenas.
• U=Capturar efectos inobservables de errores, destrezas, habilidades, etc.

Por ejemplo, si el valor de B1 en este modelo lineal simple es 0,60, podemos decir que un aumento de un año en la educación incrementa el salario por hora (medido en euros) en 60 céntimos.

Los modelos econométricos son versátiles en la práctica. Son herramientas importantes en diversas situaciones, como la formulación de la política económica, las estrategias de venta y la fijación de la política monetaria.

Algunos ejemplos conocidos son la predicción del crecimiento del PIB, la determinación de la eficacia del gasto público, la evaluación del impacto de las subvenciones y la predicción de la demanda de productos.

Los modelos pueden ser simples, con una variable endógena y varias variables explicativas (una ecuación), o complejos, con varias ecuaciones simultáneamente.

Según el tipo de información utilizada, los modelos pueden ser

• Datos transversales: Datos sobre individuos o agentes recogidos en un momento determinado, por ejemplo, datos censales.
• Series temporales: Datos recogidos a lo largo del tiempo sobre la misma variable. Por ejemplo, el PIB de un país recogido a lo largo de un periodo de 10 años.
• Panel: unidades de información recogidas a lo largo del tiempo. Por ejemplo, la información sobre un hogar se recopila a lo largo del tiempo. Se trata de datos transversales que se siguen a lo largo del tiempo.

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