econometr a 1 - karollgomez.files.wordpress.com · data and databasesi una base de datos es una...
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I. Introduccion
Motivacion I
Econometrıa:Rama de la disciplina economica que concierne con la estimacion ycontraste empırico de las relaciones cuantitativas que pueden existirentre las variables economicas a partir del empleo conjunto de lateorıa economica, la matematica y la teorıa estadıstica.
Definicion sencilla:Combinacion de economıa, matematica y estadıstica.
Utilidad de la Econometrıa:...reconocida como un campo de estudio indispensable para la tomade decisiones en economıa, finanzas y negocios. Los modelos ymetodos econometricos son aplicados en la practica diaria en lasfirmas financieras, bancos comerciales y centrales, departamentos deestadıstica y organizaciones gubernamentales internacionales...(Erasmus University Rotterdam, 2006).
Motivacion II
Metodologıa de la econometrıa:
1. Planteamiento de la teorıa economica y de sus hipotesis
2. Especificacion del modelo matematico de la teorıa
3. Especificacion del modelo econometrico
4. Recoleccion y analisis de la informacion
5. Estimacion del modelo
6. Pruebas de hipotesis y pruebas de diagnostico
7. Pronostico
8. Analisis de polıtica
Motivacion III
Figura: El enfoque econometrico. Fuente: Intriligator (1978).
Ejemplos de aplicaciones:
Marketing: Prediccion de tendencias de un nuevo producto.Prediccion de como los clientes responden a determinadas campanaspublicitarias. Dado un conjunto de clientes que han comprado losproductos A o B, identificar aquellos que probablemente comprarıanel producto C...Banking: Predecir cuales clientes probablemente cambiaran de unatarjeta de credito a otra. Evaluar polıticas de prestamo con base enlas caracterısticas de los clientes...Mercados financieros: Identificar relaciones entre los indicadoresfinancieros. Estudiar portafolios de inversion y prediccion de precios.Analizar patrones de volatilidad (riesgo) en los mercados...Seguros: Identificar caracterısticas de los clientes por nuevosproductos. Hallar patrones inusuales de reclamaciones. Identificarclientes “riesgosos”...Crecimiento economico, educacion, salud, energıa,...
Data and databases I
• Una base de datos es una coleccion de datos.
• El formato mas popular para organizar los datos es en la formade tablas (tambien conocidas como matrices o arreglos dedatos).
• Cada tabla tiene la forma de un arreglo rectangular organizadoen filas y columnas, donde cada fila representa los valores detodas las variables para una simple observacion, y una columnarepresenta los valores de una simple variable para cadaobservacion.
Xn×p
=
x11 x12 · · · x1px21 x22 · · · x2p
......
. . ....
xn1 xn2 · · · xnp
,
donde xij representa el valor en la i-esima fila (i = 1, 2, . . . , n) yj-esima columna (j = 1, 2, . . . , p) de X .
Tipos de datos I
Indice: Usualmente corresponden a nombres, numeros seriales queidentifican de manera unica cada observacion en la base de datos.
Binaria: Variables que tienen solo dos posibles categorıas, tales comoSI o NO, EXITO o FALLA, MASCULINO o FEMENINO, etcetera.Son usualmente codificadas como 0 o 1 para los dos posibles casos,y es comunmente conocida como variable indicadora o dummy.
Entero: Usualmente un numero entero no negativo a menudoconocida como variable de conteo.
Continua: Variable en la cual el supuesto de continuidad depende deun numero suficiente de dıgitos (y decimales).
Tipos de datos II
Nominal: Version general de una variable binaria y tiene un numerofijo de respuestas no ordenadas. Estas respuestas son tıpicamentecodificadas de manera alfanumerica y representan categorıasdisjuntas. Ejemplos son: localizacion geografica, preferencias demarca, afiliacion a un partido polıtico,...
Ordinal: Las posibles respuestas para este tipo de variable desecuencia de caracteres (string) son linealmente ordenadas. Unejemplo son las calificaciones de bonos registradas como AA+, AA,AA-, A+, A, A-, B+, B, and B-. A menudo son codificadas sobreuna escala de “ranking”de 1–5 (or 1–10). El principal problema conestas escalas es el supuesto implıcito de equidistancia de lascalificaciones.
Tipos de datos III
Adicionalmente tambien se necesita distinguir entre variables derespuesta e insumo:
Variable de insumo: Tambien conocida como variable predictora,independiente, caracterıstica o explicativa, denotada por X , y puedeconsiderarse como fija (o controlada) a traves de un experimentodisenado estadısticamente, o estocastica si toma valores observadospero no controlados.
Variable de respuesta: Tambien conocida como variable explicada odependiente, denotada por Y , la cual es estocastica y depende de unconjunto finito de variables predictoras.
Estructura de los datos I
Existen tres tipos de datos y su diferencia radica en el tipo dedependencia que existe entre las observaciones.
I Corte transversal: tienen una observacion por individuo y seasume que son independientes entre si. Las encuestas son unafuente tipica de este tipo de datos.
I Series de tiempo: son observaciones indeadas en el tiempo y secaracterizan por la dependencia serial (en este caso el muestreoaleatorio es inapropiado).
I Panel de datos: tipicamente resulta de la combinacion de los dostipos de datos anteriores.
Estructura de los datos II
El supuesto de observaciones iid (independientes e identicamentedistrubuidas):
Por mutua independencia entiendase que :La i-esima observacion (xi , yi , zi ) es independiente de la j-esimaobservacion (xj , yj , zj)
En otras palabras la independencia implica la no relacion entre lasobserciones i y j , no es un supuesto de la relacion que existe entrexi , yi y/o zi .
Estructura de los datos III
Ası, una muestra aleatoria es un conjunto de datos en el que cadaobservacion es extraida aleatoriamente a partir de la mismadistribuicion.
De esta forma, la observacion (xi , yi , zi ) es una realizacion de ladistribucion de probabilidad conjunta F (x , y , z) la cual es conocidacomo la poblacion.
El objetivo de la inferencia estadıstica es aprender sobre lascaracterısticas de F a partir de las observaciones de la muestra. El
objetivo de la econometrıa cuantificar el impacto de un conjunto devariables (explicativas) sobre otra variable aleatoria (variablerespuesta).
Software estadıstico y econometrico
• R (http://www.r-project.org/): Sistema gratuito bajolicencia GNU (General Public License) basado en el lenguaje S.
• Matlab (http://www.mathworks.com/)
• SAS (http://www.sas.com/)
• Stata (http://www.stata.com/)
• EViews (http://www.eviews.com/)
• Limdep (https://www.limdep.com/)
• EasyReg (http://econ.la.psu.edu/~hbierens/)
• SPSS, Ox, Gauss, Shazam,...