Econometría
¿Qué es la econometría?
La econometría es el uso de modelos estadísticos y matemáticos para desarrollar teorías o probar hipótesis existentes en economía y pronosticar tendencias futuras a partir de datos históricos. Somete los datos del mundo real a ensayos estadísticos y luego compara los resultados con la teoría que se está probando.
Dependiendo de si está interesado en probar una teoría existente o en utilizar datos existentes para desarrollar una nueva hipótesis, la econometría se puede subdividir en dos categorías principales: teórica y aplicada. Aquellos que se involucran rutinariamente en esta práctica son comúnmente conocidos como econometristas.
Comprender la econometría
La econometría analiza datos usando métodos estadísticos para probar o desarrollar teoría económica. Estos métodos se basan en inferencias estadísticas para cuantificar y analizar teorías económicas aprovechando herramientas como 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 temporales.
La econometría fue iniciada por Lawrence Klein,. Ragnar Frisch y Simon Kuznets. Los tres ganaron el Premio Nobel de economía por sus contribuciones. Hoy en día, se usa regularmente entre académicos y profesionales, como comerciantes y analistas de Wall Street.
Un ejemplo de la aplicación de la econometría es estudiar el efecto ingreso utilizando datos observables. Un economista puede plantear la hipótesis de que a medida que una persona aumenta sus ingresos, también aumentarán sus gastos.
Si los datos muestran que tal asociación está presente, se puede realizar un análisis de regresión para comprender la fuerza de la relación entre el ingreso y el consumo y si esa relación es estadísticamente significativa o no, es decir, parece poco probable que sea por pura casualidad.
Métodos de 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 forma del conjunto. Estos datos pueden ser, por ejemplo, los precios históricos de un índice bursátil, las observaciones recopiladas de una encuesta de finanzas del consumidor o las tasas de desempleo e inflación en diferentes países.
Si está interesado en la relación entre el cambio de precio anual del S&P 500 y la tasa de desempleo, recopilará ambos conjuntos de datos. Luego, puede probar la idea de que un mayor desempleo conduce a precios más bajos en el mercado de valores. En este ejemplo, el precio del mercado de valores sería la 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. Esta relación podría explorarse con un modelo de regresión simple, que equivale a generar una línea de mejor ajuste entre los dos conjuntos de datos y luego probar para ver qué tan 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, 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. Esta es la herramienta más utilizada en econometría.
Algunos economistas, incluido John Maynard Keynes,. han criticado a los econometristas por confiar demasiado en las correlaciones estadísticas en lugar del pensamiento económico.
Diferentes modelos de regresión
Hay varios modelos de regresión diferentes que se optimizan según la naturaleza de los datos que se analizan y el tipo de pregunta que se hace. El ejemplo más común es la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS), que se puede realizar en varios tipos de datos transversales o de series de tiempo. Si está interesado en un resultado binario (sí-no), por ejemplo, la probabilidad de que lo despidan de un trabajo en función de su productividad, puede usar una regresión logística o un modelo probit. Hoy en día, los econometristas tienen cientos de modelos a su disposición.
La econometría ahora se lleva a cabo 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 importancia estadística para determinar la probabilidad de que surjan correlaciones por casualidad. R-cuadrado,. pruebas t,. valores p y pruebas de hipótesis nula son todos métodos utilizados por econometristas para evaluar la validez de los resultados de su modelo.
Limitaciones de la econometría
A veces se critica a la econometría por basarse demasiado en la interpretación de datos brutos sin vincularlos a la teoría económica establecida o buscar mecanismos causales. Es crucial 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 solo porque dos conjuntos de datos muestran una asociación, puede ser falso. Por ejemplo, las muertes por ahogamiento en piscinas aumentan con el PIB. ¿Una economía en crecimiento hace que la gente se ahogue? Esto es poco probable, pero quizás más personas compren piscinas cuando la economía está en auge. La econometría se ocupa en gran medida del análisis de correlación, y es importante recordar que la correlación no es igual a la causalidad.
La línea de fondo
La econometría es una disciplina popular que integra herramientas estadísticas y modelos para datos económicos, y los formuladores de políticas la utilizan con frecuencia para pronosticar el resultado de los cambios de política. Al igual que con otras herramientas estadísticas, existen muchas posibilidades de error cuando las herramientas econométricas se usan sin cuidado. Los econometristas deben tener cuidado de justificar sus conclusiones con un razonamiento sólido, así como con inferencias estadísticas.
Reflejos
La econometría también se puede utilizar para tratar de pronosticar futuras tendencias económicas o financieras.
Algunos economistas han criticado el campo de la econometría por priorizar los modelos estadísticos sobre el razonamiento económico.
La econometría se basa en técnicas como los modelos de regresión y las pruebas de hipótesis nulas.
La econometría es el uso de métodos estadísticos para desarrollar teorías o probar hipótesis existentes en economía o finanzas.
Al igual que con otras herramientas estadísticas, los econometristas deben tener cuidado de no inferir una relación causal a partir de una correlación estadística.
PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
¿Qué es la autocorrelación en econometría?
La autocorrelación mide las relaciones entre una sola variable en diferentes períodos de tiempo. Por esta razón, a veces se le llama correlación retrasada o correlación serial, ya que se usa para medir cómo el valor pasado de una determinada variable podría predecir valores futuros de la misma variable. La autocorrelación es una herramienta útil para los comerciantes, especialmente en el análisis técnico.
¿Qué es la endogeneidad en econometría?
Una variable endógena es una variable que está influenciada por cambios en otra variable. Debido a la complejidad de los sistemas económicos, es difícil determinar todas las sutiles relaciones entre diferentes factores, y algunas variables pueden ser parcialmente endógenas y parcialmente exógenas. En los estudios econométricos, los investigadores deben tener cuidado de tener en cuenta la posibilidad de que el término de error pueda estar parcialmente correlacionado con otras variables.
¿Qué son los estimadores en econometría?
Un estimador es una estadística que se utiliza para estimar algún hecho o medida sobre una población más grande. Los estimadores se utilizan con frecuencia en situaciones en las que no es práctico medir a toda la población. Por ejemplo, no es posible medir la tasa de empleo exacta en un momento específico, pero es posible estimar el desempleo sobre la base de una muestra de la población elegida al azar.
