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I. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS
ECONOMÉTRICOS
1. MODELOS ECONÓMICOS Y MODELOS
ECONOMÉTRICOS
MODELO ECONOMICO: TEORIA ECONOMICA
NO CUANTIFICAN LAS RELACIONES
SE ESTUDIAN LAS PROPIEDADES
MODELO ECONOMETRICO:
LAS RELACIONES SE FORMULAN DE FORMA EXPLI-
CITA, CON UNOS PARAMETROS DESCONOCIDOS QUE
SE ESTIMAN A PARTIR DE DATOS DE LAS VARIA-BLES
QUE INTERVIENEN EN EL MODELO
LAS RELACIONES NO SON EXACTAS: SE INTRODU-
CEN UNAS VARIABLES O PERTURBACIONES ALEA-
TORIAS PARA INDICAR LA PARTE NO EXPLICADA POR
EL MODELO
Ejemplo: propensión marginal al consumo elasticidad del consumo respecto de la renta
C = f ( R ) PM = E C | R =
(^1) Libro: ECONOMETRÍA: MODELOS ECONOMÉTRICOS Y SERIES F 0 TEMPORALES con los paquetes (^) 6 DTSP y TSP. Editorial Reverté (calle Loreto 13-15). Barcelona. España 1998. Autor: José Mª Caridad y Ocerin. ISBN 84-291-2613—9 (dos tomos)
EJEMPLO DE MODELO
La evolución del consumo de acero (millones de Tm) en un Espa-
ña durante los (17) años 1969 a 1985 aparece en la siguiente tabla
Se trata de ver si podría predecirse el consumo que hubo en la
segunda década de los 80.
Información gráfica:
Tendencia
Inflexión en 1974
Oscilaciones cíclicas
Ayuda en la elección de una forma funcional
Modelos alternativos y t = F 06 2 0 + F 06 2 1 t + F 06 5t
yt = F 06 2 0 + F 06 2 1 t + F 06 2 2 t^2 + F 06 5t
yt = F 06 2 0 + F 06 2 1 yt -1 + F 06 5t
yt = F 06 2 0 + F 06 2 1 yt -1 + F 06 2 2 t + F 06 5t
yt = F 06 2 0 + F 06 2 1 yt -1 + F 06 2 2 t + F 06 2 3 t^2 + F 06 5t
ELEMENTOS DE UN MODELO ECONOMÉTRICO
variables : endógena ( y )
predeterminadas: exógenas ( x 1 , x 2 ,....) endógena retardada
perturbaciones aleatorias ( F 06 5 )
parámetros ( F 06 1 , F 06 2 , F 06 2 1 , F 06 2 2 ,.....)
Clases de modelos : estáticos o de corte transversal
dinámicos
uniecuacionales multiecuacionales
lineales no lineales
modelos con variable endógena numérica modelos con variable endógena cualitativa
Especificación de la forma estructural
y = F 06 1 + F 06 2 x + F 06 5
y = F 06 2 0 + F 06 2 1 x 1 + F 06 2 2 x (^) 2 + ..... + F 06 2k xk + F 06 5
ln y = F 06 1 + F 06 2 x + F 06 5
y = F 06 2 0 + F 06 2 1 x + F 06 2 2 x^2 + F 06 5
y = F 06 1 e F 0 6 2x^ + F 06 5 ln y = F 06 1 * + F 06 2x + F 06 5 *
y = F 06 1 x 1 F 0 6 2^1 x 2 F 0 6 2^2 + F 06 5 ln y = F 06 1 * + F 06 2 1 ln x 1 + F 0 6 2^2 ln x^2 +^ F 0 6 5*
y = + F 06 5
Elementos de ayuda para la especificación :
- conocimiento económico
diagramas causales
- diagramas de dispersión
medidas de asociación entre variables
tests y otras técnicas estadísticas
- probar varias especificaciones alternativas
análisis estadístico de los errores
- análisis de los resultados obtenidos y su lógica económica
predicciones
¿Qué ocurre si una especificación es inadecuada?
¿Cómo decidir si una especificación es inadecuada?
Un modelo no es la realidad, sino una representación abstracta que debe ayudar a comprender mejor la realidad.
No tiene porqué existir un mejor modelo , ni siquiera poder afirmar categóricamente que un modelo es mejor que otro.
Criterios de Akaike y de Schwarz
Contrastes diagnósticos sobre el modelo estimado
Tests sobre la especificación
Tests T para la inclusión/exclusión de
variables
Análisis de los residuos
Congruencia económica de los resultados
Lógica en las predicciones
Naturaleza de las perturbaciones aleatorias
F 0 6 5 1, F 0 6 5 2,....., F 0 6 5n
Variables aleatorias
F 0 6 5i F 0
C E N(0,
F 0
7 3^2 ),
centradas,
homocedásticas
no autocorreladas Cov(
F 0
6 5i ,
F 0
6 5j ) = 0
F 0
2 2 i
F 0
B 9 j
La estructura (ideal) de las perturbaciones es
ruido blanco
Representan a todas las variables
explicativas de y , no incluidas en el modelo,
por ser cada una de éstas poco influyentes
Naturaleza de los residuos e 1, e 2, ...., e n
Valores numéricos, positivos y negativos
Son los errores cometidos en la estimación
No deben tener tendencia en variabilidad
(heterocedasticidad), ni estar relacionados
unos con otros (autocorrelación)
FUENTES DE ESTADÍSTICAS ECONÓMICAS
EUROSTAT INTERNET
INE
BANCO DE ESPAÑA M. DE ECONOMIA
IEA
Empresas Ceprede
I.N.E.
Boletín Mensual de Estadística
Anuario Estadístico de España
Estadísticas de Población
Censos de población, viviendas, edificios
E.P.A.
Movimientos de poblacion, mortalidad,
natalidad
Estadísticas sociales
Censo electoral
Estadísticas enseñanza, hospitalarias,
judiciales, indicadores sociales
Encuesta de presupuestos familiares
Estadísticas económicas
Contabilidad Nacional
Tablas Input-Output
Macromagnitudes de la economía española
I.P.C. y otros índices de precios
Estadísticas de salarios, mercantiles,....
Coyuntura
Estadísticas agrarias, industriales y del sector
servicios
PAQUETES ECONOMÉTRICOS EN ORDENADOR
DOS
F 0
6 DTSP
TSP
Taste
WINDOWS
EViews
Rats
Forecast Pro
SCA
Autobox
Seats-Tramo
SAS/ETS
UNIX
Rats
SCA
SAS/ETS
OTROS SISTEMAS OPERATIVOS
ESTIMACION DE UN MODELO LINEAL SIMPLE
LS // Dependent Variable is Y
Sample: 1 10 Included observations: 10
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. p
C 26.85126 18.21619 1.474033 0. X 1.421890 0.836962 1.698869 0.
R-squared 0.265122 = R^2 Mean dependent var 56.
Adjusted R-squared 0.173 S.D. dependent var 21.28 =
S.E. of regression 19.35 = Akaike info criterion 6.
Sum squared resid 2995.364 = S (^) e Schwarz criterion 6.
Log likelihood -42.70056 F -statistic 2.886 = F
Durbin-Watson stat 2.2533 = DW Prob (F-statistic) 0.127 = p
Modelo estimado:
Yi = 26.85 + 1.422 x i + e i = + e i
i = 1,2,...,
VALORES ESTIMADOS Y RESIDUOS
i Y e obs Actual Fitted Residual Residual Plot
1 55 48.18 6.82 |. | . | 2 45 41.07 3.93 |. |. | 3 49 43.91 5.09 |. |. | 4 62 53.87 8.13 |. | . | 5 73 69.51 3.49 |. |. | 6 51 46.76 4.24 |. |. | 7 5 56.71 -51.71 |*. |. | 8 79 70.93 8.07 |. | *. | 9 69 62.40 6.60 |. | . | 10 72 66.66 5.34 |. |. |
