Portafolios De Econometria

Portafolios de Econometria

TEMA 4. MODELIZACIÓN E INFORMACIÓN ECONÓMICA.

4.1. La modelización en economía.

4.1.1. Econometría, fundamentos y naturaleza.

La ECONOMETRÍA es la rama de la Economía que se ocupa de la estimación práctica de las relaciones económicas.

La econometría permite pedir la relación que hay entre dos variables. En resumen, es la medición empírica de las variables econométricas.

Un aspecto relevante de nuestro estudio econométrico es la especificación del modelo que tiene como objeto representar lo más aproximadamente posible el fenómeno bajo estudio, es decir, un modelo, en resumen, es una representación de la realidad.

Son dos los componentes fun¬damentales de cualquier estudio econométrico: teoría y hechos.

Así, el enfoque econométrico combina teoría y hechos en una forma particu¬lar. Desde el punto de vista de la teoría, la econometría puede ser considerada como la aplicación de la teoría económica a los datos del "mundo real". A la inversa, desde el punto de vista de los hechos, la econometría puede considerar¬se como un modo sistemático para estudiar historia económica.

4.1.2. Propósitos de la econometría.

El análisis estructural es el uso de un modelo econométrico estimado, para efectuar la medición cuantitativa de relaciones económicas.

La predicción es la aplicación de un modelo econométrico estimado, para predecir valores cuantitativos de ciertas variables fuera de la muestra de datos realmente observados.

La evaluación de políticas es el manejo de un modelo econométrico estimado para elegir entre políticas alternas.

Un ejemplo - la curva de demanda y la elasticidad precio de la demanda.

La estimación de elasticidades precio de la demanda para bienes o servicios particulares es un ejemplo de un estudio econométrico. Combina la teoría, aquí representada por el modelo de la curva de demanda, con hechos, que en este caso sólo son dos pares de precios-cantidades. La técnica de estimación es la fórmula de la elasticidad arco. Las medidas numéricas resultantes para el grado de respuesta de la cantidad demandada al precio son de interés conside¬rable para propósitos de análisis estructural. También son útiles para propósi¬tos de evaluación de políticas, por ejemplo, para predecir las importaciones de petró¬leo del próximo año o para decretar impuestos adecuados a la gasolina.

Un segundo ejemplo - la función consumo.

La medición de la PMC ejemplifica un estudio econométrico, mismo que combina teoría (de la función consumo) y datos (sobre el consumo y el ingreso agregados) con técnicas econométricas [por ejemplo, la estimación definida antes]. Tal medición es importante para comprender la macroestructura de la econo¬mía, predecir los futuros niveles de ingreso (y de empleo) agregado y analizar propuestas de políticas monetarias y fiscales alternativas.

4.2. Construcción de modelos econométricos.

Por definición, un modelo es cualquier representación de un fenómeno real tal como un proceso o sistema real.

La modelística –el arte de construir modelos– es una parte integral en la mayoría de las ciencias, ya sean físicas o sociales, debido a que los sistemas del mundo real bajo consideración, por lo común, son enormemente complejos.

El balance adecuado entre realismo y maleabilidad es la esencia de la "bue¬na" modelística. Un "buen" modelo es realista y maleable.

4.2.1. Tipos de modelos.

• Modelo verbal/lógico: es el tipo más sencillo de modelo y el que usualmente se utiliza primero en cualquier campo de investigación. Este enfoque emplea analogías verbales, tales como la metáfora y el símil; el modelo resultan¬te a menudo se denomina un paradigma.

• Modelo físico. En ciertos casos el sistema del mundo real es físico y puede obtenerse un modelo mediante un ajuste a escala apropiado, hacia arriba o hacia abajo.

• Modelo geométrico, que representa geométricamente las relaciones. Un modelo geométrico utiliza un diagrama para indicar las interrelaciones entre variables. Como el número de dimensiones disponible es limitado, se utilizan pocas variables. Para usar más variables, se emplea un modelo algebraico.

4.2.2. Modelos algebraicos.

El modelo algebraico, para propósitos econométricos, es el tipo de modelo más importante; representa el sistema del mundo real (real world system) a través de un sistema de ecuaciones.

El modelo macroeconómico simple, ejemplifica la naturaleza general de los modelos algebraicos. Tales modelos constan de varias ecuaciones que pueden ser de comportamiento, como la función consu¬mo, una condición de equilibrio, tal como la del ingreso nacional, o de algún otro tipo, pero cada ecuación con un significado y un papel separados en el modelo.

4.2.3. Modelos econométricos.

Un modelo econométrico es un tipo especial de modelo algebraico, estocástico, esto es, que incluye una o más variables aleatorias. Representa un sistema a tra¬vés de un conjunto de relaciones estocásticas entre las variables del sistema.

Un modelo econométrico puede ser lineal o no lineal. El supuesto de linealidad es muy importante tanto para probar teoremas matemáticos y estadísticos en relación con tales modelos, como para calcular los valores que adoptan las variables en los mismos.

No debería exagerarse la importancia del supuesto de linealidad. Primero, muchas relaciones económicas, y en otras ciencias sociales, son lineales por na¬turaleza propia. La condición de equilibrio del ingreso nacional, por ejemplo, es lineal, tanto como lo son las definiciones de gasto, ingreso, costo y ganancia. Segundo, el supuesto de linealidad sólo se aplica a los parámetros, no a las variables del modelo.

Una tercera razón es que, a menudo, un modelo no lineal puede ser transformado en un modelo lineal. La transformación logarítmica puede emplearse en muchos casos.

Una cuarta razón para no exagerar el supuesto de linealidad es que cualquier función continua puede ser aproximada de modo razonable por una función lineal en un rango apropiado; por ejemplo, vía una serie de expansión de Taylor.

Otra característica importante de un modelo econométrico es su calidad de estocástico, en oposición al determinístico. Un modelo estocástico incluye va¬riables aleatorias, no así un modelo determinístico.

4.3. Información

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