Econometría
18-05-2018
La econometría es la aplicación de métodos estadísticos a los datos económicos y se describe como la rama de la economía que pretende dar contenido empírico a las relaciones económicas. Más precisamente, es "el análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales basados en el desarrollo concurrente de la teoría y la observación, relacionados con métodos apropiados de inferencia".
Utilidad de la Econometría
La econometría es la aplicación de la estadística y las matemáticas a la economía con el fin de poner a prueba las hipótesis y pronosticar las tendencias futuras. La econometría plantea modelos económicos y los contrasta a través de pruebas estadísticas. Los resultados se comparan con ejemplos reales.
Así se utilizan modelos econométricos para explicar las relaciones entre los principales factores económicos, como el capital, el trabajo, las tasas de interés, los comportamientos de los mercados financieros, los precios de las acciones y la gestión de cartera, y las políticas fiscales y monetarias del gobierno.
Herramientas econométricas
La herramienta básica para la econometría es el modelo de regresión. En la econometría moderna, se utilizan con frecuencia otras herramientas estadísticas, pero la regresión sigue siendo el punto de partida más utilizado para un análisis. La estimación de una regresión lineal en dos variables puede visualizarse como una línea a través de puntos de datos que representan valores pareados de las variables independientes y dependientes. En función del número de variables, se usarán regresiones cuadráticas, etc.
La teoría econométrica utiliza la teoría estadística para evaluar y desarrollar métodos econométricos. Los econometras tratan de encontrar estimadores que tengan propiedades estadísticas deseables incluyendo imparcialidad, eficiencia y consistencia. Un estimador es imparcial si su valor esperado es el verdadero valor del parámetro; Es consistente si converge al valor verdadero a medida que el tamaño de la muestra se hace más grande y es eficiente si el estimador tiene un error estándar inferior al de otros estimadores no sesgados para un tamaño de muestra dado.
Los mínimos cuadrados ordinarios se usan a menudo para la estimación ya que proporciona resultados imparciales, eficientes y consistentes. Sin embargo, cuando se violan las suposiciones suposiciones o se desean otras propiedades estadísticas, se utilizan otras técnicas de estimación tales como estimación de máxima verosimilitud, método generalizado de momentos o mínimos cuadrados generalizados.
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