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Econometría I
Tema 1
Introducción. Datos
Económicos y Modelización
Econométrica
Grado en Administración de Empresas
Manuel de Orte
Departamento de Economía, Universidad Carlos III de Madrid
1. Introducción. (I)
¿Qué es la econometría?
Disciplina
basada
en
el
desarrollo
de
modelos
probabilísticos y de métodos de inferencia estadística,
para el estudio de relaciones económicas, el contraste
de
teorías
económicas
implementación
de
o
la
políticas
evaluación
e
económicas
o
empresariales.
Para ello tiene en cuenta la naturaleza de los datos
económicos.
2
1. Introducción. (II)
Aplicaciones más comunes:





3
Predicción de variables macroeconómicas (tipos de
interés, inflación, PIB,…).
Macroeconomía: relación inflación-desempleo, relación
inflación-masa monetaria,…
Microeconomía: relación educación-salario, relación
producción-factores productivos, relación inversión en
I+D-beneficios de una empresa,…
Finanzas: análisis de la volatilidad de los activos,
modelos de valoración de activos,…
Otras disciplinas: en sociología (relación campaña
electoral-votos obtenidos),…
1. Introducción. (III)
Análisis causal
4

Determinar los efectos de ciertas políticas.

Caracterizar
y
cuantificar
la
relación
comportamiento entre variables económicas,
acuerdo con lo que sugiere la teoría económica.
de
de
1. Introducción. (IV)
La
econometría
se
desarrolla
como
disciplina
independiente de la estadística al centrarse en el
problema inherente a la recopilación y al análisis de
datos económicos, que típicamente son datos no
experimentales (datos observacionales).
5
2. Elementos de un trabajo empírico en econometría.
6

El modelo económico.

El modelo econométrico.

Datos.
2.1. El modelo económico (I)

La teoría económica propone modelos que explican el comportamiento de
una o varias variables Y1,…,Ym en función de otra u otras variables
X1,…,Xk que se determinan fuera del modelo.

El modelo planteado puede ser más o menos formal:

7

Un modelo formal establece una o varias ecuaciones matemáticas que
describen relaciones entre variables. Dicho modelo suele estar basado
en una optimización.

Muchas veces habrá que construir un modelo que nos sirva de base o
emplear modelos menos formales basados más en la intuición.
En ambos casos, podemos clasificar las variables en:

Endógenas: se determinan dentro del modelo.

Exógenas: se determinan fuera del modelo.
2.1. El modelo económico (II)

En el caso más sencillo, podemos considerar una variable
endógena, Y, y un conjunto de K variables exógenas X1,…,Xk.

El modelo económico permite expresar Y a través de una ecuación
del tipo:
Y-f(X1,…,Xk) = 0
o de forma equivalente
Y=f(X1,…,Xk)

8
Habitualmente la función f(.) no queda caracterizada por la teoría.
2.2. El modelo econométrico. (I)
Un modelo econométrico se construye para cuantificar y
contrastar las relaciones entre variables económicas
postuladas por un modelo económico a partir de la evidencia
empírica proporcionada por los datos.
Características de un modelo econométrico:



9
Reconoce la naturaleza estocástica que gobierna las relaciones
entre variables.
Paramatriza f(.) la forma funcional que establece la relación entre
Y y X1,…,Xk.
El modelo debe tener en cuenta que hay otros muchos factores
que afectan a la decisión y que en general no son observables o
identificables.
2.2. El modelo econométrico. (II)
El modelo econométrico especifica una forma funcional
que dependerá de parámetros. Esos parámetros se
identifican a partir de la información que proporcionan
la teoría económica, el sentido común y supuestos
probabilísticos no contratables.
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2.2.1. Naturaleza estocástica.
Dada esta naturaleza es de esperar que cada uno de los datos no
cumpla exactamente cada una de las ecuaciones que especifica el
modelo económico. Sin embargo siempre se puede encontrar un
conjunto de ecuaciones que satisfagan:
E[Y-f(X1,…,Xk)]=0
Esta naturaleza aleatoria de las relaciones económicas se puede
expresar a través de un error inobservable:
Y=f(X1,…,Xk)+e
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2.2.2. Forma funcional.
El modelo econométrico se puede expresar como:
Y=f(X1,…,Xk;b)+e
La naturaleza del modelo y la interpretación de los
parámetros dependen de los supuestos que hagamos
sobre el término de error en relación a las variables
exógenas.
El carácter experimental o no experimental de dichos
datos determina en buena medida los supuestos sobre
el término de error.
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2.3. Datos

Las variables de un modelo económico representan aspectos
del comportamiento de los agentes económicos en el ámbito
individual o agregado.

Los economistas observamos el comportamiento y
características de los agentes. Esta observación constituye
la evidencia empírica, los datos.,

La mayoría de las bases de datos en economía están
compuestas por datos observacionales o no experimentales.
13
2.3.1. Datos de corte transversal o sección cruzada.

Son datos estáticos, referidos a un periodo fijo, sobre
individuos de una población, generalmente provenientes de
encuestas sobre familias, empresas, etc.

El orden de los datos no importa, cabe esperar que las
observaciones sean independientes entre sí.

A menudo, podemos suponer que los datos se han obtenido
mediante un muestreo aleatorio de la población objeto de
interés.

Son los datos en los que nos centraremos este curso.
14
2.3.2. Series temporales

Son observaciones de una variable o varias variables a lo
largo de varios periodos de tiempo (años, meses, etc.).

Las observaciones no son independientes: la evolución
temporal puede explotarse con fines predictivos.

La frecuencia y orden con la que se observan los datos es
muy importante.
15
2.3.3. Datos de panel o longitudinales.






16
Consisten en una serie temporal por cada unidad de
sección cruzada. La longitud de las series temporales (T)
suele ser mucho mas corta que el numero de unidades de
sección cruzada (n).
Generalmente n > T
Datos de panel = series temporales de secciones cruzadas.
Son mas difíciles de conseguir.
Aportan mas información y permite responder a preguntas
que las secciones cruzadas no pueden.
Permiten incluir una estructura temporal en el
razonamiento económico.
3. Causalidad y noción de “Ceteris Paribus”.

Objetivo: descubrir si una variable tiene un efecto causal sobre
otras variables.

La relación causal es muy diferente de una simple asociación o
correlación. El resultado de que correlación no implica
causalidad se debe a la naturaleza de los datos económicos,
que son no experimentales.

Ceteris Paribus: otros factores (relevantes) siendo iguales, es
un concepto clave en el análisis causal. Sin este concepto no
se pueden medir efectos causales. Para poder inferir el efecto
parcial.

Practica: imposible realizar experimentos en Economía.

Técnicas Econométricas: simulan tales experimentos a partir
de datos observacionales.
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