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¿Qué es la economía?

La econometría es la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos que utilizan datos para desarrollar teorías o hipótesis que existen en economía y para predecir tendencias futuras a partir de datos históricos. Envía datos del mundo real a pruebas estadísticas y luego compara y contrasta los resultados con la teoría o teorías que se están probando.

Dependiendo de si está interesado en probar una teoría existente o utilizar datos existentes para desarrollar una nueva hipótesis basada en estas observaciones, la econometría se puede subdividir en dos categorías principales: teórica y aplicada. Los economistas se conocen comúnmente como aquellos que practican esto con regularidad.

Conclusiones clave

  • La econometría es el uso de métodos estadísticos que utilizan datos cuantitativos para desarrollar teorías o probar hipótesis existentes en economía o finanzas.
  • La econometría se basa en técnicas como modelos de regresión y pruebas de hipótesis nulas.
  • La econometría también se puede utilizar para intentar predecir tendencias económicas o financieras futuras.

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Vea ahora: ¿Qué es la econometría?

Entendiendo la Economía

La econometría analiza los datos utilizando métodos estadísticos para probar o desarrollar la teoría económica. Estos métodos se basan en inferencias estadísticas para cuantificar y analizar teorías económicas aprovechando herramientas como parcelas 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 .ama.

La econometría fue iniciada por Lawrence Klein, Ragnar Frisch y Simon Kuznets. Los tres ganaron el Premio Nobel de Economía en 1971 por su trabajo. Hoy en día, se usa regularmente entre académicos y profesionales como traders y analistas de Wall Street.

Un ejemplo de la aplicación de la econometría es el estudio del efecto de los ingresos utilizando datos observables. Un economista puede plantear la hipótesis de que a medida que una persona aumenta sus ingresos, también lo hacen sus gastos. Si los datos muestran la presencia de una asociación de este tipo, entonces 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 causada. por una sola oportunidad.

Metodología de la economía

El primer paso es obtener y analizar la metodología econométrica de un conjunto de datos y definir una hipótesis específica que explique la naturaleza y la forma del conjunto. Estos datos podrían ser, por ejemplo, precios históricos de índices bursátiles, observaciones recopiladas de una encuesta sobre finanzas al consumo o 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, recopilaría ambos conjuntos de datos. Aquí, desea probar la idea de que los precios más bajos del mercado de valores conducen a un mayor desempleo. Entonces, el precio del mercado de valores es una 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, en cuyo caso se suele utilizar un modelo de regresión simple para explorar esta relación, que es una línea más adecuada para generar entre la variable dependiente. dos conjuntos de datos y luego pruebe para averiguar qué tan lejos está cada punto de datos de esa línea.

Tenga en cuenta que su análisis puede incluir una serie de variables explicativas, por ejemplo, cambios en el PIB y la inflación combinados con el desempleo al explicar los precios del mercado de valores. Cuando se utiliza más de una variable explicativa, se denomina regresión lineal múltiple, el modelo que es la herramienta más utilizada en econometría.

Varios modelos de regresión

Hay varios modelos de regresión diferentes que se optimizan según el tipo de datos que se analizan y el tipo de pregunta que se hace. El ejemplo más común es la regresión cuadrada normal más pequeña (MCO), que se puede realizar en varios tipos de datos transversales o series de tiempo. Si está interesado en un resultado binario (sí-no), por ejemplo, la probabilidad de que lo despidan en función de su productividad, puede utilizar una regresión logística o un modelo de sucesión. Hoy, un economista tiene cientos de modelos disponibles.

La econometría ahora se realiza utilizando paquetes de software de análisis estadístico diseñados para estos fines, como STATA, SPSS o R. Estos paquetes de software pueden probar fácilmente la importancia estadística de brindar soporte que no se encuentra en los resultados empíricos que estos modelos producen solo un resultado aleatorio. Todos los métodos utilizados por los economistas para evaluar la validez de los resultados de su modelo son métodos R-cuadrado, pruebas t, valores p y pruebas de hipótesis nulas.

Límites económicos

En ocasiones, la econometría ha sido criticada por depender demasiado de la interpretación de datos brutos sin vincularlos a la teoría económica establecida o buscar mecanismos causales. Es crucial que una teoría pueda explicar adecuadamente los resultados revelados en los datos, incluso si eso significa desarrollar su propia teoría de los procesos subyacentes.

El análisis de regresión tampoco crea causalidad y, dado que una asociación revela dos conjuntos de datos, puede ser emocionante. Por ejemplo, las muertes por ahogamiento en piscinas aumentan con el PIB. ¿Una economía en crecimiento ahoga a la gente? Por supuesto que no, pero más gente puede comprar fondos cuando la economía está en auge. La econometría se trata principalmente de análisis de correlación, y recuerde, correlación no es lo mismo que causalidad.