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1 ¿Qué es la Econometría? Tema 1. La Econometría y los datos económicos.

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1 1 ¿Qué es la Econometría? Tema 1. La Econometría y los datos económicos

2 2 ¿Qué es la Econometría? Estimar relaciones económicas Contrastar teorías económicas Evaluar/implementar políticas económicas/empresariales Predicción …Utilizando métodos estadísticos propios

3 3 Ejemplo 1 Estimar relaciones económicas Funcion de consumo Keynesiana 0 y 1 desconocidos Estimación

4 4 Ejemplo 2 Contrastar teorías económicas Funcion de consumo Keynesiana Hipótesis: 0 > 0; 1 < 1 Contraste

5 5 Ejemplo 3.1 Evaluar políticas públicas Programa de reciclaje de trabajadores Usos de la informática en los procesos de producción de manufacturas textiles ¿Cuál ha sido el impacto sobre los salarios?

6 6 Ejemplo 3.2 Evaluar políticas empresariales Campaña publicitaria agresiva Simon Life contiene un 10% de zumo, mientras que Sunny Delight contiene tan sólo un 5% ¿Cuál ha sido el impacto sobre las ventas?

7 7 Ejemplo 4 Predicción ¿Cuánto aumentarán los ingresos fiscales si el gobierno aumenta los impuestos un 5%? ¿Cuánto aumentarán las ventas si la empresa reduce el precio un 10%?

8 8 ¿Por qué estudiar Econometría? Ausencia de datos experimentales (Ciencias Sociales) Necesitamos datos no experimentales para realizar inferencias

9 9 Análisis empírico formal: etapas I Formular pregunta: ¿cómo afecta al salario las semanas de reciclaje? Construir modelo económico:

10 10 Análisis empírico formal: etapas II donde u contiene factores inobservables (término de error/perturbación): capacidad innata, calidad de la educación recibida, background familiar, errores de medida, … Construir modelo econométrico:

11 11 Análisis empírico formal: etapas III Se establecen las hipótesis de interés en términos de los valores desconocidos de los parámetros del modelo: Se obtienen los datos Se contrastan las hipótesis Se estima el modelo

12 12 Un análisis empírico utiliza datos para contrastar una teoria o estimar una relación Se puede contrastar un modelo económico formal La teoría puede ser ambigua respecto al efecto de determinados cambios de política – se puede utlizar la econometría para evaluación Análisis empírico formal

13 13 Tipos de Datos – Sección Cruzada Cada observación es un nuevo individuo, en un momento dado del tiempo Muestreo aleatorio de una población Si la muestra no es aleatoria, tenemos un problema de selección muestral

14 14 Tipos de Datos – Sección Cruzada Ejemplo: datos sobre salarios y otras características Observ. nºsalarioeducexpercivil

15 15 Una observación para cada momento del tiempo– precios de acciones (Casi) Nunca es una muestra aleatoria Tendencias y estacionalidad (frecuencia) Tipos de Datos – Series temporales

16 16 Tipos de Datos – Series temporales Ejemplo: datos macroeconómicos España Observ. nºañoCPN80RNDF80RCP

17 17 Podemos combinar (pool) secciones cruzadas aleatorias. Sólo tenemos que tener en cuenta las diferencias temporales. Podemos seguir a las mismas observaciones individuales a lo largo del tiempo – datos de panel (o longitudinales) Tipos de Datos – Pool/Panel

18 18 Tipos de Datos – Ejemplo Pool Obs nºañoprecioimpuestoHab

19 19 Tipos de Datos – Ejemplo Panel Obs nºciudadañoAsesinatosPobDes

20 20 La Causalidad Normalmente queremos analizar relaciones de causalidad entre variables Si realmente controlamos el efecto de otras variables, el efecto estimado ceteris paribus se puede considerar causal Es difícil establecer la existencia de causalidad

21 21 Ejemplo: Rendimientos de la Educación Modelo de inversión en capital humano: más educación debería implicar mayores ingresos En el caso más simple:

22 22 Ejemplo: (continuación) La estimación de 1, es el rendimiento de la educación, ¿pero se puede considerar causal? El término de error, u, incluye otros factores que afectan a los ingresos: necesidad de control Pueden quedar elementos no observables, lo que puede ser problemático


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