ICPM202 – ECONOMETRÍA tema 00: INTRODUCCIÓN ESCUELA DE INGENIERÍA COMERCIAL ICPM202 – ECONOMETRÍA tema 00: INTRODUCCIÓN PROF. Carlos R. Pitta MARZO, 2018

Inicios La econometría surge como una ciencia experimental a finales del siglo XIX en Europa. Francis Galton crea el análisis de regresión en 1886, que denominó Ley de Regresión Universal (Regresión a la Mediocridad). Como movimiento organizado y estable, la sociedad econométrica se funda en 1933. Prof. Carlos R. Pitta

Concepto de Regresión Sigamos con el ejemplo de Galton. Actualmente no nos interesa el saber porqué padres altos tienen, en promedio, hijos bajos o viceversa. Nos interesa saber más bien cómo pronosticar la altura promedio de algún hijo (grupo o cohorte) si acaso conocemos la altura promedio de sus padres (ibidem). Sin embargo, sabemos que un factor genético no es la única variable que explica la altura. Otros factores (por ejemplo, la edad) también juegan un rol. Esto nos da una idea de la naturaleza multivariada de los fenómenos económicos. Prof. Carlos R. Pitta

Bases de la Econometría Para su existencia, la econometría está basada en: Economía. De ella, toma la teoría. Matemáticas. La formalidad, las especificaciones y las herramientas. Estadística. Las técnicas. Prof. Carlos R. Pitta

Definiciones La Simple: Es lo que hacen los econometristas. La Etimológica: Economía medida. Sin embargo, esto es vago. Medir el PIB NO ES ECONOMETRÍA. Maddala: "Es la aplicación de Métodos Estadísticos y matemáticos al análisis de los datos económicos con el propósito de otorgar contenido empírico a las teorías económicas, verificándolas o refutándolas". Samuelson: "El análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales, basados en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación, relacionados mediante métodos apropiados de inferencia". Prof. Carlos R. Pitta

De acuerdo, pero, ¿Qué es Econometría? OK, si tuviéramos una expresión matemática de un fenómeno real, podríamos hacer maravillas (es decir, podríamos optimizar). Por ejemplo, si por medio de algún misterioso método, pudiésemos conocer función de beneficios de una compañía dada, podríamos hacer que el dueño de la compañía ganase lo más posible: ¿Reconoce usted la expresión (1)? Prof. Carlos R. Pitta

De acuerdo, pero, ¿Qué es Econometría? ¡Excelente memoria! Y(p) es la función de oferta de la firma, y de hecho la condición (1) se conoce como Lema de Hotelling (Pero olvídense de eso hasta su próximo examen de Micro). Lo importante es que la función Y(p) es óptima en el sentido de que genera los mayores beneficios posibles para el patrón (Y posiblemente, un aumento de sueldo para usted). Y el misterioso método del que hablamos antes se llama econometría. Pero, para comprender mejor todo esto, necesitamos entender algunos conceptos. Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (1): Concepto de Modelo Es una representación simplificada de la realidad, que recurre a un número limitado de conceptos formalizados. Es lo que usamos los economistas para hacer economía. Sin embargo, (algún amigo de humanidades) les criticará: Sobresimplificación. A veces, se dirá que tal o cual modelo es muy simple (no se preocupen, porque si lo expanden, siempre les criticarán porque es muy complicado). Normalmente, argüimos parsimonia. Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (1): Concepto de Modelo Supuestos poco realistas. Lo importante no es lo realista o no de los supuestos, sino qué tan buena es la explicación y capacidad de predicción que el modelo tiene en la realidad (Milton Friedman y su historia del jugador de billar que se comporta "como si" conociese las leyes de la mecánica mejor que un PhD en física) Datos. Para funcionar, el modelo requiere datos, que a veces son escasos. La teoría estadística ha trabajado algunos "parches" para este problema. Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (2): Concepto de Modelo Económico Cuando Keynes nos dice, en su Teoría General: "La Ley Psicológica fundamental consiste en que los hombres, como regla general y en promedio, están dispuestos a incrementar su consumo a medida que su ingreso aumenta, pero no en la misma cuantía que el aumento de su ingreso“, en realidad está diciendo: Donde: Y = Consumo, X = Ingreso. También está diciendo: (2) y (3) son Modelos Económicos, porque involucran variables económicas que evolucionan de acuerdo a una determinada ley. Pero además, son Modelos Determinísticos, porque siempre se comportan de acuerdo a dicha ley. Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (3): Concepto de Modelo Económetrico Un Modelo Econométrico es un conjunto de ecuaciones de comportamiento derivadas de un modelo económico que incluye tanto variables observadas como variables estocásticas, por ejemplo: En donde μ es la perturbación estocástica. Ésta recoge errores de medición, errores de especificación o de la teoría, o simplemente elementos impredecibles o fenómenos ajenos al hecho económico que se quiere explicar. Note cómo las variables (Y, X, ) en (4) son vectores. Otra nomenclatura común que usaremos será en observaciones, como (5). Prof. Carlos R. Pitta

Estime el modelo (5) para el salón de clases. Comente. Introducción (3): Concepto de Modelo Económetrico Hands on! ¡Hagamos econometría! Estime el modelo (5) para el salón de clases. Comente. Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (4): Metodología (Clásica) de la Econometría La forma tradicional de hacer econometría está representada por el siguiente diagrama: ¿Qué significa lo anterior en un ejemplo concreto? Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (4): Metodología (Clásica) de la Econometría Suponga que usted cree que el PIB puede ser modelado a través de una función de producción de tipo Cobb-Douglas de la forma: Y = AKL En donde Y = PIB, A es una constante de escala, K representa el stock de capital en la economía, L la fuerza laboral. Dicha ecuación es un modelo económico. Al agregar μ, una perturbación estocástica, el modelo quedaría: Y = AKLe Dichas interrelaciones quedarían representadas de la siguiente forma: Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (5): Causalidad: El corazón de la Econometría La econometría trata sobre la dependencia de una variable de otras. Sin embargo, dicha relación de dependencia no implica una relación de causalidad. Esto puede ser explicado mejor mediante la Fábula del Gallo Eduardo Montenegro. Una relación estadística, no importa cuán robusta, no puede por sí misma implicar lógicamente causalidad. Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (5): Causalidad: El corazón de la Econometría El corazón de la econometría es entender cómo el valor esperado (la esperanza) de una variable independiente puede afectar el resultado de otra variable dependiente. En clase, usaremos el concepto de correlación para medir la calidad de la simbiosis entre dos variables. Entonces, E[YX] es el corazón de la econometría. La forma que dicha esperanza se comporte definirá la técnica estadística utilizada. Por ejemplo, si es esperanza adquiere una forma lineal, estaremos estimando (calculando) un modelo a través de mínimos cuadrados ordinarios. Prof. Carlos R. Pitta

Introducción (5): Causalidad: El corazón de la Econometría Distintos conceptos que usaremos con frecuencia: Diversos nombres de las variables del modelo  Momentos (Esperanza): Estocástico (Variable): Ruido Blanco: Esfericidad: Random Walk (with drift): Series de Tiempo VS Cross Section VS Panel Data: Prof. Carlos R. Pitta

ESCUELA DE INGENIERÍA COMERCIAL ICPM202 -- ECONOMETRÍA PROF. Carlos R. Pitta marzo, 2018

References Francis Galton, “Family Likeness in Stature,” Proceedings of Royal Society, London, vol. 40, 1886, pp. 42–72. M. G. Kendall and A. Stuart, The Advanced Theory of Statistics, Charles Griffin Publishers, New York, 1961, vol. 2, chap. 26, p. 279. Milton Friedman, A Theory of Consumption Function, Princeton University Press, Princeton, N.J., 1957. John Maynard Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money, Harcourt Brace Jovanovich, New York, 1936, p. 96. P. A. Samuelson, T. C. Koopmans, and J. R. N. Stone, “Report of the Evaluative Committee for Econometrica,” Econometrica, vol. 22, no. 2, April 1954, pp. 141–146. Arthur S. Goldberger, Econometric Theory, John Wiley & Sons, New York, 1964, p. 1. H. Theil, Principles of Econometrics, John Wiley & Sons, New York, 1971, p. 1. The main idea: not everybody had the same level of information, and there’s so much to read, I wish somebody had written a single chapter sumarizing all the information. Prof. Carlos R. Pitta