Welcome a Econometría I

Presentación del tema: "Welcome a Econometría I"— Transcripción de la presentación:

1 Welcome a Econometría I
Qué es la Econometría? Econ = Economia Metría = Metrica o medición Free and Quick Translation Anderson's slides

2 Free and Quick Translation Anderson's slides
Que es la Econometría? Actividad cientifica que se encarga de medir relaciones causales entre variables económicas Free and Quick Translation Anderson's slides

3 Por qué estudiar Econometría?
Muy raro en economía ( y otras areas sin labs) contar con datos experimentales Necesitamos usar datos no experimentales, u observacionales, para realizar inferencias Es importante poder aplicar la teoría económica a los datos reales. Esta teoría es la que nos debería salvar parcialmente de la no-experimentalidad Free and Quick Translation Anderson's slides

4 Por qué estudiar Econometría?
El análisis empírico usa datos para contrastar una teoría o estimar una relación económica Un modelo ecónomico formal puede ser contrastado La teoría puede ser ambigua sobre el efecto de un cambio en la politica económica y podemos usar la econometría para evaluar los efectos de un determinado programa Free and Quick Translation Anderson's slides

5 Tipos de Datos – Sección Cruzada
Este tipo de datos son una muestra aleatoria Cada observación es un nuevo individuo, empresa, etc. con información en un momento dado del tiempo Si los datos no son una muestra aleatoria entonces tenemos un problema de selección muestral Free and Quick Translation Anderson's slides

6 Free and Quick Translation Anderson's slides
Tipos de Datos – Panel Podemos juntar diversas secciones cruzadas en diferentes momentos temporales y tratarlas como una sección cruzada normal. Solamente tendremos que tener en cuenta las diferencias temporales Podemos seguir las mismas observaciones de un individuo en el tiempo. Esto es lo que se conoce com datos de panel o longitudinales Free and Quick Translation Anderson's slides

7 Tipos de Datos- Series Temporales
Este tipo de datos cuentan con una observación en cada momento del tiempo – ej. precios activos financieros Como no es una muestra aleatoria hay diferentes problemas que considerar (Econometría II) Tendencias, estacionalidad… serán aspectos importantes Free and Quick Translation Anderson's slides

8 La Cuestion de la Causalidad
Establecer simplemente relaciones entre variables económicas raramente es suficiente Queremos que las relaciones o efectos puedan ser consideradas causales Si somo capaces de controlar por todas las demás variables, entonces el estimado efecto “ceteris paribus” puede considerarse causal En general es MUY dificil establecer causalidad Free and Quick Translation Anderson's slides

9 Ejemplo: Rendimientos de la Educación
Los modelos de inversión en capital humano implican que un nivel más alto de educación debería implicar unas ganancias salariales mayores De forma simple esto implica Free and Quick Translation Anderson's slides

10 Free and Quick Translation Anderson's slides
Ejemplo: (continua) La estimación de b1, es el rendimiento de la educación, pero puede ser considerado causal? El termino error, u, incluye otros factores que afectan la variable earnings. Nos gustaría controlas por esos factores tanto lo que sea posible Algunas cosas permanecen inobservadas y esto puede ser muy problemático Use nlsy.dta to estimate a simple earnings function Free and Quick Translation Anderson's slides