Econometría
Este elemento es un complemento de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema.
En inglés: econometrics.
Nota: puede interesar el Ranking de Revistas de Econometría y la información relativa a las características de la econometría.
Visualización Jerárquica de Econometría
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A continuación se examinará el significado.
¿Cómo se define? Concepto de Econometría
Véase la definición de Econometría en el diccionario.
Definición de Econometría
La econometría es la rama de la ciencia que consiste en la aplicación, dentro de un conjunto de supuestos, de leyes, métodos y técnicas de matemáticas y estadística para proporcionar la cuantificación más precisa, fiable y consistente de un fenómeno económico, que permita comprenderlo, correlacionarlo con las fuerzas motrices que lo afectan y prever su evolución en el futuro.
Los modelos econométricos toman tiempo para ser construidos, validados, verificados y aplicados. Requieren de personal especializado con un alto nivel de experiencia. Deben recopilarse datos estadísticos precisos sobre las variables dependientes e independientes durante un largo período de tiempo y, además, deben estar disponibles o ser fáciles de realizar previsiones fiables sobre la evolución de las variables independientes. Por estas razones, los modelos econométricos tienen un alto costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de realización y por lo tanto deben ser utilizados para problemas para los cuales otros métodos no pueden proporcionar pronósticos satisfactorios.
Autor: Black
Concepto de Econometria en el ámbito de la contabilidad, el derecho financiero y otros afines: Técnica para el análisis cuantitativo de los fenómenos económicos reales, basado en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación empírica, mismos que se relacionan mediante los métodos de inferencia adecuados a través de las matemáticas y la estadística, a fin de cuantificar y verificar dichos fenómenos.
Elementos
La econometría, la métrica estadística de la economía, puede considerarse como una de las principales innovaciones que convirtieron la economía del siglo XX en una ingeniería o ciencia basada en herramientas, en la que cada aplicación de la teoría económica requiere una configuración especial a las circunstancias, ya sea con fines científicos o en el ámbito de las políticas. El desarrollo y el uso de herramientas estadísticas para la economía surgió a principios del siglo XX y, a mediados de ese siglo, se habían definido los problemas, se habían abordado las soluciones y se habían desarrollado conceptos utilizables, de modo que se podía hacer referencia legítimamente a un conjunto distinto de conocimientos que abarcaban tanto la teoría como la práctica. Después de 1950, la econometría se convirtió en un campo maduro y en el método dominante de la economía aplicada.
La econometría surgió originalmente como un campo en la intersección de la economía, las matemáticas y la estadística, con el objetivo de proporcionar valores numéricos para los parámetros de las relaciones económicas, por ejemplo, elasticidades, valores marginales, etc., y para la verificación o falsificación de teorías económicas. La idea principal que ofrece la econometría es que las relaciones económicas contienen un elemento aleatorio, el cual es típicamente ignorado por la teoría económica que postula de manera estándar las relaciones exactas entre las diversas magnitudes económicas. La econometría ofrece una gama de métodos para tratar el componente aleatorio de las relaciones económicas.
Dado que el núcleo de la econometría se encuentra en modelos de ecuaciones de regresión que especifican una relación funcional entre variables dependientes e independientes, incluyendo también un “error de medición”, las técnicas econométricas se han incluido a lo largo de los años en las cajas de herramientas de otras disciplinas de las ciencias sociales.
Una gran parte del trabajo aplicado en economía y otras ciencias sociales consiste en establecer la verdad de ese tipo de relaciones cuantitativas. La cuestión central es que los científicos sociales muy a menudo no aspiran a establecer la verdad de las leyes generales, sino más bien a establecer la verdad de las relaciones cuantitativas que han sido probadas con éxito y que se mantienen en poblaciones específicas y bajo circunstancias específicas. Juzgadas desde el punto de vista de Dios, esas generalizaciones pueden ser juzgadas insuficientes por muchos motivos; sin embargo, el conocimiento científico en las ciencias sociales de facto consiste en tales relaciones cuantitativas que son invariantes y se mantienen solo en entornos específicos. Ni el enfoque unificacionista ni el mecanicista de la explicación pueden captar adecuadamente estas prácticas científicas. El relato manipulador de algún autor, por el contrario, parece estar hecho a su medida.
Resumiendo, la discusión ha mostrado que definitivamente existe compatibilidad entre los tres enfoques filosóficos de la explicación, pero esto no permite sintetizarlos en un solo enfoque, sino que son compatibles en el sentido de que pueden ser aplicados en diferentes y distintos campos del conocimiento científico social.Entre las Líneas En otras palabras, son compatibles porque se refieren a diferentes empresas explicativas que forman parte de diferentes ámbitos de las ciencias sociales y que son todas perfectamente legítimas.Entre las Líneas En la medida en que la tesis de la compatibilidad débil es defendible.
Economía Laboral
La práctica econométrica en la economía del trabajo ha cambiado en los últimos 10 años a medida que se han ido utilizando los métodos probit, logit, hazard, variables instrumentales y modelos de efectos fijos, y los métodos de sesgo de selección han ido disminuyendo. (Tal vez sea de interés más investigación sobre la economía laboral).
En gran medida, estas tendencias reflejan una creciente preferencia por métodos menos restrictivos, más robustos y más libres en forma funcional que los métodos más antiguos, aunque no todas las tendencias son coherentes con esta opinión. Las tendencias también reflejan una tensión entre la estimación estructural y la estimación de forma reducida que aún no se ha resuelto. Un punto importante de la revisión es que esta tendencia en la práctica económica laboral ha sido paralela a una tendencia en econometría que involucra el uso de formas flexibles y métodos semi-paramétricos y no paramétricos, pero no ha incorporado las lecciones de ese campo.
Autor: Black
Enfoque sobre la Econometría
La revista “Libros de Economía y Empresa” publicó una reseña sobre el libro “Introductory Econometrics: A Modern Approach”:
“En el prefacio a una edición anterior, Jeffrey Wooldridge motivaba la aparición de su texto por el hueco existente entre el modo en que la Econometría era habitualmente enseñada y el modo en que los investigadores empíricos utilizan los métodos econométricos aplicados (consulte más sobre estos temas en la presente plataforma online de ciencias sociales y humanidades). Bajo esta apreciación, surgía la posibilidad de que la enseñanza de la Econometría desde la perspectiva del uso profesional de sus métodos pudiera resultar más sencilla, a la vez que la materia resultase más interesante para quien la aprende.
Siguiendo este tipo de estrategia, el texto de Wooldridge sigue, desde su primera edición, un enfoque con un desarrollo analítico muy inferior a otros textos habitualmente utilizados con anterioridad, como pueden ser Johnston (Johnston y DiNardo en la cuarta edición de 1997) o Green (1998). Cada tema tratado es motivado antes a través de la presentación de una aplicación que utiliza datos reales en la mayoría de los casos. Otros textos han seguido este ejemplo, algunos incluso utilizando asimismo el calificativo de “moderno” en su titulo, como son Verbeek (2004) y Stock y Watson (2003).
Es difícil saber si fue la aparición de la primera edición del texto de Wooldridge la que motivó este cambio de orientación o dicho texto no hizo sino recoger un sentimiento bastante extendido entre muchos docentes de la materia. El planteamiento ha suscitado una fuerte controversia, tanto en España como en otros países. Por un lado, se argumenta que un menor énfasis en los desarrollos analíticos pueda poner en peligro el rigor en la docencia de la materia, a la vez que contribuya a disminuir el nivel de exigencia de las asignaturas de Econometría.
Como contrapartida, se aporta, en línea con los argumentos de Wooldridge, el hecho de que un mayor contacto del alumno con los datos pueda despertar un mayor interés en la materia, a la vez que aporte una enseñanza más susceptible de ser utilizada en el mundo profesional de la economía y la administración de empresas.
La apuesta clara por un planteamiento más aplicado de la docencia de la Econometría surge en un contexto apropiado, en el que los alumnos acceden a la materia con una formación matemática menor que en el pasado, pero cuentan con acceso generalizado a ordenadores personales, programas estadísticos de tratamiento de datos y gran conocimiento de Internet.Entre las Líneas En esta situación: ¿Cuánto tiempo perduran en los alumnos las demostraciones formales de propiedades de determinados estimadores del modelo de regresión? ¿Cuál es la utilidad de tales resultados si el alumno recibe un curso de Econometría sin ejercicios con datos reales? ¿Cómo puede recurrir al contenido de tales cursos de Econometría cuando inicie su carrera profesional? En otro orden de cosas, este planteamiento se ajusta muy adecuadamente a la orientación docente del denominado Espacio Europeo de Educación Superior, al que los docentes españoles hemos de converger, y que tanto énfasis pone en la enseñanza aplicada y en la realización de casos prácticos por parte del alumno, que luego puedan ser objeto de discusión en las aulas. Éste es un segundo argumento para inclinarse por la propuesta “moderna” en la enseñanza de la Econometría.
Ciñéndonos a los textos de Wooldridge, su propuesta de un “enfoque moderno” va más allá de un uso exhaustivo de ejemplos e ilustraciones con datos. Ésta es una tónica general del texto, que destina a Apéndices los desarrollos analíticos que antes formaban parte de todo texto de Econometría. Hay también aspectos concretos cuyo modo de ser tratados en el curso suele suscitar dudas entre los profesores de la materia: a) las variables explicativas son consideradas aleatorias desde el principio, b) los métodos econométricos se enseñan por separado en sus aplicaciones a datos de sección cruzada y de series temporales, c) se enseña el modelo de regresión simple y, posteriormente, el modelo de regresión múltiple, d) tras comentar los métodos econométricos propios de ambos tipos de muestra, y su aplicación en el análisis de numerosos casos prácticos, una tercera parte del texto, dedicada a temas avanzados, presenta métodos de paneles de datos, estimación por variables instrumentales, modelos de ecuaciones simultáneas, modelos de variable dependiente limitada, tratamiento de la no estacionariedad en series temporales, y cierra con un interesante capítulo que describe los aspectos a tener en cuenta en el diseño de un proyecto empírico.
La aleatoriedad de las variables explicativas es consistente con el carácter no experimental de la Economía, que no cesamos de hacer explícito, aunque sin incorporar en nuestra práctica profesional las implicaciones de tal hecho. Entre otras cosas, la imposibilidad de no experimentar condena en la mayoría de los casos, al disponer de una única muestra. Es, por tanto, lógico un menor énfasis en la propiedad de ausencia de sesgo, no muy relevante por sí sola en el contexto de una única muestra, y una mayor atención a las propiedades asintóticas, propias de una única muestra. No es sorprendente que otros textos recientes, como el excelente de Stock y Watson apuesten asimismo por este tratamiento.
Explicar la aplicación de los métodos econométricos a datos de sección cruzada antes de entrar en la discusión de algunos aspectos propios de las series temporales obedece a la razonable pretensión de que cuando el alumno se enfrente a algunos de estos temas, como la regresión espuria o la cointegración, tenga una formación suficiente como para asimilarlos apropiadamente.
También parece aceptable la pretensión de introducir al alumno de la secuencia de Econometría que aparece en los actuales planes de estudio a distintos tipos de modelos, incluidos los de variable limitada (probit, logit, regresión censurada o truncada), los de datos de panel, o a los procedimientos de predicción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto de predicción). Especialmente si en un curso introductoria anterior, de Estadística o Econometría, el alumno ha sido expuesto al modelo de regresión lineal simple, el enfoque más aplicado de la Econometría puede permitir fácilmente cubrir un abanico más amplio de modelos, sin duda que potencialmente muy útiles en el ejercicio profesional.
Esta es la visión desde una posición en línea con la que Jeffrey Wooldridge ha adoptado en sus libros de texto. Creo que la tendencia en que nos hallamos va a hacer de esta evolución un camino sin retorno, y la enseñanza de los cursos habituales de Econometría va a abandonar su carácter de enseñanza formalizada impartida en clases magistrales. Requiere, sin duda, un esfuerzo del profesor, que habrá de familiarizarse con la resolución y discusión de ejemplos, más allá de lo desarrollado en los textos.
Creo modestamente, sin embargo, que la propuesta del texto de Wooldridge y demás autores en la misma línea de “modernidad” queda algo corta en algunos aspectos. Uno, la conveniencia de utilizar procedimientos de simulación de datos que posteriormente se utilicen en la estimación de modelos de regresión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). El concepto de variable explicativa determinista o aleatoria queda evidente en tales ejercicios, así como los conceptos de distribución de probabilidad de un estimador, los factores que afectan a la mayor o menor precisión del mismo, su posible sesgo en un contexto de autocorrelación en modelos dinámicos, o de simultaneidad o de errores de medida, etcétera.
Pero si realmente queremos enseñar en las aulas los métodos que han de definir una práctica profesional del análisis de datos económicos, los textos de Econometría todavía deben evolucionar bastante. Una de las situaciones omnipresentes a que se enfrenta un economista empírico es la colinealidad entre variables explicativas, y los textos apenas preparan para un tratamiento adecuado de esta situación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto y descripción de economista). Tan frustrante es la situación, que textos como el de Wooldridge ya no incluye el habitual capítulo sobre multicolinealidad. Ésta no es el verdadero problema, sino la interpretación de las estimaciones en el habitual contexto en que las variables explicativas presentan correlación no nula (o no son independientes, según los supuestos que se establezcan).Si, Pero: Pero sobre esto los textos de Econometría son generalmente mudos. También lo son acerca de la habitual, pero errónea, identificación entre significación estadística de un coeficiente (ratio) y relevancia económica de la variable que lo acompaña. Entre otras cuestiones de peso, éstas son carencias que hacen bastante deficiente la actual práctica empírica de los economistas, pero a las que los textos de Econometría no prestan atención todavía. Siendo una objeción generalizada, no puede considerarse una debilidad específica del texto de Wooldridge que, por otra parte, ha contribuido a implantar un enfoque “moderno” en la docencia de la Econometría que ha de perdurar.”
Características de Econometría
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Econometría en Relación a Economía de Finales del Siglo XX
En este contexto, a efectos históricos puede ser de interés lo siguiente: [1]
Introducción
La econometría es una rama de la Economía que ha sido definida por un comité de especialistas como el «análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales basado en el desarrollo concurrente de teoría y observación, relacionadas por métodos apropiados de inferencia estadística» (Report of the evaluative Committee for Econometrica, «Econometrica» abril 1954, 142). Por tanto, la econometría utiliza recursos de la Estadística matemática para la resolución de problemas económicos.
El punto de partida del método econométrico se encuentra en el diseño de un modelo matemático, determinado por funciones que relacionan variables endógenas y de naturaleza económica (renta nacional, consumo e importaciones, p. ej.) con otras variables exógenas no económicas (cantidad de lluvia caída, p. ej.), o que, incluso siendo económicas, influyan en el comportamiento de las variables endógenas que se quieren explicar, pero que no están influidas por ellas. Así, en el caso de un modelo matemático en el que figuren las variables económicas «Producto Nacional» y «Gasto Público», la primera de ellas es una variable endógena, cuyos valores en cada año vendrán influidos por la cuantía que haya alcanzado el gasto público de dicho año; sin embargo, la segunda variable no puede estar influida por el Producto Nacional en un año determinado, ya que el Gasto Público se presupuesta, ordinariamente, el año anterior al que corresponde aquel valor del producto y, por tanto, se puede considerar como una variable exógena.
Salvo en ciertas relaciones funcionales, en cada ecuación de un modelo econométrico figuran además otras variables, de naturaleza aleatoria o probabilística, que caracterizan al modelo como estocástico y que recogen la influencia sobre la formación de las variables endógenas de numerosas causas que no figuran en forma explícita como variables del modelo; estos nuevos elementos son las perturbaciones aleatorias. También pueden figurar otras variables estocásticas que recogen los errores de medición de las variables observadas aunque, en la práctica de la econometría, son poco usados estos modelos con errores en las variables.
Nacimiento de la Econometría
Si bien en la Estadística matemática se estudian modelos matemáticos uniecuacionales en los que se relacionan dos o más variables mediante una función matemática, lineal o no lineal, estudio que originó la teoría de la regresión, estos modelos no pueden considerarse econométricos, no ya solamente por la posible naturaleza económica o extraeconómica de sus variables, sino porque en su formulación no figuran perturbaciones aleatorias, ni su tratamiento metodológico depende del carácter endógeno o exógeno que pueda otorgarse a las distintas variables del modelo.
La econometría ha exigido la elaboración de una teoría formal de la regresión lineal basada, por tanto, en un sistema de axiomas, que permite obtener estimaciones y pronósticos en términos de probabilidad, rigurosamente científicos.Entre las Líneas En las obras de Malinvaud y de Alcaide citadas en la bibliografía pueden encontrarse dos presentaciones diferentes de dicha teoría formal, y en la de Graybill puede verse una de las primeras exposiciones que han aparecido sobre modelos lineales.
Antes de elaborarse los modelos estocásticos uniecuacionales se elaboraron modelos econométricos -exactos o no probabilísticos- por algunos economistas matemáticos, como el debido a Gregory King, que trata de explicar la demanda de trigo ante las variaciones del precio de dicha mercancía. Otros precursores de la econometría son los economistas matemáticos, entre los que pueden destacarse a Jevons, Cournot, Ven Thünen, Pareto, Quesnay, Walras, Edgeworth e Irving Fischer, que fue el primer presidente de la Econometric Society.
En una primera etapa del conocimiento económico se elaboraron según la conocida expresión de Simiand «teoría sin hechos», al mismo tiempo que los estadísticos acumulaban datos o «hechos sin teoría» que llamaron la atención de los economistas y les hicieron observar la irrealidad de sus modelos abstractos. Ello originó que los economistas intentaran pronosticar el futuro a partir de esta base empírica, aunque sin aportar una rigurosa explicación causal, lo que significó el fracaso del célebre barómetro de Harvard, que no fue capaz de prever la gran crisis económica de 1929.
Tales acontecimientos originaron la creación de la Ecbnometric Society, el 29 dic. 1930 en Cleveland (USA) y cuya actividad se encuentra especificada en el art. 1 de sus estatutos, que dice textualmente: «La Sociedad de Econometría es una Sociedad internacional para el progreso de la Teoría económica en sus relaciones con la Estadística y las Matemáticas. Su objeto esencial es favorecer los puntos de vista teórico y empírico en la exploración de los problemas económicos, inspirados en un estudio metódico y riguroso semejante al que ha prevalecido en las ciencias naturales. Toda actividad susceptible de favorecer mediata o inmediatamente tal unificación de los estudios económicos teóricos y empíricos cae bajo el campo de acción de la Sociedad».
La Sociedad de Econometría publica, desde 1933, la revista «Econometrica», cuyo primer redactor-jefe fue Ragnar Frisch y entre cuyos presidentes pueden destacarse los célebres economistas: Schumpeter, Keynes, Tinbergen, Koopmans, Samuelson, Leontief, Stone y Solow. Primero la Cowles Commission y más tarde la Cowles Foundation for Research in Economics han impulsado notablemente la investigación econométrica y sus aportaciones más interesantes han aparecido en una serie de Monografías dirigidas por Koopmans.
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Demoscopia
Investigación de opinión [griego: observación popular]. Por encargo de las partes interesadas (empresas, partidos, asociaciones, gobiernos), los institutos demoscópicos realizan encuestas representativas, es decir, interrogan a un determinado número de personas y concluyen qué opiniones prevalecen en la población sobre determinados productos o sobre cuestiones políticas de actualidad.
Datos verificados por: Germán
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Econometría en economía
En inglés: Econometrics in economics. Véase también acerca de un concepto similar a Econometría en economía.
Introducción a: Econometría en este contexto
Como disciplina unificada, la econometría es aún relativamente joven y se ha transformado y expandido muy rápidamente. Se han producido importantes avances en el análisis de datos transversales mediante técnicas semiparamétricas y no paramétricas. Cada vez se reconoce más la heterogeneidad de las relaciones económicas entre los individuos, las empresas y las industrias, y se ha intentado tenerla en cuenta, ya sea integrando sus efectos o modelizando las fuentes de heterogeneidad cuando existen datos de panel adecuados. Este tema puede ser de interés para los economistas profesionales. Las consideraciones contrafactuales en las que se basan el análisis de las políticas y la valoración de los tratamientos han recibido un fundamento más satisfactorio. Se han desarrollado nuevas técnicas econométricas de series temporales que se emplean ampliamente en los ámbitos de la macroeconometría y las finanzas. Las técnicas econométricas no lineales se utilizan cada vez más en el análisis de observaciones de sección transversal y de series temporales. Las aplicaciones de las técnicas bayesianas a los problemas econométricos han sido promovidas en gran medida por los avances en la potencia de los ordenadores y las técnicas computacionales. Este tema puede ser de interés para los economistas profesionales. A su vez, el uso de técnicas bayesianas ha proporcionado a los investigadores un marco unificador en el que las tareas de previsión, toma de decisiones, evaluación de modelos y aprendizaje pueden considerarse partes de un mismo proceso interactivo e iterativo, proporcionando así una base para la “econometría en tiempo real”. Este texto tratará de equilibrar importantes preocupaciones teóricas con debates empíricos clave para ofrecer una visión general de este importante tema sobre: Econometría. Para tener una panorámica de la investigación contemporánea, puede interesar asimismo los textos sobre economía conductual, economía experimental, teoría de juegos, microeconometría, crecimiento económico, macroeconometría, y economía monetaria.
Datos verificados por: Sam.
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Recursos
Notas y Referencias
- Basado parcialmente en el concepto y descripción sobre econometría en la Enciclopedia Rialp (f. autorizada), Editorial Rialp, 1991, Madrid
Véase También
Bibliografía
econometría MALINVAUD, Métodos estadísticos de la Econometría, Barcelona 1967; A. ALCAIDE, Lecciones de Econometría y métodos estadísticos, Madrid 1966; F. A. GRAYBILL, An Introduetion to Linear Statistical Models, 1, Nueva York 1961; siglo VALAVANIS, Econometrics, Nueva York 1959; W. C. HOOD y T. C. KoOPMANS, Studies in Econometric Method, Nueva York 1953; T. HAAVELMO, The Probability Approach in Econometrics, supl. a «Econometrica» vol. 12, julio 1944 (trad. castellana por G. ARNÁIZ en «Rev. de Economía Política»), junio-diciembre 1956, 268-422; A. ALCAIDE, Análisis Input-Output, Madrid 1969; P. A. SAMUELSON, Foundations of Economic Analysis, Cambridge (Mas.) 1953; M. NERLOVE, Estimation and Identification of Cobb-Douglas Production Functions, 1965; S. CHAKRAVARTY, The Logic of Inaestment Planning, Amsterdam 1959.
Recursos
Traducción de Econometría
Inglés: Econometrics
Francés: économétrie
Alemán: Ökonometrie
Italiano: Econometria
Portugués: Econometria
Polaco: Ekonometria
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