Curso microeconometría

Curso Microeconometría

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La econometría es una rama de la economía que utiliza métodos matemáticos y estadísticos junto con la programación lineal y la teoría de juegos para analizar, interpretar y hacer predicciones sobre sistemas económicos. Pero entender la econometría con esta idea ha sido un proceso largo donde han participado varios expertos en economía. Por ejemplo, Ragnar Frish consideraba la econometría como la unión de la estadística, las matemáticas y la teoría económica. Por otro lado, para Klein, su principal objetivo era dar contenido empírico al razonamiento a priori de la economía.

¿Para qué la usamos la econometría?

La finalidad de la econometría es explicar una variable en función de otras, por ello se establecen modelos econométricos que permiten añadir las especificaciones necesarias para comprobar resultados empíricamente. Para ello primeramente se define un modelo en el cual se recogen las variables y los parámetros estructurales que las vayan a acompañar, así como las ecuaciones y su formulación matemática

Después se procede a verificar y contrastar la información que arroja el modelo sometiéndolo a unos contrastes estadísticos para cuantificar en términos estadísticos su validez. Por último, se aplica el modelo para el fin con el que se ha construido, lo que permite realizar análisis estructurales, predecir valores futuros de las variables económicas, simular distintas posibilidades de las variables exógenas, es decir, las que afectan al dato que queremos obtener y simular valores óptimos de variables instrumentales de política económica y de empresa.

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Estimar una medida es hallar un valor aproximado de la misma sin utilizar directamente ningún instrumento de medida (en el caso del tiempo, el reloj).

El proceso para llevar a cabo estimaciones tiene evidentemente una componente más subjetiva que los procesos de cálculo, puesto que conllevan la elección de una unidad de referencia y el establecimiento de una relación cabal entre la cantidad sujeta a estimación y la unidad. La primera destreza es la interiorización de las unidades de medida (referencia perceptiva que cada persona tiene respecto de la unidad principal de medida). Con respecto al tiempo es necesario interiorizar el segundo, el minuto y la hora. La segunda destreza es el conocimiento de referentes, de conocer la medida de cantidades que resulten muy próximas. Por ejemplo, el día, la duración de un periodo lectivo, etc.

Clasificación de las estimaciones:

Podemos clasificar los tipos de estimaciones en 3. Estos son:

•  Estimación puntual

Una estimación es puntual cuando se usa un solo valor extraído de la muestra para estimar el parámetro desconocido de la población. Al valor usado se le llama estimador.

Una estimación puntual consiste en establecer un valor concreto (es decir, un punto) para el parámetro. El valor que escogemos para decir “el parámetro que nos preocupa vale X” es el que suministra un estadístico concreto. Como ese estadístico sirve para hacer esa estimación, en lugar de estadístico suele llamársele estimador. Así, por ejemplo, utilizamos el estadístico “media aritmética de la muestra” como estimador del parámetro “media aritmética de la población”. Esto significa: si quieres conocer cuál es el valor de la media en la población, estimaremos que es exactamente el mismo que en la muestra que hemos manejado.

•   Estimación por intervalo

Una estimación por intervalo de un parámetro θ es algún par de funciones de la muestra que satisfacen L(x) ≤ U(x) para todo x ∈ X. El intervalo aleatorio [L(X), U(X)] es llamado un estimador por intervalo.

Para estimar los intervalos de confianza partiremos de las estimaciones puntuales de nuestra muestra, habitualmente, una frecuencia relativa (proporción) para una variable nominal dicotómica, o con una media (media muestral) para una variable continua, que son nuestras mejores aproximaciones al parámetro poblacional que hay que estimar: una proporción (π) o una media (μ). Pero como han sido estimadas en muestras, por prudencia, solo podemos decir que los parámetros a estimar tendrán valores cercanos a los que hemos obtenido en nuestra muestra.

•  Estimación bayesiana

El enfoque bayesiano se basa en la interpretación subjetiva de la probabilidad, el cual considera a esta como un grado de creencia con respecto a la incertidumbre.

Un parámetro es visto como una variable aleatoria a la que, antes de la evidencia muestral, se le asigna una distribución a priori de probabilidad, con base en un cierto grado de creencia con respecto al comportamiento aleatorio. Cuando se obtiene la evidencia muestral, la  distribución a priori es modificada y entonces surge una distribución a posteriori de probabilidad.  

¿Por qué deberías estudiar la varianza?

La varianza, al igual que la desviación típica, es un concepto muy utilizado en estadística que no siempre resulta sencillo de entender o aplicar. Se trata de una medida de dispersión que, en un conjunto de datos, indica cuan alejados se encuentran los valores respecto a la media o promedio. Esto son las diferencias que, en promedio, tiene cada elemento del conjunto con respecto a su media (o promedio).

Aunque puede sonar complicado, y en cierta forma lo es, Excel cuenta con una función específica que nos puede ayudar a calcular la varianza de cualquier conjunto de cifras. Se trata de la función VAR y se expresa de la siguiente forma:

El funcionamiento de esta fórmula es muy sencilla. La función VAR nos permite calcular la Varianza en función de una muestra. Basta con pasarle un conjunto de números como parámetros (hasta un máximo de 30). Excel calculará por nosotros la varianza del conjunto. Podrás desarrollar las aplicaciones de la varianza gracias al esta formación online. 

Descubre términos relacionados con la estimación por intervalo:

Como hemos visto antes acerca de nuestra formación relacionada con estimación de una medida, lograrás convertirte en un gran experto de las matemáticas, estimación, cálculo y medida e incrementa tu aprendizaje relacionado con la estadística. Estos son algunos de los conceptos que debes dominar de manera profesional relacionada con la estimación por intervalo:

• Nivel de Confianza, que lo podemos definir como la probabilidad asociada con una estimación de intervalo de un parámetro de población. Esta indica qué tan seguro se está de que la estimación de intervalo incluirá al parámetro de la población. Los niveles de confianza que más se utilizan son 90%, 95% y 99%.
• Intervalo de Confianza, que es el alcance, rango o recorrido de la estimación que se hace y que tiene designada una probabilidad de que incluya el valor real del parámetro de la población que se está estimando.
• Límites de Confianza, es decir, son el límite inferior y superior de un intervalo de confianza.
• Coeficiente de Confianza, que es el nivel de confianza (en valores relativos) que tenemos en que el intervalo contiene el valor desconocido del parámetro. Por ejemplo, para un nivel de confianza del 90%, el coeficiente de confianza es 0,9.
• Relación entre nivel de confianza e intervalo de confianza, en la que aunque podría pensarse que deberíamos utilizar un alto nivel de confianza (como 99%) en todos los problemas de estimaciones, en la práctica, altos niveles de confianza producen intervalos de confianza grandes y estos no son precisos.

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