Econometria

ECONOMETRIA

Medición económica. Definición.

Es la herramienta utilizada por economistas, sociólogos, mercadólogos e investigadores en general para respaldar o comprobar modelos matemáticos teóricos que relacionan una variable dependiente (o explicada) por una o mas variables independientes (o explicativas).

En un sentido más técnico es una rama de la Teoría Económica que mediante procedimientos estadísticos y matemáticos relaciona series temporales de información o datos numéricos, con el objeto de determinar vínculos presentes entre variables, de manera que se determina las relaciones directas o inversas de las mismas, siempre basado en un modelo conceptual de teoría económica, por ejemplo la relación inversa entre los precios y la demanda (a un mayor precio una menor demanda y viceversa).

En este contexto es necesario plantear el término de modelo económico, y se puede decir que son simplificaciones teóricas de abstracciones de la realidad, expresadas mediante una relación funcional de una variable dependiente y una o mas independientes.

Al aplicar métodos estadísticos, como correlación y regresión, a un modelo matemático de teoría económica, se esta efectuando un análisis econométrico y por tanto se busca dar validez a la teoría con la técnica inferencial probabilística y sus respectivas pruebas de hipótesis estadísticas, que den la aproximación numérica de la certeza del modelo.

La principal utilidad de esta técnica se encuentra por dos vías:

A) Por un lado se comprueba los supuestos teóricos-matemáticos de un modelo basado en una realidad

B) Y por otro se genera la posibilidad de realizar proyecciones para eventos futuros y por lo tanto se tiene información adecuada para la toma de decisiones y diseño de políticas o acciones preventivas o correctivas según sea el caso, siempre y cuando, el modelo posea validez estadística, probabilística y sobre todo teórica.

La aplicación de esta técnica económica se originó a partir de la dificultad de asignar valores numéricos a las relaciones teóricas de las funciones matemáticas generadas para cada modelo económico, el cual además se basa en ciertos supuestos que restringen la influencia de variables exógenos.

A continuación se muestran las herramientas estadísticas necesarias, su definición y utilidad, con el fin de determinar un estudio econométrico, en tal sentido se plantea la correlación, regresión, metodología, así como algunos casos de expresiones funcionales, los supuestos que debe cumplir un modelo econométrico y finalmente se presenta elementos de análisis de significancia estadística e interpretación de coeficientes.

CORRELACIÓN

La correlación o coeficiente de correlación r2 mide la proporción de variación en la variable dependiente explicada por la variación en la o las variables independientes, es decir mide el grado de intensidad lineal de vinculación de las variables, a partir de las variaciones observadas de los valores proyectados y de los valores reales comparadas con la media aritmética.

Este coeficiente es útil por cuanto permite establecer el grado de intensidad en que una variable dependiente se encuentra explicada por la o las variables independientes dentro de un modelo.

También facilita el estudio de variables cuantitativas en la medida que podemos explicar un fenómeno por el grado en que una variable influye en otra, es decir nos permite efectuar afirmaciones de carácter social, económico y físico.

Esta herramienta estadística se mide por un coeficiente que puede tomar un valor que puede oscilar entre -1 y 1, si el valor es cercano a 1 se dice que existe una relación directa entre las variables estudiadas, una mayor cantidad en una implica que la otra aumentara también, en la medida que se acerca a 0 se dice que el nivel de correlación es mínimo o simplemente no existe correlación y por lo tanto la variación de una variable no explica el comportamiento de otra, finalmente si es cercano a -1 la relación es inversa, si aumenta la variable independiente, disminuye el valor de la dependiente.

La siguiente gráfica muestra las posibles formas de correlación, vinculando el valor del coeficiente con su expresión gráfica.

TIPOS DE CORRELACIÓN

La correlación puede clasificarse en dos tipos dependiendo de la cantidad de variables analizadas y por el tipo de relación lineal, en el primer caso estamos haciendo referencia a:

1. Correlación simple: se estudia la dependencia únicamente entre dos variables

2. Correlación múltiple: se estudia la dependencia entre mas de 2 variables

3. Correlación parcial: cuando se incluye la influencia de variables exógenas no consideradas en el cálculo de los coeficientes.

Dependiendo del tipo de relación lineal el coeficiente relaciona:

1. Relación directa entre las variables: un aumento en la variable independiente implica un aumento en la variable dependiente.

2. Relación inversa entre las variables: un aumento en la variable independiente implica una disminución en la variable dependiente.

A partir de ello la ecuación puede mejorar su correlación si se hace pruebas para determinar si se ajusta mas a una recta, una curva exponencial o parabólica.

REGRESIÓN

Mientras que la correlación mide el grado de vinculación entre variables, la regresión se encarga de calcular, a partir de las observaciones, el valor real de los coeficientes que explican una relación funcional matemática.

Si dicho valor es calculado a partir de la serie u observaciones de una población completa se esta hablando de una ecuación de regresión poblacional, y esa es una ecuación completamente confiable, sin embargo sabemos que en la mayoría de los casos es imposible realizar este tipo de estudios ya sea por la cantidad de unidades observacionales, o por la dispersión de la población o sobre todo por el valor económico asociado a un estudio de tal magnitud.

Por tal motivo se utilizan mecanismos que facilitan estos estudios llegando a una aproximación de los datos poblacinales a partir de porciones o muestras representativas, utilizando para su selección métodos estadísticos de modo que se explique a cabalidad los fenómenos sociales con cierto margen de error

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