Econometria según el libro de Wooldridge

Según el libro de Wooldridge, la econometría es el desarrollo de métodos estadísticos que son usados para la estimación de  relaciones económicas, probar teorías económicas y evaluar e implementar políticas públicas y de negocios. La aplicación más común de la econometría es en el pronóstico de variables macroeconómicas tan importantes como las tasas de interés, de inflación y el PIB.

Para realizar un análisis económico empírico, ya sea para probar teorías económicas, analizar políticas públicas o estimar relaciones. El primer paso a realizar es  la formulación cuidadosa de la pregunta de interés, la que puede estar relacionada con la prueba de un aspecto determinado de una teoría económica o puede ser adecuada para probar los efectos de una política pública. Luego se construye un modelo económico,  el cual consiste en ecuaciones matemáticas que describen diversas relaciones entre variables.

Después de tener el modelo económico definido, este se debe transformar a lo que se conoce como un modelo econométrico que se construye para cuantificar y comparar las relaciones entre variables económicas postuladas por un modelo económico a partir de la evidencia empírica (los datos).

Por defecto, un análisis econométrico  necesita de datos. Luego de que estén  recolectados los datos sobre las variables relevantes, se emplean los métodos econométricos para estimar los parámetros del modelo econométrico y para probar, formalmente, las hipótesis de interés.

Las bases de datos para el análisis empírico suele ser de diversos tipos:

1. Datos de corte transversal: Son muestras, referidos a un periodo fijo, sobre individuos de una población, generalmente provenientes de encuestas sobre familias, empresas, ciudades, estados, países u otras unidades.

Una característica importante de los datos de este tipo es que a menudo puede suponerse que han sido obtenidos de la población subyacente mediante un muestreo aleatorio.

Los datos de corte transversal son muy empleados en economía y en otras ciencias sociales. En economía, el análisis de datos de corte transversal está relacionado de manera estrecha con los campos de la microeconomía aplicada, por ejemplo, economía laboral, finanzas públicas locales y estatales, organización industrial, economía urbana, demografía y economía de la salud. Datos sobre individuos, hogares, empresas y ciudades en un punto dado del tiempo son importantes para probar hipótesis microeconómicas y para evaluar políticas económicas.

1. Datos de serie de tiempo: Son observaciones de una variable o varias variables a lo largo de varios periodos de tiempo. Debido a que los eventos pasados pueden influir sobre los eventos futuros y los comportamientos rezagados son frecuentes en las ciencias sociales, A diferencia de los datos de corte transversal, en una serie de tiempo el orden cronológico de las observaciones proporciona información potencialmente importante.
2. Combinación de cortes transversales: Esta es realizada para tener un tamaño mayor de la muestra, para estudiar cambios en las variables más relevantes o para analizar los efectos de las nuevas políticas públicas. Es obtenida por medio de la combinación  de los cortes transversales de distintos años.
3. Datos de panel: Consiste en una serie de tiempo por cada unidad de una base de datos de corte transversal.

La característica fundamental de los datos de panel, que los distingue de las combinaciones de cortes transversales, es que durante un intervalo de tiempo se vigilan las mismas unidades.

Efecto causalidad y ceteris paribus:

El objetivo de los economistas es inferir que una variable tiene un efecto causal sobre otra variable, en casi todas las pruebas de teorías económicas o en la evaluación de políticas públicas. Encontrar simplemente una relación entre dos o más variables puede ser sugerente, pero no concluyente, a menos que pueda establecerse causalidad.

El concepto ceteris paribus (si todos los demás factores relevantes permanecen constantes) juega un papel importante en el análisis causal, ya que para estudiar una relación entre dos variables todos los demás factores relevantes deben mantenerse constantes.

Para Gujarati, según lo escrito en su libro la regresión es una herramienta fundamental de la econometría.

El análisis de regresión trata del estudio de la dependencia de una variable (variable dependiente) respecto de una o más variables (variables explicativas) con el objetivo de estimar o predecir la media o valor promedio poblacional de la primera en términos de los valores conocidos o fijos (en muestras repetidas) de las segundas.

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