Modelos Economicos

MODELO ECONOMICO.

Los modelos son una simplificación y abstracción de la realidad que, en base a supuestos y deducciones lógicas y experimentales, explica un determinado comportamiento o un aspecto de un fenómeno más amplio. Esta simplificación consiste en determinar cuáles elementos son los más importantes de la realidad que se pretende estudiar.

La representación sencilla no es la realidad misma, sino un modelo que permite estudiar de manera objetiva la forma en que ciertos aspectos de la realidad afectan a otros. Es importante recalcar esto último, pues muchas de las críticas en economía se basan en un desconocimiento sobre lo que representan los modelos.

La idea central, al momento de crear un modelo, es tener herramientas que nos permitan, de manera más sencilla, dar respuestas a la forma en qué ciertos fenómenos o comportamientos afectan a otros, aunque, de ninguna manera, predecir el comportamiento humano, cosa imposible por nuestra propia naturaleza.

REGRESION.

La regresión trata del estudio de una variable dependiente respecto de una o mas variables, con el objetivo de poder estimar o predecir una medida o valor promedio poblacional de la variable dependiente en términos de los valores conocidos de la variable independiente.

Puede ser:

• Regresión simple cuando la variable dependiente depende de una independiente

• Regresión múltiple: cuando la variable dependiente depende de varias variables independientes

• Regresión lineal: cuando la función objeto de estudio es lineal

• Regresión no lineal: cuando la función objeto de estudio no es lineal.

DIFERECIA ENTRE REGRESION VS CORRELACION

Estas dos variables tienen una relación estrecha, el objetivo de la correlación es medir la fuerza o el grado de asociación lineal entre dos variables, es decir, mide esta fuerza de asociación lineal. En cambio el análisis de regresión estima el valor promedio de una variable con base en los valores de otras.

Una de las diferencias entre regresión y correlación es que en el análisis de regresión existe una asimetría en el tratamiento a las variables dependientes y explicativas. En el análisis de correlación se tratan dos variables sin importar la forma simétrica y no hay distinción entre las variables dependientes y explicativas.

DIFERENCIA ENTRE RELACIONES ESTADISTICAS VS DETERMINISTA.

Las relaciones estadísticas, se analizan las variables aleatorias o estocásticas, es decir, las variables con una distribución de probabilidad que se pueden medir fácilmente. En cambio una relación determinista, también se manejan variables pero estas no manejan distribución de probabilidad, es decir no son aleatorias ni estocásticas, que no tienen un grado de error grande.

DIFERENCIA ENTRE REGERSION VS CAUSALIDAD.

Como ya se había mencionado el término regresión indica el estudio de una variable dependiente respecto a una o más variables. El concepto causalidad trata de explicar que cuando no se está ante un experimento controlado no es sencillo demostrar que una relación causa-efecto existe

SERIE DE TIEMPO.

Es un conjunto de observaciones sobre lo0s valores de una variable en diferentes momentos, esta información debe recopilarse en intervalos regulares con respecto al tiempo (diariamente, semanalmente, mensualmente, trimestralmente, semestralmente, anualmente).

Las series de tiempo presentan algunos problemas, debido a que la mayor parte de tiempo supone que los datos que están siendo objeto de estudio son estacionarios. Una serie de tiempo es estacionaria si su medida y varianza no varían sistemáticamente con el tiempo.

EJEMPLOS

• Precios de acciones

• Medición del desempleo

• Índice de precios al consumidor

DATOS TRANSVERSALES.

Es un conjunto de datos

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