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Modelos Econométricos: Errores Comunes, Diagnóstico y Soluciones

Preguntas Frecuentes sobre Modelos Econométricos

Problemas de Especificación y Estimación

A continuación, se abordan preguntas comunes relacionadas con problemas en la especificación y estimación de modelos econométricos, incluyendo cambio estructural, multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación y errores de especificación.

Resolución y Explicación de Modelos de Regresión: Aplicaciones Prácticas

Ejercicios Resueltos de Modelos de Regresión

Ejercicio 1: Error de Especificación

Pregunta: ¿Existe error de especificación en el modelo? Desarrolle el test correspondiente.

wPwIcXn07+L+QAAAABJRU5ErkJggg==

Solución:

Para determinar si existe un error de especificación, se realiza un contraste de hipótesis. Se construye la función a partir de la tabla de contraste, utilizando el coeficiente de yhat (ŷ) y su desviación típica. Se compara el p-valor resultante con un nivel de significancia de 0.05.

Regresión con Constante: Fundamentos, Supuestos y Estimación MCO

Modelo de Regresión con una Constante

Modelo de Regresión de una Constante

Término constante µ; variable dependiente Yt; Ut error aleatorio. Yt = µ + Ut

Supuestos Básicos del Modelo

1º supuesto: La media poblacional de E[Ut] = 0

2º supuesto: Homocedasticidad. V(Ut) = E(Ut – E(Ut))2 = E(Ut)2 = σ2

El incumplimiento de este supuesto se llama heterocedasticidad, e implica que esta varianza no es constante. V(Ut) = E(Ut2) = σ2t

3º supuesto: Normalidad. El error aleatorio Ut tiene una distribución Seguir leyendo “Regresión con Constante: Fundamentos, Supuestos y Estimación MCO” »

Fundamentos de Modelos Econométricos: Hipótesis, Problemas y Propiedades

Hipótesis Básicas del Modelo Econométrico

Hipótesis básicas del modelo:

  • Hipótesis de parámetros constantes (permanencia estructural): Los parámetros B deben ser constantes a lo largo de la muestra y en el futuro.
  • Hipótesis de los grados de libertad: El rango de la matriz X tiene que ser igual al número de variables (k) y menor que el número de datos (n).
  • Hipótesis de los regresores no estocásticos: Los valores de las variables explicativas (X) tienen que ser observables (valor determinado) Seguir leyendo “Fundamentos de Modelos Econométricos: Hipótesis, Problemas y Propiedades” »

Econometría: Conceptos Clave y Preguntas Frecuentes

Conceptos Fundamentales de Econometría

En el contexto del modelo ecuacional Y=… y E(uu´)=… afirmamos que: las perturbaciones aleatorias del modelo no están autocorrelacionadas. En el contexto de un modelo lineal que cumple la hipótesis Y=… donde X es una matriz (nxk): las columnas de X son linealmente independientes. Dado el modelo uniecuacional Y=… en el que se sabe que el orden de la matriz Y es 58×1 podemos afirmar que: el orden de la matriz u es 58×1. Durante la etapa de especificación Seguir leyendo “Econometría: Conceptos Clave y Preguntas Frecuentes” »

Estimación MCO: Propiedades, Distribución y Aplicaciones en Econometría

Estimación MCO: Propiedades, Distribución y Aplicaciones

Conceptos Básicos del Estimador MCO

El estimador de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) se define como:

PC = pico (Nota: Se refiere al valor estimado)

SCR = Sumatorio Upc2 = U’pc * Upc = (Y – XBpc)'(Y – XBpc)

Donde:

  • Upc = (upc1, upc2, …, upcn) (en vertical)
  • U’pc (en horizontal) = Y – Ypc = Y – XBpc

Aplicando las condiciones de mínimo, se obtiene:

Bpc = ((X’X)-1) * X’Y

Características de los Residuos MCO

Upc = Y – XBpc

Es una variable aleatoria Seguir leyendo “Estimación MCO: Propiedades, Distribución y Aplicaciones en Econometría” »

Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos

Fundamentos de Econometría y Aplicaciones

En un modelo econométrico, lo ideal es que los valores de X no varíen, ya que de esta forma se reducen las perturbaciones estocásticas, por lo que será más fácil minimizar los r3pBADs=

  y encontrar los parámetros eficientes.

FALSO, ya que existe aleatoriedad en los datos observados de la variable explicativa X. Las perturbaciones estocásticas se reducen con respecto a los parámetros y la eficiencia de éstos es en referencia a que sean de menor varianza. Seguir leyendo “Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos” »

Medición Económica: Correlación, Regresión y Modelos Econométricos

La medición económica es una herramienta fundamental utilizada por economistas, sociólogos, mercadólogos e investigadores para respaldar o comprobar modelos matemáticos teóricos. Estos modelos relacionan una variable dependiente (o explicada) con una o más variables independientes (o explicativas).

Definición de Medición Económica

En un sentido técnico, la medición económica, también conocida como econometría, es una rama de la Teoría Económica que, mediante procedimientos estadísticos Seguir leyendo “Medición Económica: Correlación, Regresión y Modelos Econométricos” »

Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos

Muestras Pequeñas en Econometría

Al presentar el MBR, decíamos que: “debía disponerse de una información suficientemente amplia sobre el conjunto de variables observables implicadas en el modelo. Como requisito mínimo para que pueda determinarse una solución, se exige que el número de datos sea superior al número de parámetros del modelo (n>k), a efectos operativos, se necesita un mínimo de alrededor de quince datos para tener alguna garantía en el proceso de estimación de los modelos Seguir leyendo “Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos” »

Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades

Modelo Básico de Regresión Lineal (MBRL)

2.1 Planteamiento del MBRL

El término «regresión» fue introducido por Galton en su libro “Natural inheritance” (1889) refiriéndose a la “ley de la regresión universal”: “Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en promedio, en un grado menor. Regresión a la media”.

Supongamos que consideramos el comportamiento de una variable endógena, Yi, que puede ser adecuadamente explicado mediante una relación lineal Seguir leyendo “Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades” »