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Metodología de la econometría

La metodología de la econometría es el estudio de la gama de diferentes enfoques para realizar el análisis econométrico . [1]

Los enfoques econométricos pueden clasificarse ampliamente en no estructurales y estructurales. Los modelos no estructurales se basan principalmente en estadísticas (aunque no necesariamente en modelos estadísticos formales ), su dependencia de la economía es limitada (por lo general, los modelos económicos se utilizan solo para distinguir los insumos (variables observables "explicativas" o " exógenas ", a veces designadas como x ) y los productos ( variables observables " endógenas ", y ). Los métodos no estructurales tienen una larga historia (cf. Ernst Engel , 1857 [2] ). [3] Los modelos estructurales utilizan ecuaciones matemáticas derivadas de modelos económicos y, por lo tanto, el análisis estadístico también puede estimar variables no observables , como la elasticidad de la demanda . [3] Los modelos estructurales permiten realizar cálculos para las situaciones que no están cubiertas en los datos que se analizan, el llamado análisis contrafactual (por ejemplo, el análisis de un mercado monopolístico para acomodar un caso hipotético del segundo entrante). [4]

Ejemplos

Entre los diferentes enfoques que se han identificado y estudiado, se incluyen los siguientes:

Además de estos enfoques más claramente definidos, Hoover [9] identifica una gama de enfoques heterogéneos o de libros de texto que aquellos menos interesados, o incluso no interesados, en la metodología tienden a seguir.

Métodos

La econometría puede utilizar modelos estadísticos estándar para estudiar cuestiones económicas, pero la mayoría de las veces se realizan con datos observacionales , en lugar de en experimentos controlados . [10] En esto, el diseño de estudios observacionales en econometría es similar al diseño de estudios en otras disciplinas observacionales, como la astronomía, la epidemiología, la sociología y la ciencia política. El análisis de datos de un estudio observacional está guiado por el protocolo de estudio, aunque el análisis exploratorio de datos puede ser útil para generar nuevas hipótesis. [11] La economía a menudo analiza sistemas de ecuaciones y desigualdades, como la oferta y la demanda que se supone que están en equilibrio . En consecuencia, el campo de la econometría ha desarrollado métodos para la identificación y estimación de modelos de ecuaciones simultáneas . Estos métodos son análogos a los métodos utilizados en otras áreas de la ciencia, como el campo de la identificación de sistemas en el análisis de sistemas y la teoría del control . Dichos métodos pueden permitir a los investigadores estimar modelos e investigar sus consecuencias empíricas, sin manipular directamente el sistema.

Uno de los métodos estadísticos fundamentales que utilizan los econometristas es el análisis de regresión . [12] Los métodos de regresión son importantes en econometría porque los economistas normalmente no pueden utilizar experimentos controlados . Los econometristas suelen buscar experimentos naturales esclarecedores en ausencia de evidencia de experimentos controlados. Los datos observacionales pueden estar sujetos a sesgos de variable omitida y a una lista de otros problemas que deben abordarse mediante el análisis causal de modelos de ecuaciones simultáneas. [13]

Economía experimental

En las últimas décadas, los econometristas han recurrido cada vez más al uso de experimentos para evaluar las conclusiones, a menudo contradictorias, de los estudios observacionales. En este caso, los experimentos controlados y aleatorios proporcionan inferencias estadísticas que pueden producir un mejor rendimiento empírico que los estudios puramente observacionales. [14]

Datos

Los conjuntos de datos a los que se aplican los análisis econométricos se pueden clasificar como datos de series temporales , datos transversales , datos de panel y datos de panel multidimensionales . Los conjuntos de datos de series temporales contienen observaciones a lo largo del tiempo; por ejemplo, la inflación a lo largo de varios años. Los conjuntos de datos transversales contienen observaciones en un único punto en el tiempo; por ejemplo, los ingresos de muchas personas en un año determinado. Los conjuntos de datos de panel contienen tanto observaciones de series temporales como transversales. Los conjuntos de datos de panel multidimensionales contienen observaciones a lo largo del tiempo, transversalmente y a lo largo de alguna tercera dimensión. Por ejemplo, la Encuesta de Pronosticadores Profesionales contiene pronósticos para muchos pronosticadores (observaciones transversales), en muchos puntos en el tiempo (observaciones de series temporales) y en múltiples horizontes de pronóstico (una tercera dimensión). [15]

Variables instrumentales

En muchos contextos econométricos, el método de mínimos cuadrados ordinarios, comúnmente utilizado , puede no recuperar la relación teórica deseada o puede producir estimaciones con propiedades estadísticas deficientes, porque se violan los supuestos para el uso válido del método. Un remedio ampliamente utilizado es el método de variables instrumentales (VI). Para un modelo económico descrito por más de una ecuación, se pueden utilizar métodos de ecuaciones simultáneas para remediar problemas similares, incluidas dos variantes de VI, los mínimos cuadrados en dos etapas ( MC2E ) y los mínimos cuadrados en tres etapas ( MC3E ). [16]

Métodos computacionales

Las cuestiones computacionales son importantes para evaluar los métodos econométricos y para su uso en la toma de decisiones. [17] Entre estas cuestiones se incluyen la formulación matemática correcta : la existencia , unicidad y estabilidad de cualquier solución a las ecuaciones econométricas. Otra preocupación es la eficiencia numérica y la precisión del software. [18] Una tercera preocupación es también la usabilidad del software econométrico . [19]

Econometría estructural

La econometría estructural amplía la capacidad de los investigadores para analizar datos utilizando modelos económicos como lente a través de la cual ver los datos. La ventaja de este enfoque es que, siempre que los análisis contrafácticos tengan en cuenta la reoptimización de un agente, las recomendaciones de políticas no estarán sujetas a la crítica de Lucas . Los análisis econométricos estructurales comienzan con un modelo económico que captura las características salientes de los agentes bajo investigación. Luego, el investigador busca parámetros del modelo que coincidan con los resultados del modelo con los datos.

Un ejemplo es la elección discreta dinámica , donde hay dos formas comunes de hacerlo. La primera requiere que el investigador resuelva completamente el modelo y luego use la máxima verosimilitud . [20] La segunda omite la solución completa del modelo y estima los modelos en dos etapas, lo que permite al investigador considerar modelos más complicados con interacciones estratégicas y equilibrios múltiples. [21]

Otro ejemplo de econometría estructural es la estimación de subastas de oferta sellada de primer precio con valores privados independientes. [22] La dificultad clave con los datos de pujas de estas subastas es que las pujas solo revelan información parcial sobre las valoraciones subyacentes, las pujas las oscurecen. Uno querría estimar estas valoraciones para entender la magnitud de las ganancias que cada postor obtiene. Más importante aún, es necesario tener la distribución de valoraciones a mano para participar en el diseño del mecanismo . En una subasta de oferta sellada de primer precio, el pago esperado de un postor está dado por:

donde v es la valoración del postor, b es la oferta. La oferta óptima resuelve una condición de primer orden:

que puede reorganizarse para obtener la siguiente ecuación para

Tenga en cuenta que la probabilidad de que una oferta gane una subasta se puede estimar a partir de un conjunto de datos de subastas completadas, donde se observan todas las ofertas. Esto se puede hacer utilizando estimadores no paramétricos simples , como la regresión de kernel . Si se observan todas las ofertas, es posible utilizar la relación anterior y la función de probabilidad estimada y su derivada para estimar puntualmente la valoración subyacente. Esto permitirá al investigador estimar la distribución de la valoración.

Referencias

  1. ^ Jennifer Castle y Neil Shephard (Eds) (2009) La metodología y la práctica de la econometría - Un homenaje en honor a David F. Hendry ISBN  978-0-19-923719-7 .
  2. ^ Engel, Ernst (1857). "Die Productions-und Consumptionsverhältnisse des Königreichs Sächsen". Zeitschrift des Statischen Bureaus des Königlich Söchsischen Ministeriums des Inneren (en alemán) (8, 9).
  3. ^ ab Reiss y Wolak 2007, pág. 4282.
  4. ^ Reiss y Wolak 2007, pág. 4288.
  5. ^ Christ, Carl F. 1994. “Las contribuciones de la Comisión Cowles a la econometría en Chicago: 1939-1955” Journal of Economic Literature . Vol. 32.
  6. ^ Sims, Christopher (1980) Macroeconomía y realidad, Econometrica , enero, págs. 1-48.
  7. ^ Kydland, Finn E y Prescott, Edward C, 1991. "La econometría del enfoque de equilibrio general para los ciclos económicos", Scandinavian Journal of Economics , Blackwell Publishing, 93 (2), 161–178.
  8. ^ Angrist, JD, y Pischke, J.-S. (2009). Econometría mayormente inofensiva: el compañero de un empirista . Princeton: Princeton University Press.
  9. ^ Hoover, Kevin D. (2006). Capítulo 2, "La metodología de la econometría". en TC Mills y K. Patterson, ed., Palgrave Handbook of Econometrics , v. 1, Econometric Theory , págs. 61-87.
  10. ^ Wooldridge, Jeffrey (2013). Introducción a la econometría: un enfoque moderno . South-Western, Cengage Learning. ISBN 978-1-111-53104-1.
  11. ^ Herman O. Wold (1969). "La econometría como pionera en la construcción de modelos no experimentales", Econometrica , 37(3), págs. 369-381.
  12. ^ Para obtener una descripción general de una implementación lineal de este marco, consulte regresión lineal .
  13. ^ Edward E. Leamer (2008). "Problemas de especificación en econometría", The New Palgrave Dictionary of Economics . Resumen.
  14. ^ • H. Wold 1954. "Causalidad y econometría", Econometrica , 22(2), págs. 162-177.
       • Kevin D. Hoover (2008). "causalidad en economía y econometría", The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen y prueba de galerada.
  15. ^ Davies, A., 2006. Un marco para descomponer shocks y medir volatilidades derivadas de datos de panel multidimensionales de pronósticos de encuestas. International Journal of Forecasting, 22(2): 373-393.
  16. ^ Peter Kennedy (economista) (2003). A Guide to Econometrics , 5.ª ed. Descripción Archivado el 11 de octubre de 2012 en Wayback Machine . , vista previa y tabla de contenidos Archivado el 11 de octubre de 2012 en Wayback Machine . , cap. 9, 10, 13 y 18.
  17. ^ • Keisuke Hirano (2008). "Teoría de la decisión en econometría", The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen.
       • James O. Berger (2008). "Teoría de la decisión estadística", The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen.
  18. ^ BD McCullough y HD Vinod (1999). "La confiabilidad numérica del software econométrico", Journal of Economic Literature , 37(2), págs. 633-665.
  19. ^ • Vassilis A. Hajivassiliou (2008). "Métodos computacionales en econometría", The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen.
       • Richard E. Quandt (1983). "Problemas y métodos computacionales", cap. 12, en Handbook of Econometrics , v. 1, págs. 699-764.
       • Ray C. Fair (1996). "Métodos computacionales para modelos macroeconométricos", Handbook of Computational Economics , v. 1, págs. [1]-169.
  20. ^ Rust, John (1987). "Reemplazo óptimo de motores de autobuses GMC: un modelo empírico de Harold Zurcher". Econometrica . 55 (5): 999–1033. doi :10.2307/1911259. JSTOR  1911259.
  21. ^ Hotz, V. Joseph; Miller, Robert A. (1993). "Probabilidades de elección condicional y estimación de modelos dinámicos". Review of Economic Studies . 60 (3): 497–529. doi :10.2307/2298122. JSTOR  2298122.
  22. ^ Guerre, E.; Perrigne, I.; Vuong, Q. (2000). "Estimación no paramétrica óptima de subastas de primer precio". Econometrica . 68 (3): 525–574. doi :10.1111/1468-0262.00123.

Otras fuentes