Econometría

Sin embargo, esos modelos deben contrastarse con los datos disponibles para saber si estos tienen capacidad explicativa y predictiva, y poder en definitiva optar entre unas u otras opciones.En la elaboración de la econometría se unen la matemática, la estadística, la investigación social y la teoría económica.El mayor problema con el que se enfrentan los económetras en su investigación es la escasez de datos, los sesgos que pueden presentar los datos existentes, los sesgos del propio investigador y la ausencia o insuficiencia de una teoría económica adecuada.Aun así, la econometría es la única aproximación científica al entendimiento de los fenómenos económicos y sus resultados son cada vez más efectivos a medida que se le complementa adecuadamente con los modernos métodos del análisis de la ciencia de datos[2]​ y el aprendizaje automático[3]​.La econometría, igual que la economía, tiene como objetivo explicar una variable en función de otras.Esto implica que el punto de partida para el análisis econométrico es el modelo económico y este se transformará en modelo econométrico cuando se han añadido las especificaciones necesarias para su aplicación empírica.Es decir, cuando se han definido las variables (endógenas, exógenas) que explican y determinan el modelo, los parámetros estructurales que acompañan a las variables, las ecuaciones y su formulación en forma matemática, la perturbación aleatoria que explica la parte no sistemática del modelo, y los datos estadísticos.Para ello se utilizan métodos estadísticos como pueden ser: mínimos cuadrados ordinarios, máxima verosimilitud, mínimos cuadrados bietápicos, etc. Al recibir los parámetros el valor numérico definen el concepto de estructura que ha de tener valor estable en el tiempo especificado.La tercera etapa en la elaboración del modelo es la verificación y contrastación, donde se someten los parámetros y la variable aleatoria a unos contrastes estadísticos para cuantificar en términos probabilísticos la validez del modelo estimado.En general los modelos econométricos son útiles para: También se conoce como teoría de la regresión lineal, y estará más desarrollado en la parte estadística.No obstante, aquí se dará un resumen general sobre la aplicación del método de mínimos cuadrados.Además, se supone que esta relación no es del todo determinista, esto es, existirá siempre un cierto grado de error aleatorio (en realidad, se entiende que encubre a todas aquellas variables y factores que no se hayan podido incluir en el modelo) que se suele representar añadiendo a la suma una letra representa una variable aleatoria.es una variable aleatoria normal, con media cero y varianza constante en todas las muestras (aunque sea desconocida), representado de forma matemática comoSe toma una muestra estadística, que corresponda a observaciones de los valores que hayan tomado esas variables en distintos momentos del tiempo (o, dependiendo del tipo de modelo, los valores que hayan tomado en distintas áreas o zonas o agentes económicos a considerar).Nótese que aún se podría hacer un análisis más ambicioso teniendo en cuenta país y año.También, este método nos proporcionará información (en forma de ciertos valores estadísticos adicionales, que se obtienen además de los parámetros) para ver en qué medida los valores de los parámetros que hemos obtenido resultan fiables, por ejemplo, para hacer contrastes de hipótesis, esto es, ver si ciertas suposiciones que se habían hecho acerca del modelo resultan, o no, ciertas.De entrada, el método presupone que la relación entre las variables es lineal y está bien especificada.No obstante, en muestras grandes el teorema del límite central justifica el suponer una distribución normal para el estimador de mínimos cuadrados.También hay métodos para detectar este problema y para corregirlo en cierta medida modificando los valores de la muestra, que también son parte del método de los mínimos cuadrados generalizados.Generalmente la solución suele ser averiguar qué variables están causando la multicolinealidad y reescribir el modelo de acuerdo con ello.Como ejemplo del párrafo anterior, SPSS es un software inicialmente creado para análisis estadísticos en ciencias sociales (ver artículo en Wikipedia).R inicialmente como un proyecto derivado de S y con finalidad más bien estadística.[7]​ Otor ejemplo al respecto, Stata es un programa estadístico, pero permite poderosos análisis en econometría.Eviews, que debe el nombre a Econometrical Views (Vistas econométricas), tiene como fin netamente inicial, la econometría; por esta razón, despliega una cantidad apropiada, pero poco personalizable, de información altamente útil para estos análisis.Incluso las calculadoras científicas más avanzadas pueden llegar a tener algunos elementos básicos para la elaboración y comprobación de modelos econométricos.En caso de no serlo, se requerirían más pasos en la calculadora.Incluso, sin ser calculadores, puede hacerse análisis econmétricos, como lo son MATLAB, Maple, Scilab.No obstante los beneficios de unos y otros software, depende en general, sobre los dispositivos en los que se vaya a usar tal herramienta.Si, por ejemplo, se prefiere Windows como sistema operativo, puede usarse una cantidad importante de programas de licencia y libres; no así en GNU Linux.Los fines del análisis econométrico también influirá de forma determinante para usar cierto programa.