Introducción a la econometría
Summary
TLDREl curso 'Easy Econometrics' introduce la econometría como la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos para desarrollar teorías, probar hipótesis y predecir tendencias futuras. Aborda su uso para describir la realidad económica, probar teorías económicas y predecir la actividad económica futura. Se explica el análisis de regresión como técnica para explicar la variable dependiente en función de variables independientes, utilizando coeficientes y términos de error estocástico. Se ilustra con ejemplos como la demanda de bienes y la determinación de salarios, y se presenta un caso de estudio sobre el precio de casas en función de su tamaño.
Takeaways
- 📚 Econometría es la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos para desarrollar teorías, probar hipótesis y predecir tendencias futuras a partir de datos históricos.
- 🔍 Tres usos principales de la econometría: describir la realidad económica, probar hipótesis sobre la teoría económica y predecir la actividad económica futura.
- 📈 El primer uso de la econometría es describir la realidad económica, usando ecuaciones para estimar números y describir relaciones abstractas.
- 🧐 El segundo uso es probar hipótesis, donde se construyen modelos teóricos y se prueban con evidencia cuantitativa, utilizando el test de hipótesis.
- 🔮 El tercer uso es la predicción de la actividad económica futura, utilizando modelos econométricos para predecir variables como ventas, beneficios y tasa de inflación.
- 🏢 Los líderes de negocios y políticos se interesan en la predicción económica para tomar decisiones sobre el futuro y evitar consecuencias negativas como la bancarrota o la derrota política.
- 📉 El análisis de regresión es una técnica estadística que explica los movimientos de una variable dependiente en función de variables independientes.
- 📊 El modelo de regresión lineal de ecuación única es una forma de representar la relación lineal entre la variable dependiente y una variable independiente.
- 📍 Los coeficientes beta (beta 0 y beta 1) en un modelo de regresión determinan la posición y la pendiente de la línea recta en un gráfico.
- 🤔 El término de error estocástico es añadido a una ecuación de regresión para introducir variaciones no explicadas por las variables independientes.
- 🏠 Un ejemplo práctico del análisis de regresión es evaluar el precio de una casa en función de su tamaño, utilizando coeficientes de regresión para determinar si un precio es justo.
Q & A
¿Qué es la econometría y cuáles son sus usos principales?
-La econometría es la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos para desarrollar teorías, probar hipótesis y pronosticar tendencias futuras a partir de datos históricos. Sus usos principales son describir la realidad económica, probar hipótesis sobre la teoría económica y predecir la actividad económica futura.
¿Cómo se utiliza la econometría para describir la realidad económica?
-La econometría se utiliza para describir la realidad económica transformando símbolos abstractos en ecuaciones numéricas, como estimar la cantidad demandada de un bien en función de su precio, el precio de los bienes sustitutos y el ingreso disponible.
¿Qué es un hipótesis en el contexto de la econometría y cómo se prueba?
-Una hipótesis en la econometría es una afirmación sobre una relación teórica que se prueba con evidencia cuantitativa. Se prueba mediante el uso de pruebas estadísticas al coeficiente de estimación, como la hipótesis de que la cantidad demandada de un bien aumenta cuando sube el ingreso disponible.
¿Cómo se utiliza la econometría para predecir la actividad económica futura?
-La econometría se utiliza para predecir la actividad económica futura mediante el uso de modelos econométricos que se basan en datos históricos para pronosticar variables como ventas, beneficios y la tasa de inflación.
¿Qué es el análisis de regresión y cómo se relaciona con la econometría?
-El análisis de regresión es una técnica estadística que intenta explicar los movimientos de una variable dependiente en función de los movimientos de un conjunto de variables independientes. Es una herramienta fundamental en la econometría para investigar relaciones entre variables.
¿Qué es un modelo lineal de ecuación única y cómo se representa gráficamente?
-Un modelo lineal de ecuación única es una forma simple de representar la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Gráficamente, se representa como una línea recta donde los betas son los coeficientes que determinan la pendiente y la intersección en el eje y.
¿Qué son los coeficientes beta en un modelo de regresión y qué representan?
-Los coeficientes beta en un modelo de regresión son los valores que multiplican las variables independientes y determinan la pendiente y la intersección de la línea recta en el gráfico. Beta 0 es la constante o intercepte y beta 1 es la pendiente que indica el cambio en la variable dependiente por unidad de cambio en la variable independiente.
¿Qué es el término de error estocástico y por qué se incluye en una ecuación de regresión?
-El término de error estocástico es un término añadido a una ecuación de regresión para introducir todas las variaciones de la variable dependiente que no pueden ser explicadas por las variables independientes incluidas. Proviene de errores de medición, formas funcionales incorrectas y ocurrencias impredecibles.
¿Cómo se interpreta el coeficiente beta 1 en el contexto del ejemplo de los salarios?
-En el ejemplo de los salarios, beta 1 se interpreta como el impacto en los salarios por cada año de incremento en la experiencia laboral, manteniendo constante la educación y el género.
¿Cómo se utiliza el análisis de regresión para determinar si el precio de una casa es justo?
-Se utiliza el análisis de regresión para determinar si el precio de una casa es justo comparando el precio estimado por el modelo de regresión, que toma en cuenta factores como el tamaño de la casa, con el precio solicitado por el propietario. Si el precio estimado es mayor que el precio solicitado, la casa podría considerarse una buena inversión.
¿Qué son los residuos en el análisis de regresión y qué indican?
-Los residuos son la diferencia entre una observación y la línea de regresión estimada. Indican la variabilidad no explicada por el modelo y pueden ser utilizados para evaluar la precisión del modelo.
Outlines
📚 Introducción a la Econometría
El primer párrafo introduce el curso de 'Easy Econometrics', enfocándose en la definición de econometría como la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos. Se mencionan sus tres usos principales: describir la realidad económica, probar hipótesis y predecir tendencias futuras. Se describe el primer uso, describir la realidad económica, como el más simple, donde se transforman símbolos abstractos en ecuaciones numéricas. Se da un ejemplo práctico de cómo se relaciona la cantidad demandada de un bien con su precio, los precios de sustitutos y el ingreso disponible. El párrafo concluye con una breve mención de los usos secundarios y terciarios de la econometría.
🔍 Usos Avanzados de la Econometría
El segundo párrafo profundiza en los usos secundario y terciario de la econometría, que incluyen probar hipótesis teóricas y predecir la actividad económica futura. Se destaca la importancia del test de hipótesis en el enfoque científico y se ejemplifica cómo se puede probar si un bien es normal o no. Se discuten los usos de la econometría para los líderes de negocios y políticos y cómo pueden influir en decisiones futuras. Se introduce el análisis de regresión como una técnica estadística para explicar la variabilidad de una variable dependiente en función de variables independientes. Se describen los modelos lineales de ecuación única y su representación gráfica, así como la interpretación de los coeficientes beta.
🏠 Aplicación del Análisis de Regresión
El tercer párrafo presenta un ejemplo práctico del análisis de regresión, donde una familia considera comprar una casa y utiliza la econometría para determinar si el precio es justo. Se describe cómo se recolectaron datos sobre casas vendidas y se construyó un modelo de regresión para predecir el precio en función del tamaño de la casa. Se explica cómo se interpreta el modelo teórico y se calcula el precio estimado para una casa de 1600 metros cuadrados, concluyendo que el precio ofrecido por el propietario es un buen negocio en comparación con la predicción del modelo.
Mindmap
Keywords
💡Econometría
💡Modelos Estadísticos
💡Hipótesis
💡Actividad Económica
💡Análisis de Regresión
💡Variables Independientes
💡Variables Dependientes
💡Coeficientes
💡Término de Error Estocástico
💡Predicción
💡Ecuación de Regresión Lineal
Highlights
La econometría es la aplicación cuantitativa de modelos estadísticos y matemáticos para desarrollar teorías, probar hipótesis y pronosticar tendencias futuras.
El primer uso de la econometría es describir la realidad económica a través de la estimación de números y la transformación de símbolos abstractos en ecuaciones numéricas.
El segundo uso de la econometría es probar hipótesis sobre la teoría económica mediante la construcción y prueba de modelos teóricos con evidencia cuantitativa.
El tercer uso de la econometría es predecir la actividad económica futura, basándose en datos históricos para anticipar variables como ventas, beneficios y tasas de inflación.
El análisis de regresión es una técnica estadística que explica los movimientos de una variable dependiente en función de un conjunto de variables independientes.
El resultado de un análisis de regresión no puede probar causalidad, solo puede indicar si existe o no una relación significativa entre las variables.
El modelo de regresión lineal de ecuación única más simple se representa como y = β₀ + β₁x, donde la variable dependiente y es una función lineal de la variable independiente x.
El término de error estocástico se añade a una ecuación de regresión para capturar las variaciones de la variable dependiente no explicadas por las variables independientes.
Los residuos en un análisis de regresión son la diferencia entre una observación y la línea de regresión estimada.
El término de error estocástico es la diferencia entre una observación y la línea de regresión verdadera, que no puede observarse directamente.
El análisis de regresión se utiliza para entender cómo se determinan los salarios, con variables independientes como experiencia laboral, educación y género.
El coeficiente de pendiente (β₁) en un modelo de regresión representa el cambio esperado en la variable dependiente por cada unidad de cambio en la variable independiente.
Un ejemplo simple de análisis de regresión se da al estimar el precio de una casa en función de su tamaño, donde el coeficiente de pendiente indica el incremento esperado en el precio por cada pie cuadrado adicional.
En el ejemplo del análisis de regresión de precios de casas, se demuestra cómo un modelo de regresión puede ayudar a tomar decisiones informadas sobre compras inmobiliarias.
El modelo de regresión permite sustituir valores en la ecuación para calcular precios estimados y comparar con precios de mercado, facilitando la toma de decisiones.
Transcripts
bienvenidos a easy econometrics su curso
virtual de econometría que es la
econometría
la econometría es la aplicación
cuantitativa de los modelos estadísticos
y matemáticos que nos permite
desarrollar teorías probar hipótesis y
pronosticar tendencias futuras a partir
de datos históricos usos el primer uso
es describir la realidad económica el
segundo uso es probar hipótesis sobre la
teoría económica y el tercero es
predecir la actividad económica futura
vamos a hablar del primer uso de
escribir la realidad económica este es
el uso más simple de la econometría ya
que es solo una descripción podemos usar
la econometría para estimar números y
ponerlos en ecuaciones que previamente
contenían solo símbolos abstractos
ejemplo la cantidad demandada de un bien
en particular que está en función del
precio del bien para el precio de los
bienes sustitutos psi el ingreso
disponible debe
como podemos observar que es la cantidad
demandada de un bien en particular
podemos decir que sea el arroz
este arroz está en función de su precio
es decir digamos que cuesta 110 dólares
también está en función del precio de un
bien sustituto del arroz este podría ser
los fideos o las papas
y el ingreso disponible cuánto gano
mensualmente
esto está en símbolos abstractos lo que
hace el primer uso de la econometría es
transformar estos símbolos abstractos en
ecuaciones numéricas como podemos
observar acá
el segundo uso de la econometría es
probar hipótesis sobre la teoría
económica se trata de construir modelos
teóricos y probarlos con la evidencia
cuantitativa el test de hipótesis es
vital para este acercamiento científico
por ejemplo podemos probar la hipótesis
de que un bien en particular es un bien
normal 1 para el cual la cantidad
demandada se incrementa cuando sube el
ingreso disponible
podríamos hacer esto mediante la
aplicación de varias pruebas
estadísticas al coeficiente de
estimación 0.24 que podemos ver aquí
el cual es el ingreso disponible
el tercer uso de la econometría es
predecir la actividad económica futura
en el tercer y más difícil uso de la
econometría es este
ya que se trata de predecir lo que es
probable que suceda en mi futuro basado
en lo que ha sucedido en mi pasado los
modelos econométricos son usados para
predecir variables como ventas
beneficios y la tasa de inflación
etcétera
los líderes de negocios y políticos
tienden a estar interesados en este uso
de la econometría porque ellos necesitan
tomar decisiones sobre el futuro y el
castigo por equivocarse puede ser la
bancarrota para el emprendedor y la
derrota política para el candidato por
ejemplo si el presidente de una compañía
que vende arroz quisiera decidir si
incrementar los precios predicciones de
las ventas con y sin incremento del
precio podrían ser calculadas y
comparadas para tomar tal decisión
el análisis de regresión el análisis de
regresión es una técnica estadística que
intenta explicar los movimientos de la
variable dependiente como función de los
movimientos de un conjunto de otras
variables llamadas variables
independientes
el resultado de un análisis de regresión
sin importar qué tan estadísticamente
significativo sea no puede probar
causalidad todo lo que puede hacer el
análisis de regresión es probar si es si
existe o no una relación significativa
como podemos ver acá que es la variable
dependiente que está en función del
precio el precio de los sustitutos y el
ingreso disponible
modelos lineales de ecuación única el
más simple modelo de regresión lineal de
ecuación única es y es igual a beta será
más beta 1 x x en esta ecuación nos dice
que la variable dependiente y es una
función lineal única de la variable
independiente x
este modelo es lineal porque la gráfica
la ecuación tendríamos una línea recta
en lugar de una curva
los betas son los coeficientes que
determinan las coordenadas de la línea
recta en cualquier punto beta cero es la
constante o intercepte indica el valor
de ley cuando x es igual a 0 beta 1 es
la pendiente indica en cuanto llegue
cambiará cuando es que se incrementa en
una unidad
como podemos observar aquí tenemos el
gráfico de xy
en donde la línea recta
es nuestra pendiente
quieres decir que vetaba una es igual al
cambio dado un cambio en x
y esta es lineal
ya que no está elevado a ningún
exponente
por otro lado aquí si elevamos x al
cuadrado obtendríamos una línea curva
el término de error estocástico el
término de error estocástico o al azar
es un término que está añadido a una
ecuación de regresión para introducir
todas las variaciones de la variable
dependiente que no pueden ser explicadas
por las variables independientes x que
están incluidas las variaciones en una
ecuación de regresión provienen
principalmente de variables
independientes admitidas errores de
medición formas funcionales incorrectas
y ocurrencias impredecibles el término
de error es usualmente representado con
el símbolo épsilon aunque otros símbolos
como uu o b son usualmente usados
extendiendo el modelo
y es igual a beta 0 beta 1 que
multiplica x y más el término de error
estocástico
que hablamos en la diapositiva anterior
jay es la observación de la variable
dependiente
xy esla y observación de la variable
independiente épsilon es la y
observación del término de error
estocástico beta 0 y beta 1 son los
coeficientes de regresión y en es el
número de observaciones
ej
supongamos que queremos entender como
los salarios son determinadas en un
campo en particular el salario del
trabajador sería la variable dependiente
y las variables independientes serían la
experiencia laboral la educación y el
género del trabajador
como podemos observar acá se encuentra
en la ecuación
en el cual nuestra variable dependiente
salario
está en función de las variables
independientes experiencia educación y
género
beta 1 se interpreta como el impacto en
los salarios por cada año de incremento
en la experiencia laboral manteniendo
constante la educación y el género como
podemos observar este gráfico representa
la línea estimada de regresión y la
línea verdadera de regresión
nuestra línea verdadera de regresión es
la esperanza de llegado x que es igual a
beta será más beta 1 x x
esta línea siempre va entre los puntos
ya que nunca se puede observar
y nuestra otra línea es la recta
estimada de regresión
la cual la obtenemos con la ecuación
estimada de regresión
y se forma al
e intercambiar
las variables de x dentro de la ecuación
estos puntos son las observaciones
entonces
los residuos son la diferencia que
existe entre
una observación y la línea de regresión
estimada
y el término estocástico de error es la
diferencia que existe entre
la observación y la línea de regresión
verdadera
un ejemplo simple del análisis de
regresión
supongamos que una familia está a punto
de comprar una casa en un bonito barrio
residencial ubicado a las afueras de la
ciudad pero están convencidos de que el
propietario está pidiendo mucho dinero
por la casa el propietario dice que 230
mil dólares es justo porque una casa más
grande que está lado se vendió por el
mismo precio hace un año
de esta situación nuestra familia
decidió recolectar información sobre
todas las casas ubicadas a las afueras
de la ciudad que fueron vendidas en las
últimas semanas y desarrollaron modelos
de regresión del precio de venta de las
casas en función de estos tamaños
el modelo teórico es precio es igual a
tamaño más un error estocástico
donde el precio está en miles de dólares
el tamaño en pies cuadrados
la siguiente regresión fue obtenida el
precio estimado es igual a 40 0 138
multiplicado por el tamaño
berta 0 es igual a 40 este coeficiente
significa que el precio es igual a 40
dólares cuando el tamaño hacer beta 1 es
igual a 0 138 este coeficiente significa
que por cada pie cuadrado de incremento
en el tamaño se espera que en promedio
el precio se incremente en 138 dólares
como podemos usar esta regresión
estimada para decidir si pagar 230 mil
dólares por la casa
simplemente sustituimos el tamaño de la
casa que pensamos comprar en la ecuación
es decir pensamos comprar una casa de
1600 metros cuadrados vamos a sustituir
este valor en la ecuación y obtendremos
un precio de 260 mil 800 dólares
la compra de la casa parece ser un buen
negocio el dueño de la casa está
pidiendo sólo doscientos treinta mil por
una casa cuyo tamaño implica un precio
de 260 mil ochocientos
muchas gracias por su atención
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