Modelo econométrico

Modelos estadísticos utilizados en econometría

Los modelos econométricos son modelos estadísticos que se utilizan en econometría . Un modelo econométrico especifica la relación estadística que se cree que existe entre las diversas magnitudes económicas pertenecientes a un fenómeno económico particular. Un modelo econométrico puede derivarse de un modelo económico determinista permitiendo la incertidumbre, o de un modelo económico que sea estocástico . Sin embargo, también es posible utilizar modelos econométricos que no estén vinculados a ninguna teoría económica específica. [1]

Un ejemplo sencillo de modelo econométrico es el que supone que el gasto mensual de los consumidores depende linealmente de sus ingresos del mes anterior. En ese caso, el modelo constará de la ecuación

do a = a + b Y a 1 + mi a , {\displaystyle C_{t}=a+bY_{t-1}+e_{t},}

donde C t es el gasto del consumidor en el mes t , Y t -1 es el ingreso durante el mes anterior y e t es un término de error que mide el grado en el cual el modelo no puede explicar completamente el consumo. Entonces, uno de los objetivos del econometrista es obtener estimaciones de los parámetros a y b ; estos valores estimados de los parámetros, cuando se utilizan en la ecuación del modelo, permiten hacer predicciones de valores futuros de consumo que dependen del ingreso del mes anterior.

Definición formal

En econometría , como en estadística en general, se presupone que las cantidades que se analizan pueden tratarse como variables aleatorias . Un modelo econométrico es entonces un conjunto de distribuciones de probabilidad conjuntas al que se supone que pertenece la verdadera distribución de probabilidad conjunta de las variables en estudio. En el caso en que los elementos de este conjunto puedan indexarse ​​por un número finito de parámetros de valor real , el modelo se denomina modelo paramétrico ; de lo contrario, es un modelo no paramétrico o semiparamétrico . Una gran parte de la econometría es el estudio de métodos para seleccionar modelos, estimarlos y realizar inferencias sobre ellos.

Los modelos econométricos más comunes son los estructurales , en el sentido de que transmiten información causal y contrafactual [2] , y se utilizan para la evaluación de políticas. Por ejemplo, una ecuación que modele el gasto de consumo en función del ingreso podría utilizarse para ver qué consumo dependería de varios niveles hipotéticos de ingreso, de los cuales solo uno (dependiendo de la política fiscal elegida ) terminará ocurriendo.

Modelos básicos

Algunos de los modelos econométricos comunes son:

Uso en la formulación de políticas

Los bancos centrales y los gobiernos utilizan modelos integrales de relaciones macroeconómicas para evaluar y orientar la política económica. Un famoso modelo econométrico de esta naturaleza es el modelo econométrico del Banco de la Reserva Federal .

Véase también

Referencias

  1. ^ Sims, Christopher A. (1980). "Macroeconomía y realidad". Econometrica . 48 (1): 1–48. CiteSeerX  10.1.1.163.5425 . doi :10.2307/1912017. JSTOR  1912017.
  2. ^ Pearl, J. (2000). Causalidad: modelos, razonamiento e inferencia . Nueva York: Cambridge University Press. ISBN 0521773628.

Lectura adicional

  • Asteriou, Dimitros; Hall, Stephen G. (2011). "El modelo clásico de regresión lineal". Applied Econometrics (segunda edición). Palgrave MacMillan. págs. 29–91. ISBN 978-0-230-27182-1.
  • Davidson, Russell; James G. MacKinnon (1993). Estimación e inferencia en econometría . Oxford University Press. ISBN 0-19-506011-3.
  • Granger, Clive (1991). Modelado de series económicas: lecturas sobre metodología econométrica . Oxford University Press. ISBN 0-19-828736-4.
  • Pagan, Adrian; Aman Ullah (1999). Econometría no paramétrica . Cambridge University Press. ISBN 0-521-58611-9.
  • Pedace, Roberto (2013). "Construcción del modelo clásico de regresión lineal". Econometría para Dummies . Hoboken, NJ: Wiley. págs. 59–134. ISBN 978-1-118-53384-0.


  • Manuscrito del libro de Bruce Hansen sobre econometría
  • Conferencia sobre econometría (introducción a los modelos de regresión) en YouTube por Mark Thoma
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