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Welcome a Econometría I
Qué es la Econometría?
Econ = Economia
Metría = Metrica o medición
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Que es la Econometría?
Actividad cientifica que se encarga de
medir relaciones causales entre
variables económicas
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Por qué estudiar Econometría?
Muy raro en economía ( y otras areas sin
labs) contar con datos experimentales
Necesitamos usar datos no experimentales,
u observacionales, para realizar inferencias
Es importante poder aplicar la teoría
económica a los datos reales. Esta teoría es
la que nos debería salvar parcialmente de la
no-experimentalidad
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Por qué estudiar Econometría?
El análisis empírico usa datos para contrastar una
teoría o estimar una relación económica
Un modelo ecónomico formal puede ser
contrastado
La teoría puede ser ambigua sobre el efecto de un
cambio en la politica económica y podemos usar
la econometría para evaluar los efectos de un
determinado programa
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Tipos de Datos – Sección Cruzada
Este tipo de datos son una muestra aleatoria
Cada observación es un nuevo individuo,
empresa, etc. con información en un momento
dado del tiempo
Si los datos no son una muestra aleatoria entonces
tenemos un problema de selección muestral
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Tipos de Datos – Panel
Podemos juntar diversas secciones cruzadas en
diferentes momentos temporales y tratarlas como
una sección cruzada normal. Solamente
tendremos que tener en cuenta las diferencias
temporales
Podemos seguir las mismas observaciones de un
individuo en el tiempo. Esto es lo que se conoce
com datos de panel o longitudinales
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Tipos de Datos- Series Temporales
Este tipo de datos cuentan con una observación en
cada momento del tiempo – ej. precios activos
financieros
Como no es una muestra aleatoria hay diferentes
problemas que considerar (Econometría II)
Tendencias, estacionalidad… serán aspectos
importantes
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La Cuestion de la Causalidad
Establecer simplemente relaciones entre variables
económicas raramente es suficiente
Queremos que las relaciones o efectos puedan ser
consideradas causales
Si somo capaces de controlar por todas las demás
variables, entonces el estimado efecto “ceteris
paribus” puede considerarse causal
En general es MUY dificil establecer causalidad
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Ejemplo: Rendimientos de la
Educación
Los modelos de inversión en capital humano
implican que un nivel más alto de educación
debería implicar unas ganancias salariales mayores
De forma simple esto implica
Earnings   0  1education  u
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Ejemplo: (continua)
La estimación de 1, es el rendimiento de la
educación, pero puede ser considerado causal?
El termino error, u, incluye otros factores que
afectan la variable earnings. Nos gustaría
controlas por esos factores tanto lo que sea posible
Algunas cosas permanecen inobservadas y esto
puede ser muy problemático
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