ApuntesClase

5/17/2018 ApuntesClase - slidepdf.com

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Econometria I

2011-2012

Prof. Luca Gambetti

September 21, 2011

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Informacion

Prof. Luca Gambetti

Despacho: B3-1130

Tutoria: Lunes 14.00-15.00 ECO 51; Martes 14.00-15.00 ECO 1; Jueves14.00-15.00 ADE 2

Email: [email protected]

web: http://pareto.uab.es/lgambetti/

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Programa y Bibliografia

Introduccion a l’analisi econometrica

1 El modelo de regression lineal clasico simple EL modelo Estimador MCO Propriedades

2 El modelo de regression lineal clasico a K variables

EL modelo Estimador MCO Propriedades

3 Inferencia

Estadistico t

Intervalos de confianza Estadistico F

4 Extensiones

Estimacion bajo restricciones Variables ficticias

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Programa y Bibliografia

Gujarati, D. Econometrics, 5ed. 2010. McGraw-Hill. (En castellano:Econometr’ia. 4rta. 2004)

Maddala, G.S.(1996), Introduction to Econometrics. 4ed. 2009. Wiley.(En en castellano: Introducci’on a la Econoemtrıa. 2nda. 1996 PrenticeHall)

Verbeek, M. A Guide to Modern Econometrics. 3ed. 2008. Wiley.

Pindyck, R.S. & Rubinfeld, D.L. (2001), Econometria: modelos ypronosticos, McGraw-Hill.

Wooldridge, J. M. (2003), Introductory Econometrics: A ModernApproach. 4ed. 2008. Thompson (En castellano: Introduccion a la

Econoemtria. 2a. 2006.)

Guıa de Estudio para la Asignatura de Econometrıa I (en mi pagina web).

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Que es la econometria

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Ragnar Frisch (1930): ”La experiencia ha mostrado que cada uno de estostres puntos de vista, el de la estadıstica, la teorıa econımica y las

matematicas, es necesario, pero por sı mismo no suficiente para unacomprensiion real de las relaciones cuantitativas de la vida economicamoderna. Es la union de los tres aspectos lo que constituye unaherramienta de analisis potente. Es la union lo que constituye laeconometrıa”.

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Malinvaud (1966): ”... aplicacion de las matematicas y metodoestadıstico al estudio de fenomenos economicos.”

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Maddala (1996): ”La Econometrıa es la aplicacion de metodos estadısticosy matematicos al analisis de datos economicos con el proposito de darcontenido empırico a las teorıas economicas y verificarlas o refutarlas.”

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Institut d’Estudis Catalans: ”Aplicacio de tecniques d’inferncia estadısticaa la contrastacio de models matematics que descriuen economies.”

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Real Academia Espanola: ”Parte de la ciencia economica que aplica lastecnicas matematicas y estadısticas a las teorıas economicas para suverificacion y para la solucion de los problemas econmicos mediantemodelos.”

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Real Academia Espanola: ”Parte de la ciencia economica que aplica lastecnicas matematicas y estadısticas a las teorıas economicas para suverificacion y para la solucion de los problemas econmicos mediantemodelos.”

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Para que sirve

Aplicaciones en Macroeconomia, Microeconomia, Finanzas, Marketing,Sociologia etc.

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Para que sirve


Prevision de variables macroeconomicas: inflacion, desempleo, tasa decrecimiento del PIB etc.

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Para que sirve



Evaluar de los efectos de politica economicas: efectos de un recorte del

gasto publico o de una subida del tipo de interes.

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Para que sirve




gasto publico o de una subida del tipo de interes. Evaluar de los efectos de estrategias empresariales: efectos de una

campana publicitaria.

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Para que sirve






Cuantificar las relaciones entre variables: relacion educacion-salario,relacion produccion-factores productivos.

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Para que sirve






Cuantificar las relaciones entre variables: relacion educacion-salario,relacion produccion-factores productivos.

Contrastar teorias economicas: curva de Phillips, neutralidad de lamoneda.

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Elementos de un trabajo empirico en econometria

El d b j i i i

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Teoria o Hipotesis economica.

El d b j i i i

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Modelo Econometrico.

El t d t b j i i t i

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Modelo Econometrico.

Datos.

Ti d d t

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Tipos de datos

Hay varios tipos de datos:

Ti s d d t s

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Tipos de datos


Seccion cruzada o corte transversal.

Tipos de datos

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Tipos de datos



Series temporales.

Tipos de datos

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Tipos de datos



Series temporales.

Panel.

Datos de corte transversal

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Datos de corte transversal

Datos de series temporales

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Datos de series temporales

Datos de panel

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Datos de panel

Etapas de un trabajo empirico en econometria

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Formulacion del modelo economtrico basado en el modelo economico.


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Estimacion del modelo a partir de los datos;


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Contrastacion de hipotesis mediante metodos econometricos de inferencia.


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Contrastacion de hipotesis mediante metodos econometricos de inferencia.

Uso de los resultados del modelo con fines predictivos o de evaluacion de

polıticas.


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p j p

Fuente: adaptacion de Portillo F. de Maddala (1996)

Causalidad y la nocion de ceteris paribus en el analisi

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y p

econometrico.

En muchas ocasiones nuestro objetivo sera analizar si una variable causa aotra, no solo si existe relacion entre ellas. El hecho de que dos variablesestan correlacionadas no es en general suficiente para asegurar que uncambio en una variable causa un cambio en la otra. Este resultado de que

correlacion no implica causalidad se debe a la naturaleza de los datoseconomicos, que son en general no experimentales.

En el analisis de la causalidad el concepto de ceteris paribus(el resto de losfactores relevantes iguales o constantes) juega un papel fundamental. Deeste modo, podemos inferir el efecto parcial de una variable sobre otramanteniendo constantes las demas. Los matodos econometricos nospueden permitir estimar efectos ceteris paribus e inferir causalidad entrevariables

Modelo de regresion lineal simple

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g p


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http://slidepdf.com/reader/full/apuntesclase-55b0899f6e273 37/53Modelo de regresion lineal simple

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Observaciones de y y x generadas a traves del modelo y i = 1 + 0.3x i + u i :

Obs. y x

1 1.8987 8.00002 7.0240 9.00003 3.1294 10.00004 5.3579 11.00005 4.3279 12.00006 6.1567 13.0000

7 4.1183 14.00008 3.5169 15.00009 3.7885 16.0000

10 6.7904 17.000011 6.1492 18.000012 6.4227 19.000013 9.0072 20.000014 7.7124 21.000015 7.8797 22.000016 10.1453 23.0000

Tabla 1:


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La recta con triangulos es la Recta de regresion poblacional (RRP)La distancia vertical entre punto y triangulo representa u i .


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Como podemos generar datos en GRETL?


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Considere el siguiente modelo y i = 40 + 2x i + u i u i ∼ N (0, 64)


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Con;

nulldata 50

genr x=uniform(0,100)

genr u=normal(0,8)

genr y=40+2*x+u


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Utilizando

nulldata 50genr x=uniform(0,100)

genr u=normal(0,20)

genr y=40+2*x+u


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La recta azul es la Recta de regresion poblacional (RRP)La recta negra es la Recta de regresion Muestral (RRM)


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La recta con triangulos es la Recta de regresion poblacional (RRP)La recta con diamantes es la Recta de regresion Muestral (RRM)

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