Econometría: Definición, Modelos y Métodos

¿Qué es la econometría?

La econometría es el uso de modelos estadísticos y matemáticos para desarrollar teorías o probar hipótesis existentes en economía y predecir tendencias futuras basadas en datos históricos. Somete datos reales a pruebas estadísticas y luego compara los resultados con la teoría que se está probando.

Dependiendo de si está interesado en probar una teoría existente o utilizar datos existentes para desarrollar una nueva hipótesis, la econometría se puede dividir en dos categorías principales: teórica y aplicada. Quienes practican habitualmente esta práctica suelen denominarse econometristas.

Entendiendo la econometría

La econometría analiza datos utilizando métodos estadísticos para probar o desarrollar una teoría económica. Estos métodos se basan en la inferencia estadística para cuantificar y analizar teorías económicas utilizando herramientas como distribuciones de frecuencia, probabilidades y distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, análisis de correlación, análisis de regresión simple y múltiple, modelos de ecuaciones simultáneas y métodos de series de tiempo.

La econometría fue desarrollada por primera vez por Lawrence Klein, Ragnar Frisch y Simon Kuznets. Los tres recibieron el Premio Nobel de Economía por sus contribuciones. Hoy en día, lo utilizan regularmente tanto académicos como profesionales, como comerciantes y analistas de Wall Street.

Un ejemplo de la aplicación de la econometría es el estudio del efecto renta utilizando datos observados. Un economista podría suponer que a medida que una persona aumenta sus ingresos, también aumentan sus gastos.

Si los datos muestran tal relación, se puede realizar un análisis de regresión para comprender la fuerza de la relación entre ingreso y consumo y determinar si la relación es estadísticamente significativa, lo que significa que es poco probable que exista. sólo por casualidad.

Métodos econométricos

El primer paso en la metodología econométrica es obtener y analizar un conjunto de datos y definir una hipótesis específica que explique la naturaleza y forma de ese conjunto de datos. Estos datos podrían ser, por ejemplo, precios históricos del mercado de valores, observaciones recopiladas a través de una encuesta sobre las finanzas del consumidor o tasas de desempleo e inflación en diferentes países.

Si está interesado en la relación entre el cambio anual de precios del índice S&P 500 y la tasa de desempleo, debe recopilar ambos conjuntos de datos. Entonces se puede comprobar la idea de que un mayor desempleo conduce a unos precios más bajos en el mercado de valores. En este ejemplo, el precio de la bolsa será la variable dependiente y la tasa de desempleo será la variable independiente o explicativa.

La relación más común es lineal, lo que significa que cualquier cambio en la variable explicativa se correlacionará positivamente con la variable dependiente. Esta relación se puede examinar utilizando un modelo de regresión simple, que implica crear una línea de mejor ajuste entre dos conjuntos de datos y luego probar para ver qué tan lejos está en promedio cada punto de datos de esa línea.

Tenga en cuenta que puede utilizar múltiples variables explicativas en su análisis (por ejemplo, cambios en el PIB y la inflación, además del desempleo, al explicar los precios del mercado de valores). Cuando se utiliza más de una variable explicativa, se denomina regresión lineal múltiple. Es la herramienta más utilizada en econometría.

Varios modelos de regresión

Existen varios modelos de regresión diferentes que se optimizan según la naturaleza de los datos que se analizan y el tipo de pregunta que se hace. El ejemplo más común es la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS), que se puede realizar en varios tipos de datos transversales o de series temporales. Si está interesado en un resultado binario (sí-no), por ejemplo, la probabilidad de que lo despidan de su trabajo en función de su desempeño, puede utilizar la regresión logística o un modelo probit. Hoy en día, los econometristas tienen cientos de modelos a su disposición.

La econometría ahora se lleva a cabo utilizando paquetes de software de análisis estadístico diseñados para este propósito, como STATA, SPSS o R. Estos paquetes de software también pueden probar fácilmente la significancia estadística para determinar la probabilidad de que las correlaciones ocurran por casualidad. R cuadrado, pruebas t, valores p y pruebas de hipótesis nulas son métodos utilizados por los econometristas para evaluar la validez de los resultados de sus modelos.

Limitaciones de la econometría

A veces se critica a la econometría por depender demasiado de la interpretación de datos brutos, sin conectarlos con la teoría económica establecida y sin intentar encontrar mecanismos causales. Es fundamental que los hallazgos revelados en los datos puedan explicarse adecuadamente mediante la teoría, incluso si esto significa desarrollar la propia teoría de los procesos subyacentes.

El análisis de regresión tampoco demuestra causa y efecto, y sólo porque dos conjuntos de datos muestran una relación, puede ser espurio. Por ejemplo, las muertes por ahogamiento en piscinas aumentan junto con el PIB. ¿Una economía en crecimiento hace que la gente se ahogue? Es poco probable, pero quizás más gente compre piscinas cuando la economía está en auge. La econometría se ocupa principalmente del análisis de correlación y es importante recordar que correlación no es igual a causalidad.

Línea de fondo

La econometría es una disciplina popular que combina herramientas estadísticas y modelos de datos económicos y los formuladores de políticas la utilizan a menudo para predecir el resultado de los cambios de políticas. Al igual que ocurre con otras herramientas estadísticas, existen muchas posibilidades de error cuando las herramientas econométricas se utilizan descuidadamente. Los econometristas deben tener cuidado de basar sus conclusiones en un razonamiento sólido así como en inferencias estadísticas.