1. Econometría

GENERALIDADES

ECONOMETRIA 1. Concepto La econometría expresa en forma simplificada matemáticamente, las relaciones de los fenómenos económicos de una realidad geo-socioeconómica, y mide su validez estadísticamente a esas relaciones, para entender su comportamiento futuro, a un determinado nivel de confianza. ESTADO

REALIDAD GEO SOCIO ECONOMICA EMPRESAS

MERCADO

REALIDAD GEO-SOCIOECONÓMICA

SOPORTABILIDAD

GEOGRÁFICO Y ÉTICO

2. Modelo Econométrico Es un modelo que trata de explicar el comportamiento de una variable económica no observada, en función de otras variables observadas. C = a + bY + cPX + dGyP + Error >>>>>> C = a + bY Los elementos de un modelo son: a. Ecuación: tratan de describir los fenómenos económicos con uso de variables. - De comportamiento (productores, consumidores): Dx = a + bPx - Institucionales o legales, técnicas (Coob Douglas) y de equilibrio b. Variables: al ser medida en diferentes individuos, es susceptible de adoptar diferentes valores. - Cuantitativas (discreta y continua) y cualitativas (ordinal y nominal) - Dependientes e independientes - Endógenas y exógenas; predeterminadas y de perturbación c. Constantes: miden las relaciones entre las variables y son magnitudes que permanecen constantes dentro de un fenómeno económico concreto. - Parámetros, para datos de la población - Estimadores, para datos de una muestra

Si el modelo es para medir el consumo en función del ingreso, tendremos: C = C0 + cYD C C0

nivel de consumo consumo autónomo o fijo, no depende de ninguna variable

c YD

propensión marginal a consumir ingreso disponible

El cual se puede expresar, alternativamente, como: C= + Y para una población C = a + bY para una muestra

3. Fases para la Elaboración de un Modelo Econométrico a. Especificación del modelo econométrico - Determinación del Tema - Selección de Variables A = a + bY b. Estimación Cálculo de valores numéricos de las constantes A = 0.125 + 0.22Y c. Validación Comprobación de la validez del modelo Cálculos de r, R 2 ó F d. Predicción Cálculo de variables no observadas (dependiente) utilizando el modelo y las variables observadas (independientes)

ESTADISTICA 1. Concepto Deducción de información futura, en base al uso de datos históricos y su correspondiente análisis de comportamiento o tendencia para un modelo pre establecido, referente a individuos, grupos, series de hechos, demanda de productos, etc., que permita una RACIONAL TOMA DE DECISIONES

HOY PASADO

FUTURO

2. Medidas Estadísticas a. Media Aritmética  



  Xi

función; estadística; PROMEDIO

n

b. Varianza 2

  

 ( X i   )

n

2



  X i

n

2



(

  X i

n

)2

función; estadística; VAR. P

c. Regresión Lineal Simple Y=

+

X

= función; estadística; PENDIENTE = Ypromedio - Xpromedio

d. Correlación 0 ≤ rXY ≤ 1

función; estadística; COEF. DE CORREL

CURVA DE DISTRIBUCIÓN NORMAL

   =

Área (µ + 2 ) = 68.26%

Área (µ + 4 ) = 95.44%

Xi = Cualquier valor de la variable en estudio





− 

−





Área (µ + 6 ) = 99.74%

3. Modelos Econométricos usados en Proyectos de Inversión a. Lineal Simple Y = a + bX + Error

>>>>>

Error tiende a «0», entonces

Y = a + bX

b. No Lineales -

Exponencial:

Y = abX

-

Exponencial de e:

Y=e

-

Inversa:

Y = a + b/X

(a + bX)

4. Cálculos con Modelo Lineal a. Especificación C=

+ Y

b. Cálculo de constantes

  = =

   −

  () 

 2 −   2/ Y

-

X

c. Validación

   − =



 2

−

  

2

  () 



c. Estimación o proyección ^

C = 1.75 + 0.418Y

 2

−

  

2

1/2

 =

2( − 2) 1 − 2

VALORES CRITICOS DE «r» Niveles de confianza

Repeticiones 0.05

0.02

0.01

5

1.000

1.000

6

0.886

0.943

1.000

7

0.786

0.893

0.929

8

0.738

0.833

0.881

9

0.683

0.783

0.833

10

0.648

0.746

0.794

12

0.591

0.712

0.777

14

0.544

0.645

0.715

16

0.506

0.601

0.665

18

0.475

0.564

0.625

20

0.450

0.534

0.591

22

0.428

0.508

0.562

24

0.409

0.485

0.537

26

0.392

0.465

0.515

28

0.377

0.448

0.496

30

03.64

0.432

0.478

5. Cálculos con Modelo Exponencial a. Modelo Exponencial C=

Y

b. Linealización del Modelo Ln C = Ln

+ Y Ln

c = a + bY b. Validación y cálculo de constantes del modelo linealizado Uso de datos derivados (logaritmo de C) c. Reconstrucción del Modelo Uso de antilogaritmos de las constantes del modelo linealizado Anti Ln (Exponencial) a >>>> Anti Ln (Exponencial) b >>>> ^

C = 2.75(1.025) Y