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OPERADORLOGISTICO
CORPORACIÓN UNIVERSITARIA REMINGTON CAT BOGOTA CIES
FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
NÚCLEO DE FORMACIÓN ESPECÍFICA
CARTILLA DE TRABAJO
PRIMERA SESIÓN
ECONOMETRIA DE NEGOCIOS
Elaborada por
DANIEL ANTONIO GOMEZ TAMARAECONOMISTA
ESP. COMERCIO EXTERIOR Y ECONOMIA INTERNACIONAL
DEPARTAMENTO DE PUBLICACIONES
BOGOTA D.C.
2012
OPERADORLOGISTICO
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CUADRO 1. CONTROL DEL DOCUMENTO
PARTICIPANTES NOMBRE CARGO DEPENDENCIA FECHA
Autor DANIEL
ANTONIO
GOMEZ
TAMARA
Docente 12/2012
Revisión Luis Eduardo
Rodríguez
Director
Académico Académica 01/2013
Aprobación
OPERADORLOGISTICO
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CUADRO 2. CONTROL DE ESTADO DE PREPARACIÓN DE LA CARTILLA
EDUCACIÓN A DISTANCIA
VERSIÓN
No.
FECHA DE
FINALIZACIÓN
DE SU
ELABORACIÓN
DESCRIPCIÓN DEL
CAMBIO
SOLICITADO
POR:
01 15/12/2012 Construcción de las cartillas
de Econometría de
Negocios en la
Corporación Iberoamericana
de Estudios CIES en
función a su cadena de
valor con el fin de asegurar
la calidad de sus servicios.
Consejo Superior.
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DATOS DEL ESTUDIANTE
NOMBRE DEL ESTUDIANTE : ________________________
PROGRAMA : ________________________
JORNADA : ________________________
NOMBRE DEL PROFESOR : ________________________
FECHA : DIA ___ MES ___AÑO____
EVALUACIÓN CUALITATIVA : ________________________
_____________________
FIRMA DEL PROFESOR
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INTRODUCCIÓN
Este libro está destinado a servir como texto guía y no como un curso completo
de econometría de pregrado, se puede utilizar como un texto independiente, o
ser usado como un suplemento a otro texto (como sugerencia recomiendo el
libro Econometría de Gujarati Cuarta Edición).
El principal objetivo de esta guía es proporcionar una introducción elemental
pero completa a la econometría sin tener que recurrir al algebra matricial, al
cálculo o a la estadística, más allá de un nivel elemental, pero es de suponer
que los estudiantes tienen una comprensión de la teoría de la probabilidad, el
cálculo de variables múltiples, álgebra lineal, y la estadística matemática para
entender y aprovechar al máximo el presente curso de econometría.
El componente Econometría en la primera sesión aborda la fundamentación de
los principios econométricos dando a conocer la importancia dentro de las
ciencias sociales y su aplicación en el contexto diario. En la primera sesión es
importante que el estudiante del programa Técnico Laboral por Competencias
en Auxiliar Administrativo, desarrolle el uso econométrico a partir de las
definiciones de la econometría, su clasificación y su actuación en el proceso
empresarial.
Esta guía tendrá un esquema de aprendizaje de learning by doing
(aprendiendo-haciendo), es decir, a medida que vayamos aprendiendo nuevos
conceptos econométricos estos van a ir siendo aplicados bajo el paquete de
software de regresión Eviews.
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CONTENIDOS PRIMERA SESIÓN.
Tabla de contenido
1. DISEÑO METODOLÓGICO SESIÓN UNO.......................................................81.1. OBJETIVO.........................................................................................................81.2. JUSTIFICACIÓN..............................................................................................81.3. METODOLOGÍA...............................................................................................9
2. ECONOMETRÍA...................................................................................................102.1. DEFINICION DE ECONOMETRÍA..............................................................102.2. ¿Por qué es necesario estudiar econometría?....................................112.3. Metodología de la Econometría...............................................................12
2.3.1. Planteamiento de la teoría o de la hipótesis......................................132.3.2. Especificación del modelo matemático de la teoría..........................132.3.3. Especificación del modelo econométrico............................................142.3.4. Obtención de datos................................................................................142.3.5. Estimación de los parámetros del modelo econométrico.................152.3.6. Prueba de hipótesis................................................................................16
2.4. Tipos de Econometría...................................................................................182.4.1. Econometría teórica...............................................................................182.4.2. Econometría aplicada............................................................................18
2.5. Características de la econometría...............................................................192.6. El enfoque de la probabilidad en la econometría.....................................192.7. Términos y notaciones econométricas.......................................................202.8. Datos Observados.........................................................................................202.9. Estructura de los datos estandarizados.....................................................212.10. Fuentes de datos económicos.................................................................22
ACTIVIDAD UNO EN GRUPO...................................................................................233. PAQUETES DE SOFTWARE ECONOMETRICOS........................................25
3.1. El papel de los paquetes de software de regresión...........................253.2. ¿Qué es el programa E-views?...................................................................263.3. Conceptos Básicos de E- views..............................................................27
3.3.1. Archivos de Trabajo.............................................................................273.3.2. Objetos....................................................................................................283.3.3. Vistas.......................................................................................................283.3.5. Descripción del Entorno de E-views...............................................293.3.6. Los Menús de E-views........................................................................31
ACTIVIDAD DOS INDIVIDUAL..................................................................................324. GLOSARIO............................................................................................................335. BIBLIOGRAFÍA....................................................................................................356. FUENTES DIGITALES O ELECTRÓNICAS...................................................35
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1. DISEÑO METODOLÓGICO SESIÓN UNO
1.1.OBJETIVO
Identificar las características de la Econometría a partir de su definición y su
aplicación en el contexto de la teoría económica, las matemáticas
financieras y la estadística como herramientas de los procesos económicos.
1.2. JUSTIFICACIÓN.
El componente Econometría en la primera sesión aborda la fundamentación
de los principios econométricos dando a conocer la importancia dentro de las
ciencias sociales y su aplicación en el contexto diario. En la primera sesión es
importante que el estudiante del programa Técnico Laboral por Competencias
en Auxiliar Administrativo, desarrolle el uso econométrico a partir de las
definiciones de la econometría, su clasificación y su actuación en el proceso
empresarial.
Esta guía tendrá un esquema de aprendizaje de learning by doing
(aprendiendo-haciendo), es decir, a medida que vayamos aprendiendo
nuevos conceptos econométricos estos van a ir siendo aplicados bajo el
paquete de software de regresión Eviews.
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1.3.METODOLOGÍA.
El desarrollo metodológico que se utilizará es de teórico – práctico con el fin
que el estudiante pueda desarrollar y aplicar la temática de los fundamentos
en econometría dentro de la teoría económica, la economía matematica, la
estadística matematica y la estadística económica, a través de ejercicios de
reconocimiento de diferentes procesos de la formación de los espacios
econométricos y su influencia en el campo empresarial, lo que permitirá
afianzar y potencializar una de las herramientas de gran aplicación en el
campo de la economía y de otras ciencias sociales.
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2. ECONOMETRÍA
2.1.DEFINICION DE ECONOMETRÍA
El término de econometría se cree que ha sido elaborado por el Noruego
Ragnar Frisch (1895-1973), el fue uno de los tres fundadores principales de la
Econometric Society (Sociedad de Econometría) y primer editor de la revista
Econométrica, y co-ganador del primer Premio Nobel de Ciencias Económicas
en 1969. Por lo tanto, es lógico que retomemos a Frisch con sus propias
palabras para una explicación de la disciplina.
Su definición está implícita en la declaración de constitución de la Econometric
Society, “Esta es una sociedad internacional para el avance de la teoría
económica en su relación con las estadísticas y las matemáticas. Su objeto
principal deberá la de promover estudios que apuntan a una unificación de la
teoría cuantitativa y el enfoque empírico-cuantitativo de los problemas
económicos1…”
Según Gujarati (2004) “Literalmente econometría significa “medición
económica”. Sin embargo, si bien es cierto que la medición es una parte
importante de la econometría, el alcance de esta disciplina es mucho más
amplio.
1 El termino de econometría fue utilizado por primera vez en 1926 en un artículo titulado “Sur un problème d’économie pure” y luego utilizado en la constitución de la Econometric Society.
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Efectivamente, la econometría “... surge por la necesidad de cuantificar los
modelos teóricos para tratar de contrastar si las diversas teorías económicas se
cumplen cuando se ven enfrentados a los datos.”[Martín, Labeaga, y Mochón,
(1997)] El gran desarrollo experimentado por la teoría económica desde finales
del siglo XIX (revolución marginalista), por la estadística y los métodos
matemáticos, llevó a que un grupo de investigadores tratasen de constituir una
línea de investigación que aunara todas esas disciplinas.
Arthur s. Goldberger en su Teoría Econométrica (1969) la define como la
ciencia social en la cual las herramientas de la teoría económica, las
matemáticas y la inferencia estadística son aplicadas en el análisis de los
fenómenos económicos.
De acuerdo a lo anterior, el arte del econometrista consiste en encontrar el
conjunto de supuestos que sean suficientemente específicos y realistas, de tal
forma que le permitan aprovechar de la mejor manera los datos que tienen a su
disposición2.
2.2.¿Por qué es necesario estudiar econometría?
Como lo sugieren las definiciones anteriores, la econometría es una amalgama
de teoría económica, economía matemática, estadística económica y
estadística matemática. Aun así, la materia merece ser estudiada de forma
separada por las siguientes razones.
2 E. Malinvaud, Statistical Methods of Econometrics, Rand McNally, Chicago, 1966.
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La teoría económica hace afirmaciones o formula hipótesis de naturaleza
principalmente cualitativa y no proporciona medida numérica alguna, por lo
tanto, el trabajo del econometrista es proporcionar tales estimativos numéricos,
generando contenido empírico a gran parte de la teoría económica3.
Por otra parte, el interés principal de la economía matemática es expresar la
teoría económica en ecuaciones pero sin preocuparse por la medición o
verificación empírica de la teoría mientras que la econometría está interesada
principalmente en la verificación empírica de la teoría económica.
2.3.Metodología de la Econometría
En términos generales, la metodología econométrica tradicional se realiza
dentro de los siguientes lineamientos:
Planteamiento de la teoría o de la hipótesis
Especificación del modelo matemático de la teoría
Especificación del modelo econométrico o estadístico de la teoría
Obtención de datos
Estimación de los parámetros del modelo econométrico3 D. Gujarati, Econometría, Cuarta Edicion, Mc Graw Hill, 2004. Pag 2.
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Prueba de hipótesis
Pronostico o predicción
2.3.1. Planteamiento de la teoría o de la hipótesis
El objetivo del planteamiento de la teoría es especificar y fundamentar el
modelo teórico que se desea estudiar, determinando si las variables o el
modelo tiene lógica y demostrar, si lo hay, una dependencia de las variables.
Por ejemplo, Keynes plantea la propensión marginal al consumo (PMC), es
decir, la tasa de cambio del consumo generado por una unidad de cambio en el
ingreso, es mayor que cero (0) pero menor que uno (1).
2.3.2. Especificación del modelo matemático de la teoría
Como su nombre lo indica es un modelo matemático postulado en forma de
ecuación matemática en función a cierto número de variables planteadas en el
modelo teórico antes visto.
Continuando con el ejemplo del PMC, existe una relación positiva entre el
consumo y el ingreso, por lo tanto se podría sugerir la siguiente función
keynesiana de consumo:
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Donde Y= gasto de consumo y X= ingreso, y donde β0 y β1 son conocidos como
los parámetros del modelo, por un lado la primera es el coeficiente de la
intersección y la segunda la pendiente.
2.3.3. Especificación del modelo econométrico o estadístico de la teoría
Esta etapa consiste en convertir el modelo matemático en econométrico, ya
que partiendo de un modelo puramente matemático las relaciones entre las
variables económicas generalmente son inexactas. Por tal motivo es necesario
agregar a nuestro modelo matemático una variable estocástica denominada µ.
En el ejemplo, la relación entre consumo e ingresos no contempla otras
variables que afectan el gasto de consumo, como el tamaño de las familias, las
edades de sus miembros, su religión entre otros, que probablemente ejercerán
influencia en su consumo.
2.3.4. Obtención de datos
Para estimar el modelo econométrico se necesitan datos numéricos de las
variables tanto dependientes como independientes. Esta información puede ser
de series de tiempo o de corte transversal y puede ser obtenida por fuentes de
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información confiable por ejemplo cifras del DANE (Departamento
Administrativo Nacional de Estadística de Colombia) o el Banco de la
República.
Para tener una mayor confiabilidad para el modelo es necesario contar con un
buen numero de datos, además, que es preferible tenerlos expresados en las
mismas unidades, es decir, realizar el proceso de transformación o reescalar
las unidades.
2.3.5. Estimación de los parámetros del modelo econométrico
Parámetros del clima
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Ahora que tenemos los datos, la siguiente labor es estimar los parámetros del
modelo econométrico. Este es el proceso mediante el cual se obtienen los
valores de los estadísticos y la estimación numérica de los parámetros que le
dan contenido empírico a nuestra función matemática. En este apartado
utilizaremos la técnica estadística conocida como análisis de regresión que es
la herramienta principal utilizada para obtener los valores estimados como: los
parámetros, el coeficiente de determinación, el error estándar de la regresión y
los errores estándar de los parámetros.
2.3.6. Prueba de hipótesis
Suponiendo que el modelo ajustado es una aproximación razonablemente
buena de la realidad, se tiene que desarrollar criterios apropiados para
encontrar si los valores estimados obtenidos en una ecuación concuerdan con
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las expectativas de la teoría que está siendo probada. Los pasos para realizar
la prueba de hipótesis son los siguientes:
Plantear el sistema de hipótesis
o Nula (la que se debe contrastar) H0
o O la Alterna H1
Calcular el valor crítico
Determinar la regla de decisión
Exponer la conclusión
2.3.7. Pronostico o predicción
Si el modelo escogido confirma la hipótesis o la teoría en consideración,
se puede utilizar para predecir el (los) valor (es) futuro (s) de la variable
dependiente Y, o de pronóstico, con base en el valor futuro conocido o
esperado de la variable X explicativa, o predictora.
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2.4.Tipos de Econometría
La econometría puede ser dividida en dos amplias categorías:
La econometría teórica La econometría aplicada
En cada categoría, se puede enfocar la materia en la tradición clásica o en la bayesiana.
2.4.1. Econometría teórica
La econometría teórica se relaciona con el desarrollo de métodos apropiados, para medir las relaciones económicas especificadas por los modelos econométricos. En este aspecto, la econometría se apoya en gran medida en la estadística matemática. Por ejemplo, uno de los métodos utilizados ampliamente es el de mínimos cuadrados. La econometría teórica debe expresar los supuestos de éste método, sus propiedades y lo que sucede a éstas cuando uno o más de los supuestos del método no se cumplen.
2.4.2. Econometría aplicada
En la econometría aplicada se utiliza las herramientas de la econometría teórica para estudiar algunos campos especiales de la economía y los negocios, tales como la función de producción, la función de inversión, las funciones de demanda y oferta, etc.
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2.5.Características de la econometría
Los modelos econométricos son útiles para:
El análisis estructural y entender cómo funciona la economía.
Predecir los valores futuros de las diferentes variables
económicas.
La simulación con fines de planificación de distintas posibilidades
y de las variables exógenas.
La simulación con fines de controlar valores óptimos de variables
instrumentales de las diferentes políticas económicas y de la
empresa.
2.6.El enfoque de la probabilidad en la econometría
La metodología unificadora de la econometría moderna fue articulada por el
noruego Trygve Haavelmo (1911-1999) quien argumentó que los modelos
económicos cuantitativos necesariamente deben ser modelos de probabilidad
(por lo que hoy significa estocástico). Modelos determinísticos son
incompatibles con las cantidades económicas observadas, y es incoherente
aplicar modelos determinísticos para datos no determinísticos. Los modelos
económicos deben ser explícitamente diseñados para incorporar el azar, los
errores estocásticos no simplemente se debe a los modelos determinísticos
para que sean al azar. Una vez que reconocemos que un modelo económico
es un modelo de probabilidad, se deduce naturalmente que la mejor manera de
cuantificar, estimar, las inferencias acerca de la conducta de la economía es a
través de la poderosa teoría de la estadística matemática. El método apropiado
para un análisis económico cuantitativo se desprende de la construcción
probabilística del modelo económico.
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2.7.Términos y notaciones econométricas
En una aplicación típica, un econometrista tiene un conjunto de mediciones
repetidas con un conjunto de variables. Por ejemplo, en una aplicación de
trabajo se podría incluir las variables de ingresos semanales, el nivel educativo,
la edad y otras características descriptivas. Llamamos a esta información, los
datos, base de datos, o la muestra.
Usamos el término “observaciones” para referirnos a las repetidas mediciones
de las distintas variables. Una simple observación a menudo corresponde a
una unidad económica específica, por ejemplo una persona, una familia,
empresa, una sociedad, organización, un país, el estado, una ciudad o una
región geográfica. Una observación individual también podría ser una medición
en un punto en el tiempo, tales como el PIB trimestral o una tasa de interés
diaria.
2.8.Datos Observados
Una pregunta econométrica muy común es el de cuantificar el impacto de un
conjunto de variables en otra variable. Por ejemplo, un tema concerniente a la
economía del trabajo es el nivel educativo, y su influencia en el aumento del
sueldo de un trabajador, manteniendo las demás variables constantes. Otro
tema de interés es la brecha de ingresos entre hombres y mujeres.
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Lo ideal sería utilizar datos experimentales para responder a estas preguntas.
Para medir la influencia de los niveles de educación, un experimento al azar
podría dividir a los niños en grupos, obligando a los diferentes niveles de
educación de los distintos grupos, y luego revisando la trayectoria salarial
después de que maduran y entran a la fuerza laboral. Las diferencias entre los
grupos serían mediciones directas de los efectos de los distintos niveles de
educación. Sin embargo, los experimentos como éste serían ampliamente
condenado como inmorales. Por tal motivo, es que vemos pocos experimentos
económicos fuera de los laboratorios, en cambio, la mayoría de los datos
económicos son observacionales y no experimentales. Esto significa que todas
las variables deben ser tratadas como aleatorias y posiblemente determinadas
en conjunto.
2.9.Estructura de los datos estandarizados
Hay tres tipos principales de conjuntos de datos económicos: transversal,
series de tiempo, y el panel. Estas se distinguen por la estructura de
dependencia entre las observaciones.
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Los datos transversales son conjuntos de datos que tienen una observación por
individuo. Las encuestas son una fuente típica para datos de corte transversal.
En aplicaciones típicas, las personas encuestadas son las personas, los
hogares, las empresas y otros agentes económicos. En la actualidad muchos
estudios econométricos de corte transversal el tamaño de la muestra n es
bastante grande. Es convencional para suponer que la sección transversal las
observaciones son mutuamente independientes.
Los datos de series cronológicas se indexan por el tiempo. Ejemplos típicos
incluyen agregados macroeconómicos, precios y tasas de interés. Este tipo de
datos se caracteriza por la dependencia de serie para el supuesto de muestreo
aleatorio es inapropiado. La mayoría de los datos económicos globales sólo
están disponibles a baja frecuencia (anual, trimestral o mensual, tal vez) por lo
que el tamaño de la muestra es típicamente mucho menor que en los estudios
de corte transversal. La excepción son los datos financieros que se dispone de
datos con gran frecuencia (semanal, diario, por hora, o por transacción).
Los datos de panel combinan elementos de la sección transversal y de series
de tiempo. Estos conjuntos de datos consisten en un conjunto de individuos
(por lo general las personas, hogares o empresas) encuestados repetidamente
en el tiempo. La suposición de modelado común es que los individuos son
mutuamente independientes una de otra, pero las observaciones de un
individuo dado son mutuamente dependientes. Se trata de un entorno
modificado de muestreo aleatorio.
2.10. Fuentes de datos económicos
Afortunadamente para los econometristas, el Internet proporciona un foro
conveniente para la difusión de datos económicos. Muchos de los grandes
conjuntos de datos económicos están disponibles de manera gratuita en las
páginas de las agencias gubernamentales a nivel nacional e internacional. Un
excelente punto de partida es la página del DANE (www.dane.gov.co).
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ACTIVIDAD UNO EN GRUPO1. Que es la econometría.
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2. De acuerdo su punto de vista cual es el objetivo principal que cumplen la
econometría.
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3. ¿por qué es necesario estudiar la econometría?.
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4. ¿Cuáles son los pasos para realizar un análisis econométrico?
Descríbalos brevemente.
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5. A) En su computador, ingrese a la pagina del DANE y descargue el
archivo del histórico del PIB de Colombia. B) Que otras fuentes de
información se tienen para consultar información estadística nacional?
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3. PAQUETES DE SOFTWARE ECONOMETRICOS
3.1.El papel de los paquetes de software de regresión
El análisis de regresión, la herramienta de uso diario de la econometría, no
sería posible hoy en día sin el computador y el acceso al software estadístico
es por esto que los economistas utilizan diversos software de programación
estadísticos y econométricos. Afortunadamente, existen muchos paquetes de
regresión disponibles, entre ellos encontramos los siguientes:
STATA (www.stata.com) es un potente programa estadístico con un amplio
conjunto de herramientas pre-programados econométricas y estadísticas. Es
muy popular entre los economistas, y se actualiza continuamente con nuevos
métodos. Es un excelente paquete para el análisis econométrico, pero está
limitado cuando se quiere utilizar métodos econométricos nuevos o raros que
aún no han sido programados.
GAUSS (www.aptech.com), MATLAB (www.mathworks.com) y Ox
(www.oxmetrics.net) son lenguajes de alto nivel de programación de matriz con
una amplia variedad de funciones integradas de estadísticas. Muchos métodos
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econométricos se han programado en estos idiomas y están disponibles en la
web.
los anteriores son excelentes ejemplos de paquetes econométricos pero para
esta clase utilizaremos E- VIEWS.
3.2.¿Qué es el programa E-views?
El programa E-Views es la versión en entorno MS-Windows del antiguo Micro-
TSP (Time Series Analysis) desarrollado por primera vez en 1981. Es uno de
los más utilizados dentro del campo de la econometría y su manejo permite la
estimación, resolución y uso de modelos econométricos de distinta naturaleza
mediante la utilización de una amplia gama de procedimientos.
Su “puesta al día” en relación con los últimos avances de la econometría
aplicada es notable y, para los que conocen cada una de las técnicas, su
utilización es extremadamente intuitiva. Esta adecuación a la práctica
profesional de la econometría se debe sin duda a sus autores que, desde las
primeras versiones del TSP, diseñaron el programa de cara a su utilización real
adaptándolo a sus propias necesidades del día a día.
Aunque el programa fue desarrollado por economistas y la mayor parte de sus
usos se realizan en el campo de la economía no hay nada en su diseño que
limite su utilidad a las series temporales económicas.
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3.3.Conceptos Básicos de E- views
Del mismo modo que el Word permite la creación de documentos, el Excel la
creación de Hojas de Cálculo o el Corel Draw la creación de dibujos, los
archivos creados con E-Views reciben un nombre particular: Workfile o
Archivos de Trabajo.
3.3.1. Archivos de Trabajo
Cada usuario definirá su propio archivo de Trabajo en el que almacenará sus
datos, estimará sus ecuaciones, realizará sus gráficos.... etc. Así, una vez
abierto el programa E-Views, la primera operación consistirá siempre en crear
un archivo nuevo o abrir uno ya existente, previamente creado. Los Workfiles
se almacenan en los discos con un nombre y una extensión como cualquier
otro archivo creados con cualquier otro programa. Más adelante se analizarán
la forma de guardar y recuperar archivos así como sus extensiones.
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3.3.2. Objetos
El funcionamiento del programa E-Views está pensado alrededor del concepto
de objeto. E-Views denomina objeto a todo aquello que puede crearse y
almacenarse dentro de un fichero de trabajo: una serie de datos, una ecuación
elaborada por el usuario, un modelo (conjunto de ecuaciones), un coeficiente
de una ecuación, una matriz, un programa.
El usuario creará tantos objetos como desee utilizar para sus operaciones. El
usuario asignará un nombre a cada objeto creado en E-Views que, además,
aparecerá junto a un icono gráfico que distinguirá su naturaleza en el área del
fichero de trabajo. Utilizando adecuadamente el ratón, el usuario puede abrir,
cerrar, maximizar, minimizar, borrar, cada objeto.
3.3.3. Vistas
Por último, debe saberse que, en E-Views, un mismo objeto puede mostrarse
en pantalla con distintos “aspectos”, de distintas formas: por ejemplo, para un
objeto “serie de datos” pueden observarse sus valores, su representación
gráfico, sus estadísticos básicos (media, varianza), su histograma de
frecuencias, etc. El usuario puede cambiar fácilmente de una forma a otra de
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presentación para cada objeto utilizando lo que se denominan vistas o VIEWS
del objeto.
3.3.4. Procedimientos
El último concepto a conocer es el de procedimiento o PROCS. E-Views
denomina procedimiento a cualquier operación que puede realizarse con el
programa: estimar una ecuación, crear un grupo de series de datos, realizar un
test para el contraste de una hipótesis, el resultado de ejecutar cualquier
procedimiento supondrá la aparición de un nuevo objeto o la transformación de
uno ya existente. Conocer los distintos procedimientos de E-Views es,
evidentemente, conocer las posibilidades de análisis de E-Views.
3.3.5. Descripción del Entorno de E-views
Antes de entrar en el manejo básico de E-Views, vamos a describir brevemente
cada una de las partes que se observan en una sesión normal de la pantalla
del programa, observando la forma en que podrán verse cada uno de los
elementos que manejaremos habitualmente.
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Para comprender de una forma sencilla la apariencia de la ilustración anterior
debemos darnos cuenta de que al utilizar E-Views tendremos abiertas, la
mayor parte del tiempo, 3 ventanas de forma simultánea:
La VENTANA del programa, que se abre al iniciar el E-Views
La VENTANA del Workfile, que mostrará los objetos creados en el
mismo
La VENTANA del objeto (o las ventanas de los objetos) que tengamos
abiertos en cada momento
A partir de la ventana principal del workfile, cada uno de los objetos puede
abrirse la ventana para cada uno de los objetos haciendo doble click en el
icono correspondiente. El tamaño de las ventanas puede modificarse, pueden
minimizarse las ventanas, moverse, cerrase, según el procedimiento habitual
de cualquier programa de MS-Windows.
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Así pues, dado lo anterior, en un momento determinado podremos observar
tres menús diferentes:
El menú principal que da entrada a todos los procedimientos generales.
El menú del workfile, que resume los principales procedimientos que
afectan a los objetos de un archivo de trabajo.
El menú del objeto, que controla los procedimientos y vistas que afectan
a cada objeto abierto.
Esta multiplicidad de menús implica que, en muchas ocasiones, podemos
encontrar una misma operación o procedimiento en distintos lugares de los
diferentes menús.
Además de lo anterior, la pantalla del E-Views mostrará:
El área de comandos, en el que puede utilizarse la sintaxis propia del
antiguo TSP para MS-DOS, en lugar de los menús, para ejecutar
determinados procedimientos.
La clásica línea de estado, en la que aparecerá información útil sobre el
fichero abierto: principalmente el workfile en uso y el directorio en el que
se localiza.
3.3.6. Los Menús de E-views
Sin perjuicio de dar posteriormente una descripción detallada de los
procedimientos básicos que pueden realizarse con el programa E-Views,
conviene dar una breve descripción de las principales opciones contenidas en
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los menús, uno a uno. Las entradas que aparecen inicialmente en el menú
principal son 8, cada uno de ellos con una finalidad básica:
File Menu: controla operaciones relacionadas con los archivos, datos y
programas (abrir, guardar)
Edit Menu: contiene los items básicos de edición de cualquier programa
en entorno Windows (cortar, pegar, copiar)
Objects Menu: manipula los distintos objetos que se almacenan en un
Workfile (crea, borra, renombrar).
Proc and View Menus: estos dos menús se utilizan de forma diferente
que el resto ya que se refieren siempre a la ventana activa en cada caso
y por tanto, su contenido diferirá según el tipo de ventana en uso.
Quick Menu: da acceso directo a comandos que se utilizan con más
frecuencia.
Options Menu: altera los parámetros de funcionamiento general del E-
Views. Los cambios que se realicen con este menú permanecen aún
saliendo del programa de modo que debe vigilarse su alteración.
Windows Menu: da acceso directo a las distintas ventanas que
tengamos abiertas en el área de trabajo.
Help Menu: menú de ayuda clásico. La ayuda del E-views puede
calificarse como de buena calidad en términos estadísticos y de manejo
del programa por lo que es siempre un buen referente.
ACTIVIDAD DOS INDIVIDUAL
1. Crear un archivo en el E- views y revisar todos los menus que se han descrito.
4. GLOSARIO
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ANALISIS DE REGRESION:
La regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una medición
extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La
regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento
de otra.
ANALISIS DE LA VARIANZA:
es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en
el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a
diferentes variables explicativas.
AUTOCORRELACION:
Es el momento en que se trabaja con un modelo de regresión multiple, donde se tiene que la primera variable vale 1 y esta acompañada por el termino dependiente.
ECONOMETRIA: Es la ciencia social en la cual las herramientas de la teoría económica, las
matemáticas y la inferencia estadística son aplicadas en el análisis de los
fenómenos económicos.
ESTADISTICA INFERENCIAL:
La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los
métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina
propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la
misma.
HETEROSCEDASTICIDAD:
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Este se presenta cuando no se cumple con la hipótesis de varianza constante
para el término de la perturbación.
MULTICOLINEALIDAD:
Determina si existe un alto grado de correlación lineal entre los diferentes tipos
de variables independientes y dependientes.
PRUEBA DE HIPOTESIS:
Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal
contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión
consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis
estadística se denota por “H” y son dos:
- Ho: hipótesis nula
- H1: hipótesis alternativa
VARIABLE ESTOCASTICA: En probabilidad y estadística, una variable aleatoria o variable estocástica es
una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo
de experimento aleatorio.
5. BIBLIOGRAFÍA
OPERADORLOGISTICO
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Gujarati, Damodar (2004): “Econometría”. (4° edición). Mc Graw Hill
Gujarati, Damodar (2000): “Econometría Basica”. Mc Graw Hill
Londoño Herrera, Carlos G. (2011): “Econometria de Negocios”. Universidad Remington
Martinez Bencardino, Ciro (2003): “Estadistica y Muestreo”. (11° edición) Ecoe Editores.
Hansen Bruce (2012) “Econometrics”. University of Wisconsin. Latest revision January 2012.
Mahia, Ramon (2001) Guia de manejo del programa E- views.
6. FUENTES DIGITALES O ELECTRÓNICAS
www.wikipedia.com