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Econometría
Contenido
Introducción
Econometría
HECHOS
DATOS
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MODELOS
FENÓMENOS
INTUICIONES
Econometría
Depuración de los datos
(Análisis de datos)
Estimación de los parámetros
(Teoría de la estimación)
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Econometría
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de Consumo
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U
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10
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ttt ICY 
donde: tC Gasto de Consumo
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  tttttt PWWPC 113210   
Fu Inversión
ttttt KPPI 2171654   
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    tttttttt tWTYWTYW 3111111098   
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ttttt GICTY 
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Econometría
ttt IKK  1
C : Gasto de Consumo
I : Gasto de Inversión
G : Gasto de Gobierno
T : Impuesto
Y : Ingreso descontado
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K : Existencia Capital
W : Nómina Sector Privado
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t : Tiempo
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321 ,,  : Perturbaciones estocásticas
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• E1: Conocimiento profundo del fenómeno: Observación
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  • 4. Econometría Depuración de los datos (Análisis de datos) Estimación de los parámetros (Teoría de la estimación) Modelos Estadísticos (Cálculo de probabilidades) Planteamiento del problema Objetos y medios Recolección de información muestral (Técnicas de muestreo; diseño de experimentos) Problema real
  • 5. Econometría Contrastes de Simplificación (Contrastes de hipótesis) Crítica y Diagnosis del Modelo (Análisis de datos) Nuevo Conocimiento Previsiones Decisiones
  • 6. Dos Ejemplos de Modelos Cuantitativos Cómo diseñar un equipo de mantenimiento Cómo aumentar el rendimiento de un proceso MODELO Variables: - Número de averías (x1). - Tiempo reparación (x2). Hipótesis: las averías •Se producen independientemente. •La probabilidad de no avería disminuye exponencialmente con el tiempo. Hipótesis: tiempo reparación •Depende de muchos pequeños factores. PREGUNTA Variables: - Rendimiento en % (y). - Temperatura x1. - Concentración x2. Hipótesis: •El rendimiento aumenta en promedio linealmente con la temperatura y la concentración. •Para valores fijos de x1 y x2 el rendimiento varía aleatoriamente alrededor de su valor medio.
  • 7. RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN Muestreo de máquinas para estudiar sus averías y tiempo de reparación. Diseño de un experimento que se varíen x1 y x2 y se mida. ESTIMACIÓN PARÁMETROS Estimar: •  , tasa media de averías. •  , tiempo medio de reparación. •  , variabilidad en el tiempo de reparación. Estimar: • El efecto de la temperatura (b) y el de la concentración (c) sobre el rendimiento. •Variabilidad experimental. CONTRASTES DE SIMPLIFICACIÓN ¿Tienen todos los tipos de máquinas el mismo  ? ¿Los tipos de averías, el mismo  y  ? ¿Es el efecto de la temperatura y concentración idéntico (b=c ) ? CRÍTICA DEL MODELO ¿Es cierta la independencia entre las averías? ¿Son la variabilidad de x1 y x2 en la muestra consistentes con las hipótesis ? ¿Es la relación entre y (x1 , x2) lineal? ¿Es la variabilidad de y para x1, x2 fijos, independ. de los valores concretos de x1, x2 ?
  • 8. ¿ Qué es la Econometría ?  Disciplina que se ocupa del análisis cuantitativo de fenómenos económicos: Teoría Económica, Economía Matemática y el Modelado Estadístico de datos. • Modelo Keynesiano del Consumo • Modelo de Klein • Modelo de Cuentas Nacionales • Modelo de producción Cobb-Douglas Rol de la econometría: Proporcionar métodos para estudiar y medir las relaciones de las variables económicas (teoría v/s la realidad).
  • 9. Econometría Aplicaciones de los Modelos Econométricos  Ciencias de la Ingeniería.  Ciencias Económicas. Ciencias Naturales. Ciencias Médicas.  Ciencias Políticas y Sociales.
  • 10. Modelo Keynesiano de Consumo (Fu Consumo) (Fu Ingreso) t U t Y t C  10  ttt ICY  donde: tC Gasto de Consumo tY Ingresos tI Gasto de Inversión (Ahorro) tU Perturbación Aleatoria
  • 11. Modelo de Klein (I) Fu Consumo   tttttt PWWPC 113210    Fu Inversión ttttt KPPI 2171654    Demanda Trabajo     tttttttt tWTYWTYW 3111111098    Identidades ttttt GICTY  tttt PWWY 
  • 12. Econometría ttt IKK  1 C : Gasto de Consumo I : Gasto de Inversión G : Gasto de Gobierno T : Impuesto Y : Ingreso descontado impuesto K : Existencia Capital W : Nómina Sector Privado W´ : Nómina Sector Público t : Tiempo P : Ganancias 321 ,,  : Perturbaciones estocásticas
  • 13. Relaciones Funcionales (Típicas) Modelos Estructurales (Metamodelos) a) MODELO LINEAL Estocástico   XY 10 b) MODELO CUADRATICO   2 242132210 XXXXXY c) MODELO EXPONENCIAL    21 210 XXY d) etc.
  • 14. Formulación de Modelos • E1: Conocimiento profundo del fenómeno: Observación cuidadosa e identificación de posibles elementos relevantes. (variables). • E2: Estado del Arte : Revisar los postulados teóricos existentes, formular hipótesis. Nuevo conocimiento. • E3: Determinar los pocos vitales : Pareto, causalidad. • E4: Validación : Probar con datos empíricos, Hipótesis. Sepamos buscar como quien espera encontrar y encontrar como quien espera buscar.