Econometría

La econometría es la aplicación de métodos estadísticos a los datos económicos para dar contenido empírico a las relaciones económicas. ^[1] Más precisamente, es "el análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales basado en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación, relacionados por métodos apropiados de inferencia". ^[2] Un libro de texto de introducción a la economía describe la econometría como algo que permite a los economistas "escudriñar montañas de datos para extraer relaciones simples". ^[3] Jan Tinbergen es uno de los dos padres fundadores de la econometría. ^{[4] [5] [6]} El otro, Ragnar Frisch, también acuñó el término en el sentido en que se usa hoy. ^[7]

Una herramienta básica para la econometría es el modelo de regresión lineal múltiple . ^{[8] La} teoría econométrica utiliza la teoría estadística y las estadísticas matemáticas para evaluar y desarrollar métodos econométricos. ^{[9] [10]} Los econometristas intentan encontrar estimadores que tengan propiedades estadísticas deseables, como imparcialidad , eficiencia y consistencia . La econometría aplicada utiliza la econometría teórica y los datos del mundo real para evaluar teorías económicas, desarrollar modelos econométricos y analizar la historia económica .y previsión .

Una herramienta básica para la econometría es el modelo de regresión lineal múltiple . ^[8] En la econometría moderna, se utilizan con frecuencia otras herramientas estadísticas, pero la regresión lineal sigue siendo el punto de partida más utilizado para un análisis. ^{[8] La} estimación de una regresión lineal en dos variables se puede visualizar como el ajuste de una línea a través de puntos de datos que representan valores emparejados de las variables independientes y dependientes.

Por ejemplo, considere la ley de Okun , que relaciona el crecimiento del PIB con la tasa de desempleo. Esta relación se representa en una regresión lineal donde el cambio en la tasa de desempleo ( ) es una función de una intersección ( ), un valor dado del crecimiento del PIB multiplicado por un coeficiente de pendiente y un término de error, :${\displaystyle \Delta \ {\text{Desempleo}}}$${\ estilo de visualización \ beta _ {0}}$${\ estilo de visualización \ beta _ {1}}$${\ estilo de visualización \ varepsilon}$

Los parámetros desconocidos y se pueden estimar. Aquí se estima que es 0,83 y se estima que es -1,77. Esto significa que si el crecimiento del PIB aumentara en un punto porcentual, se pronosticaría que la tasa de desempleo caería en 1,77 * 1 puntos, manteniendo constantes las demás cosas . Luego, el modelo podría probarse para determinar si es significativo estadísticamente si un aumento en el crecimiento del PIB está asociado con una disminución en el desempleo, como se planteó como hipótesis . Si la estimación de${\ estilo de visualización \ beta _ {0}}$${\ estilo de visualización \ beta _ {1}}$${\ estilo de visualización \ beta _ {0}}$${\ estilo de visualización \ beta _ {1}}$${\ estilo de visualización \ beta _ {1}}$no fueran significativamente diferentes de 0, la prueba no encontraría evidencia de que los cambios en la tasa de crecimiento y la tasa de desempleo estuvieran relacionados. La varianza en una predicción de la variable dependiente (desempleo) en función de la variable independiente (crecimiento del PIB) se expresa en mínimos cuadrados polinómicos .

Ley de Okun que representa la relación entre el crecimiento del PIB y la tasa de desempleo. La línea ajustada se encuentra utilizando el análisis de regresión.