Econometría

Ejemplo de una gráfica en econometría, la curva de Phillips

La econometría es el puente entre la economía, las matemáticas, la estadística. Esta ciencia permite entender las relaciones económicas actuales, y también prever tendencias futuras.

A lo largo de la historia, economistas como Ragnar Frisch y G.C. Chow han resaltado su relevancia, enfatizando que su unión de disciplinas es esencial para estudiar las complejidades de la economía moderna.

¿Qué es la Econometría?

Esta especialidad se basa en la recopilación y análisis de datos para verificar hipótesis y realizar pronósticos sobre diversos aspectos económicos, tales como la reacción del mercado ante ciertas políticas, la elasticidad-precio de los productos, o el impacto de la educación en los ingresos.

La econometría no solo se limita a la teoría y la práctica, sino que también enfrenta desafíos significativos, como la escasez y sesgos en los datos disponibles, así como las limitaciones en las teorías económicas existentes.

Objetivos que persigue

  1. Estimación de relaciones causales: analizar cómo ciertos factores afectan a variables económicas, como por ejemplo, el efecto de la educación en los salarios.
  2. Proyección y predicción: pronosticar variables macroeconómicas como las tasas de inflación, el PIB o los tipos de interés.
  3. Análisis e interpretación de sistemas económicos: examinar y comprender diferentes sistemas económicos, estableciendo hipótesis verificables en contextos prácticos.

¿Para qué sirve la econometría?

La econometría sirve para analizar y predecir fenómenos económicos, utilizando modelos matemáticos y estadísticos.

Es fundamental en la estimación de relaciones causales entre variables económicas, como el impacto de la educación en los salarios, y en la proyección de indicadores macroeconómicos como el PIB o la inflación.

Además, apoya la toma de decisiones informadas en negocios y políticas públicas, mediante el análisis de datos y la predicción de tendencias del mercado.

Tipos y ramas de econometría

La econometría se clasifica principalmente en dos categorías, cada una con un enfoque y aplicaciones distintas:

Econometría teórica

Esta se centra en el estudio y desarrollo de modelos estadísticos. Los profesionales en este campo trabajan para desarrollar nuevos procedimientos estadísticos que ayuden a determinar variables desconocidas en los modelos económicos.

Utilizan matemáticas, teorías estadísticas y métodos numéricos para asegurarse de que las nuevas teorías produzcan conclusiones precisas.

Un ejemplo de su aplicación podría ser predecir el rendimiento de una empresa sobre una inversión en un plazo determinado.

Econometría aplicada

Utiliza las teorías desarrolladas en la econometría teórica para convertir afirmaciones cualitativas en cuantitativas, trabajando más estrechamente con conjuntos de datos reales.

Se emplea para analizar tendencias y predecir resultados futuros, y a menudo colabora con la econometría teórica para intercambiar datos que puedan influir en teorías en desarrollo.

Además, se utiliza para estudios en áreas económicas y de negocios como la producción, la inversión, la demanda y la oferta.

Además de la categorización anterior, también existen otras ramas de la econometría:

Econometría financiera

La econometría financiera se centra en analizar y predecir el comportamiento de los mercados financieros mediante modelos econométricos.

Esta disciplina evalúa riesgos, volatilidad y rendimientos de activos, utilizando técnicas como los modelos ARCH y GARCH.

Su objetivo es proporcionar a los inversores herramientas para tomar decisiones informadas, identificando tendencias y patrones en los precios de los activos.

Econometría espacial

La econometría espacial es un campo que combina elementos del análisis espacial y la econometría, enfocándose en modelos teóricos y parámetros estimados a través del análisis de regresión.

Emergió para abordar peculiaridades de datos geográficamente referenciados, destacando fenómenos como la dependencia y la heterogeneidad espacial.

Econometría administrativa

La econometría administrativa aplica el análisis económico en la gestión empresarial, centrándose en modelos econométricos para entender mercados y finanzas.

Estudia decisiones de negocios mediante la teoría económica, enfocándose en la distribución eficiente de recursos y la relación entre variables para la toma de decisiones, aplicable a empresas y otras organizaciones.

Econometría estructural

La econometría estructural integra teoría económica y estadística para estimar parámetros estructurales y realizar simulaciones.

Los modelos de ecuaciones estructurales combinan análisis factorial y regresión lineal, creando variables latentes para aumentar la fiabilidad del modelo.

Esta rama se centra en analizar las características estadísticas de las series de tiempo, esencial para establecer relaciones probabilísticas en la investigación económica.

Metodología de la econometría

La metodología de la econometría sigue un proceso estructurado que se puede resumir en los siguientes pasos:

1. Planteamiento de la hipótesis económica

Este es el primer paso donde se establece una hipótesis para guiar el análisis de los datos.

Aquí se definen las variables independientes y dependientes de los datos y se utilizan teorías económicas existentes para formular una hipótesis que explique la relación entre estas variables.

2. Especificación del modelo matemático y econométrico

Una vez formulada la hipótesis, se identifica un modelo matemático para examinar la relación entre las variables.

En este modelo, las relaciones entre variables económicas son inexactas, por lo que es necesario introducir un margen de error.

El modelo econométrico se transforma en aplicable cuando se añaden las especificaciones necesarias para su aplicación empírica, como la definición de variables (endógenas, exógenas), parámetros estructurales, ecuaciones en forma matemática, y la perturbación aleatoria que explica la parte no sistemática del modelo.

3. Obtención de datos y estimación de parámetros

Se recopilan datos económicos relevantes y se utilizan para estimar las variables desconocidas del modelo. Aquí se emplean métodos estadísticos como los mínimos cuadrados ordinarios, máxima verosimilitud, entre otros.

4. Formulación y prueba de la hipótesis

Se realizan pruebas estadísticas para determinar la validez de la hipótesis o teoría. Estas pruebas evalúan un conjunto de datos para determinar si realmente apoyan la hipótesis y evalúan correctamente las relaciones entre las variables del modelo.

5. Pronóstico y aplicación del modelo

Finalmente, el modelo se utiliza para predecir valores futuros de las variables y sugerir medidas de política económica conforme a objetivos deseados.

Este paso es crucial para aplicar las técnicas de optimización matemática y decidir sobre políticas fiscales u otras decisiones económicas.

Mejores softwares econométricos

1. EViews

EViews es el mejor software estadístico avanzado, y específicamente orientado a la econometría.

Es conocido por su interfaz amigable y por la capacidad de realizar análisis de series temporales y econometría de panel.

Este programa combina técnicas de modelado estadístico, identificación de series temporales, pronósticos y presentación de resultados de alta calidad en una sola plataforma.

Es muy apreciado por su capacidad para manejar y analizar datos económicos y financieros.

2. Gretl

Este software es gratuito y de código abierto, destacándose por su facilidad de uso. Es multiplataforma y compatible con varios idiomas de programación como R, Python y Octave.

Gretl es adecuado para una variedad de análisis econométricos y estadísticos, incluyendo modelos de máxima verosimilitud y ecuaciones únicas.

3. JMuTi

Este es un software gratuito específicamente diseñado para el análisis de series temporales univariantes y multivariantes.

JMuTi es compatible con varios formatos de datos y ofrece una gama de pruebas de raíz unitaria y de cointegración, junto con una variedad de modelos estadísticos para series temporales.

4. Stata

Este es un paquete de software de análisis de datos que se utiliza ampliamente en la econometría.

Stata no requiere una tarifa de licencia anual y es conocido por su rapidez y precisión en el análisis de datos.

Ofrece soporte técnico eficiente y es adecuado para la manipulación de datos, visualización y estadísticas.

5. R

Este es un lenguaje de programación y un entorno de software especializado en estadística y visualización de datos.

Es ampliamente utilizado en la econometría por su gran variedad de paquetes y bibliotecas destinados específicamente al análisis estadístico y econométrico.

R es particularmente apreciado en la comunidad académica y de investigación por su enfoque en la estadística avanzada y la facilidad para manipular conjuntos de datos.

6. Python

Este lenguaje de programación es conocido por su sintaxis clara y legible, lo que facilita el aprendizaje y la codificación.

Python ofrece una amplia gama de bibliotecas y paquetes para el análisis de datos, la modelización estadística y el aprendizaje automático.

7. SHAZAM

Aunque su versión de prueba es gratuita, tiene limitaciones en cuanto a la memoria para cálculos.

SHAZAM es un software de análisis econométrico integral que ofrece una amplia gama de modelos para estudios econométricos, incluyendo regresión logit, probit, tobit y ARIMA, entre otros.

8. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)

SPSS es un software de análisis de datos ampliamente utilizado en las ciencias sociales, incluida la economía.

Es conocido por su interfaz de usuario intuitiva y fácil de usar, que lo hace accesible incluso para aquellos con poca experiencia en programación.

Ofrece soporte extenso y oportunidades de formación, lo que lo hace una opción popular en entornos académicos y profesionales.

SPSS es especialmente útil para el análisis de datos descriptivos, pruebas estadísticas, modelización predictiva y minería de datos.

9. MATLAB (Matrix Laboratory)

MATLAB es un entorno de programación y lenguaje de alto nivel utilizado para cálculos numéricos, visualización y desarrollo de algoritmos.

Es particularmente fuerte en el manejo de matrices y operaciones matemáticas complejas, lo que lo hace adecuado para aplicaciones avanzadas en econometría y análisis estadístico.

Aunque su curva de aprendizaje puede ser más empinada en comparación con otros programas, MATLAB es altamente valorado por su potencia y flexibilidad, ofreciendo una amplia gama de cajas de herramientas para diferentes aplicaciones, incluyendo econometría, optimización y análisis de datos.

10. Excel

Sí, leíste bien, Excel. Aunque no es un software especializado en econometría, Excel de Microsoft es ampliamente utilizado en la economía y las finanzas para la gestión de datos, análisis básico y la visualización.

Su facilidad de uso y la amplia disponibilidad lo convierten en una herramienta popular para tareas de análisis de datos más simples y para aquellos que no necesitan las capacidades avanzadas de softwares más especializados.

Excel es útil para realizar tareas como el análisis descriptivo, construcción de gráficos, y para ciertas pruebas estadísticas básicas.

Campos de aplicación de la econometría

  • Análisis de mercados y negocios: la econometría se utiliza para entender el comportamiento del mercado y las decisiones empresariales.
  • Economía laboral: se aplica para estudiar cómo diversos factores como la educación, la experiencia laboral, o las políticas gubernamentales afectan a los salarios y el empleo. Un ejemplo sería analizar si poseer un título universitario influye en el incremento del ingreso de un trabajador.
  • Política económica y pública: la econometría ayuda a evaluar el impacto de las políticas económicas y a predecir sus consecuencias. Esto incluye el análisis de medidas fiscales, monetarias y sociales. Por ejemplo, puede ayudar a predecir cómo un cambio en la política fiscal podría afectar al PIB o a las tasas de inflación.
  • Macroeconomía y finanzas: en macroeconomía, se utiliza para modelar y predecir fenómenos económicos a gran escala, como el crecimiento económico, la inflación o las tasas de interés. En finanzas, ayuda en la modelización de riesgos, rendimientos de inversiones y en la toma de decisiones financieras.
  • Estudios sociales y demográficos: la econometría se aplica en el análisis de cuestiones sociales y demográficas, como los efectos de la inmigración en los salarios, el impacto de la educación en la movilidad social o el estudio de la distribución de ingresos.
  • Salud y epidemiología: se utiliza para analizar datos relacionados con la salud, como la eficacia de tratamientos médicos, el impacto de los factores ambientales en la salud pública o el análisis de costes en el cuidado de la salud.
  • Medio ambiente y sustentabilidad: en este campo, la econometría ayuda a entender y predecir la relación entre las actividades económicas y el medio ambiente, como el impacto de la industrialización en la contaminación o la eficacia de las políticas de sostenibilidad.

Aplicaciones de la econometría en los negocios

  1. Predicción de tendencias económicas: se utilizan técnicas como la regresión lineal y el análisis de series de tiempo para predecir tendencias económicas, lo que es esencial para la planificación estratégica en los negocios. Estos métodos permiten estimar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, facilitando pronósticos a corto y largo plazo.
  2. Análisis de mercados financieros: en los negocios, la econometría se aplica en el análisis de mercados de capitales, como acciones y bonos, y en el estudio del comportamiento del crédito y la oferta y demanda monetaria. Este análisis es fundamental para la toma de decisiones de inversión y gestión de riesgos.
  3. Estudio de la elasticidad de la demanda: la econometría permite calcular la elasticidad de la demanda, esencial para entender cómo factores como cambios en precios o salarios afectan las ventas y el consumo. Esta información es crucial para estrategias de precios y marketing.
  4. Evaluación de políticas económicas: las empresas utilizan la econometría para evaluar el impacto de políticas económicas, como cambios fiscales o regulatorios, en variables como el crecimiento económico, la inflación o el desempleo. Esto ayuda en la formulación de estrategias empresariales y decisiones comerciales.
  5. Investigación de mercados y competencia: la econometría se emplea para pronosticar la demanda del consumidor y el comportamiento de la competencia, así como para analizar el equilibrio del mercado donde la oferta se iguala a la demanda. Esto es fundamental para planificar y adaptarse a las condiciones del mercado.

¿Qué limitaciones tiene la econometría?

La econometría, aunque útil en el análisis económico, tiene limitaciones como la dificultad para establecer causalidad a partir de la correlación entre variables.

La calidad y disponibilidad de datos adecuados son desafíos, y la suposición de linealidad en muchos modelos puede no reflejar la complejidad de las relaciones económicas. Además, la interpretación de los datos a menudo carece de una conexión con teorías económicas establecidas.

La endogeneidad y la selección de variables relevantes son otros retos, y el uso de modelos matemáticos puede llevar a conclusiones erróneas si no se manejan correctamente las hipótesis inusuales.

Origen e historia de la econometría

La econometría, como ciencia formal, surgió a principios del siglo XX, principalmente a través del trabajo de Jan Tinbergen y Ragnar Frish.

Ellos fueron pioneros en formalizar el uso de herramientas estadísticas para desarrollar modelos que permitieran comprobar teorías económicas.

Aunque la estadística y el análisis de regresión ya se utilizaban desde principios del siglo XIX, por figuras como Adrien-Marie Legendre y Carl F. Gauss, no fue hasta la contribución de Rodolfo Benini en 1907 que se planteó un modelo de regresión múltiple para estimar la demanda, específicamente en un estudio sobre la demanda de café en Italia.

La econometría combina elementos de la matemática, la estadística, la investigación social y la teoría económica para entender los fenómenos económicos.

Ragnar Frisch, uno de los pioneros de la econometría, destacó la importancia de unir estadística, teoría económica y matemáticas para comprender de manera real las relaciones cuantitativas de la vida económica moderna.

Este enfoque interdisciplinario ha permitido a la econometría ser la aproximación científica al entendimiento de los fenómenos económicos, complementada por los modernos métodos del análisis de datos y aprendizaje automático.

Definiciones de econometría según diversos autores

Ragnar Frisch, 1930

La experiencia ha mostrado que cada uno de estos tres puntos de vista, el de la estadística, la teoría económica y las matemáticas, es necesario, pero por sí mismo no suficiente para una comprensión real de las relaciones cuantitativas de la vida económica moderna. Es la unión de los tres aspectos lo que constituye una herramienta de análisis potente. Es la unión lo que constituye la econometría.

Lawrence Klein, 1962

El principal objetivo de la econometría es dar contenido empírico al razonamiento a priori de la economía.

Intriligator, 1978

Rama de la economía que se ocupa de la estimación empírica de relaciones económicas.

G.C. Chow, 1983

Arte y ciencia de usar métodos para la medida de relaciones económicas.

Carlos Sabino, 1991

Nombre con el que se designa la aplicación de las técnicas matemáticas y estadísticas a la resolución de problemas de economía. La econometría, por lo general, se basa en la construcción de modelos formales con los cuales es posible verificar hipótesis, medir variables estadísticas y realizar pruebas de simulación.

¿Cómo funciona la econometría?

La econometría funciona como una disciplina científica que utiliza herramientas matemáticas y estadísticas para analizar y predecir fenómenos económicos.

Comienza con la recolección de datos, como precios históricos, tasas de desempleo, entre otros, y luego propone hipótesis para explicarlos.

Estas teorías se prueban a través de modelos estadísticos como la regresión lineal, donde se identifican variables dependientes (influenciadas por otros factores) e independientes (que explican el fenómeno estudiado).

En la econometría, se busca establecer relaciones causales entre variables y predecir comportamientos futuros, pero es importante tener en cuenta que la correlación no implica causalidad. Además, la econometría debe vincularse con la teoría económica para que los hallazgos sean significativos y aplicables.

Aspectos a tener en cuenta si aplicamos la econometría

Al aplicar la econometría, es esencial considerar el uso de estimadores para inferir datos sobre poblaciones más grandes, y estar atentos a la autocorrelación para comprender las relaciones temporales de las variables.

La endogeneidad también es crucial, ya que requiere identificar cómo las variables se influyen mutuamente en sistemas económicos complejos.

Además, es importante realizar un análisis exploratorio de los datos antes de aplicar técnicas como la regresión lineal y el análisis de series de tiempo, que son esenciales para modelar y estimar relaciones entre variables económicas.
Validar los modelos econométricos a través de técnicas como la validación cruzada y el análisis de residuos es fundamental para garantizar su precisión y aplicabilidad.