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ECONOMETRÍA - Coggle Diagram
ECONOMETRÍA
Econometría
Introducción
¿Qué es la econometría?
¿Por qué una disciplina aparte?
Metodología de la econometría
Planteamiento de la teoría o hipótesis
Especificación del modelo matemático de consumo
Especificación del modelo econométrico de consumo
Obtención de información
Estimación del modelo econométrico
Pruebas de hipótesis
Pronóstico o predicción
Uso del modelo para fines de control o de políticas
Elección entre modelos rivales
Tipos de econometría
Requisitos matemáticos y estadísticos
La función de la computadora
Modelos de Regresión Uniecuacionales
Naturaleza del análisis de regresión
Origen histórico del término regresión
Interpretación moderna de regresión
Relaciones estadísticas y relaciones determinísticas
Regresión y causalidad
Regresión y correlación
Terminología y notación
Naturaleza y fuentes de datos para el análisis económico
Tipos de datos
Fuentes de datos
Precisión de los datos
Observación sobre las escalas de medición de las variables
Análisis de regresión con dos variables: ideas básicas
Ejemplo hipotético
Concepto de función de regresión poblacional (FRP)
Significado del término lineal
Linealidad en las variables
Linealidad en los parámetros
Especificación estocástica de la FRP
Importancia del término de perturbación estocástica
Función de regresión muestral (FRM)
Ejemplos ilustrativos
Modelo de regresión con 2 variables: problema de estimación
Método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
Modelo clásico de regresión lineal
Fundamentos del método de mínimos cuadrados
Advertencias sobre supuestos
Precisión o errores estándar de las estimaciones de mínimos cuadrados
Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados: teorema de Gauss Markov
Coeficiente de determinación r2: una medida de la "bondad de ajuste"
Una observación sobre los experimentos Monte Carlo
Derivación de estimadores de mínimos cuadrados
Propiedades de linealidad e insesgamiento de los estimadores MC
Varianzas y errores estándar de los estimadores de MC
Covarianza entre b1 y b2
Estimador de mínimos cuadrados de sigma^2
Propiedad de varianza mínima de los estimadores de mínimos cuadrados
Consistencia de los estimadores de mínimos cuadrados
Modelos de regresión con variables dicotómicas
Naturaleza de las variables dicótomas
Modelos ANOVA
Precaución con las variables dicótomas
Modelos ANOVA con dos variables cualitativas
Regresión con una mezcla de regresoras cualitativas y cuantitativas: los modelos ANCOVA
La variable dicótoma alternativa a la prueba de Chow
Efectos de interacción al utilizar variables dicótomas
Uso de las variables dicótomas en el análisis estacional
Regresión lineal por segmentos
Modelos de regresión con datos en panel
Algunos aspectos técnicos de la técnica con variables dicótomas
Interpretación de variables dicótomas en regresiones semilogarítmicas
Variables dicótomas y heteroscedasticidad
Variables dicótomas y autocorrelación
¿Qué sucede si la variable dependiente es dicótoma?
Apéndices
Revisión algunos conceptos estadísticos
Operadores de sumatoria y producto
Espacio muestra, puntos muestrales y sucesos
Probabilidad y variables aleatorias
Función de densidad de probabilidad (FDP)
De una variable aleatoria discreta
De variable aleatoria continua
Funciones de densidad de probabilidad
Conjunta
Marginal
Independencia estadística
Características de las distribuciones de probabilidad
Valor esperado y sus propiedades
Varianza y sus propiedades
Covarianza y sus propiedades
Coeficiente de correlación
Esperanza y varianza condicionales con sus propiedades
Momentos superiores de las distribuciones de probabilidad
Algunas distribuciones de probabilidad importantes
Normal
ji cuadrado
t de Student
F
binomial de Bernoulli
binomial
Poisson
Inferencia estadística
Estimación
Estimación puntual
Estimación por intervalos
Métodos de estimación
Propiedades de las muestras
Pequeñas
Grandes
Prueba de hipótesis
Método del intervalo de confianza
Método de la prueba de significación
Flexibilización de los supuestos del modelo clásico
Multicolinealidad
¿qué pasa si las regresoras están correlacionadas?
Naturaleza de la multicolinealidad
Estimación en presencia de multicolinealidad
Perfecta
Alta pero imperfecta
Consecuencias teóricas de la multicolinealidad
¿Tanto para nada?
Consecuencias prácticas de la multicolinealidad
Estimadores de MCO con varianzas y covarianzas grandes
Intervalos de confianza más amplios
Razones t "no significativas"
Una R^2 alta pero pocas razones t significativas
Sensibilidad de estimadores de MCO
Consecuencias de la micronumerosidad
Detección multicolinealidad
Medidas correcticas
No hacer nada
Procedimientos de reglas prácticas
¿Es la multicolinealidad necesariamente mala?
Quizás no, si objetivo es sólo predicción
Heteroscedasticidad
¿qué pasa si la varianza del error no es constante?
Naturaleza de la heteroscedasticidad
Estimación por MCO en presencia de heteroscedasticidad
Método mínimo cuadrados generalizados
Consecuencias de utilizar MCO en presencia de heteroscedasticidad
Detección de heteroscedasticidad
Métodos
Informales
Formales
Medidas correctivas
Cuando se conoce sigma^2, MCPonderados
Cuando no se conoce sigma^2
Advertencia respecto de una reacción exagerada ante la heteroscedasticidad
Autocorrelación
¿qué pasa si los términos de error están correlacionados?
Creación de modelos econométricos:
Especificación del modelo
Pruebas de diagnóstico
Econometría de series de tiempo
Algunos conceptos básicos
738_Repaso rápido a una selección de series de tiempo económicas de EEUU
739_Conceptos fundamentales
740_Procesos estocásticos
Estacionarios
No estacionarios
744_Proceso estocástico de raíz unitaria
745_Procesos estocásticos estacionarios
En tendencia
En diferencias
746_Procesos estocásticos integrados
Propiedades series integradas
747_Fenómeno regresión espuria
748_Pruebas de estacionariedad
Análisis gráfico
Función de Autocorrelación (FAC)
Correlograma
Total
Parcial
Significancia estadística de coeficientes de autocorrelación
754_Prueba de raíz unitaria
Prueba Dickey-Fuller aumentada (DFA)
Prueba F de significancia de más de 1 coeficiente
Pruebas de raíz unitaria Phillips-Perron (PP)
Prueba de cambios estructurales
Crítica a pruebas de raíz unitaria
760_Transformación de series tiempo no estacionarias
En diferencias
En tendencia
761_Cointegración
Regresión de
Una serie de tiempo con raíz unitaria
Sobre otra serie de tiempo con raíz unitaria
Prueba de cointegración
Cointegración y mecanismo de corrección de errores
Introducción a la econometría
La naturaleza de la econometría y los datos económicos
¿Qué es la econometría?
Pasos en un análisis económico empírico
Estructura de los datos económicos
Datos de corte transversal
Datos de series de tiempo
Combinación cortes transversales
Datos de panel o longitudinales
Causalidad y noción de ceteris paribus en análisis econométrico
Análisis de regresión con datos de corte transversal
Modelo de regresión simple
Obtención estimaciones por mínimos cuadrados ordinarios
Propiedades de MCO en cualquier muestra de datos
Valores ajustados y residuales
Propiedades algebraicas de los estadísticos MCO
Bondad de ajuste
Unidades de medición y forma funcional
Efectos cambios unidades medición sobre estadísticos obtenidos por MCO
Incorporación de no linealidades
Significado de regresión lineal
Valores esperados y varianzas de estimadores por MCO
Insesgadez de los estimadores MCO
Varianza estimadores MC
Estimación de la varianza de error
Regresión a través del origen
Definición modelo de regresión simple
Análisis de regresión múltiple: estimación
Motivación para regresión múltiple
Modelo con 2 variables independientes
Modelo con K variables independientes
Mecánica e interpretación de MCO
Obtención de las estimaciones MCO
Interpretación de la ecuación de regresión de MCO
Significado "mantener todos los demás factores constantes" en regresión múltiple
Cambiar de manera simultánea más de una variable independiente
Valores ajustados y residuales de MCO
Interpretación de descuento de efectos parciales de regresión múltiple
Comparación entre estimaciones de las regresiones simples y múltiples
Bondad de ajuste
Regresión a través del origen
Valor esperado de los estimadores de MCO
Inclusión de variables irrelevantes en modelo de regresión
Sesgo de la variable omitida
Caso sencillo
Casos más generales
Varianza de los estimadores de MCO
Los componentes de las varianzas de los estimadores de MCO
Multicolinealidad
Varianzas en modelos mal especificados
Estimación de sigma2: errores estándar de los estimadores de MCO
Eficiencia de MCO: teorema de Gauss-Markov
Análisis Regresión Múltiple: inferencia
Distribución de muestreo de los estimadores de MCO
Prueba de hipótesis para un solo parámetro poblacional: la prueba t
Apéndices
Herramientas matemáticas básicas
El operador suma y la estadística descriptiva
Propiedades de las funciones lineales
Proporciones y porcentajes
Algunas funciones especiales y sus propiedades
Funciones cuadráticas
Logaritmo natual
La función exponencial
Cálculo diferencial
Fundamentos de probabilidad
Variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad
Discretas
Continuas
Distribuciones
Conjuntas e independencia
Condicionales
Características de las distribuciones de probabilidad
Una medida de tendencia central: valor esperado y sus propiedades
Otra medida de tendencia central: la mediana
Medidas de variabilidad
Varianza
Desviación estándar
Estandarización de una variable aleatoria
Sesgo y curtosis
Características de distribuciones conjuntas y condicionales
Medidas de asociación
Covarianza
Correlación
Coeficiente de correlación
Varianza de sumas de variables aleatorias
Esperanza condicional y propiedades
Varianza condicional
Distribuciones
Normal
Propiedades
Normal estándar
ji cuadrada
t de Student
F
Fundametnos de estadística matemática
Muestreo
Poblaciones
Parámetros
Muestreo aleatorio
Introducción Econometría
Probabilidad y Estadística
Experimento aleatorio