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Econometría - Coggle Diagram

- - - - :check: Etapa 1. Análisis de los fenómenos y planteamiento de la hipótesis por medio de
        una ecuación estocástica tomando como referencia los postulados teóricos.
        :check: Etapa 2. Recolección de datos y estimación de los parámetros del modelo econométrico.
        :check: Etapa 3. Evaluación de los coeficientes y resolución de la hipótesis planteada para la
        posterior toma de decisiones.
        
        Etapa 1
        
        Planteamiento de la teoría o de la hipótesis.
        
        Se plantea que el promedio de notas de los estudiantes en el semestre está en función de la dedicación en horas de estudio por fuera de clases.
        
        Especificación del modelo matemático de promedio de notas.
        
        Si se toman en consideración los factores que son relevantes en la determinación de la nota promedio de los estudiantes, debemos formular matemáticamente cómo se relacionan.
        
        Especificación del modelo econométrico.
        
        existen otros factores no controlados, como la capacidad que tienen ciertos estudiantes para unas materias, la asistencia a clases y otros factores que no son tenidos en cuenta
        
        Estos factores no observados son incluidos en
        la econometría y se recogen en la función como error o perturbación
        
        Etapa 2
        
        Obtención de datos.
        
        Un elemento fundamental en la investigación es el origen de los
        datos: estos deben ser pertinentes al objeto de estudio.
        
        Estimación del modelo econométrico.
        
        El análisis de regresión lineal es el proceso estadístico mediante el cual se analizan las observaciones a fin de
        establecer la existencia o no de una relación entre variables.
        
        La regresión lineal permite estimar los coeficientes (B) que explican el nivel de significancia sobre nuestra variable dependiente
        
        Etapa 3
        
        Prueba de hipótesis
        
        En este proceso,
        validaremos si en efecto cada variable es significativa, si es un elemento esencial para determinar el resultado promedio.
        
        Pronóstico o predicción.
        
        Una vez validadas las pruebas de hipótesis sobre nuestras variables y luego de haber confirmado su significancia estadística, podemos plantear la opción de pronosticar eventos futuros a partir de los resultados obtenidos, esto permitirá plantear una toma de decisiones acertada frente a eventos futuros
        
        Uso del modelo para fines de control o políticas.
    - - Datos de corte transversal.
        
        Este tipo de datos ofrece una información puntual en un momento específico de tiempo.
      - Datos de series temporales o series de tiempo
        
        Conjunto de observaciones sobre diferentes
        variables en los cuales el tiempo o la secuencia si es una condición importante. Los datos deben ser recolectados con una periodicidad que puede ser diaria, mensual, trimestral, anual.
      - Datos de panel o longitudinales
        
        Consisten en analizar un mismo tipo de variable en diferentes periodos de tiempo con el fin de estandarizar todos los cambios que se presenten en cualquier momento, lo cual permite entender de manera minuciosa la variable bajo diferentes condiciones.