Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

LA NATURALEZA DE LA ECONOMETRIA Y LOS DATOS ECONÓMICOS - Coggle Diagram

- - - - Los datos no experimentales son datos sobre individuos, empresas o segmentos de la economía que no son obtenidos por medio de experimentos controlados. (A los datos no experimentales en ocasiones también se les llama datos retrospectivos o datos observacionales, para subrayar el hecho de que el investigador es recolector pasivo de los datos.)
- - - - La premisa básica que subyace a estos modelos es la maximización de la utilidad. El supuesto de que al hacer una elección los individuos, sujetos a restricciones de recursos, eligen aquello que maximice su bienestar, proporciona un sólido marco para la elaboración de modelos económicos manejables y de predicciones claras.
      - En el contexto de las decisiones de consumo, la maximización de la utilidad conduce a un conjunto de ecuaciones de demanda. En una ecuación de demanda, la cantidad demandada de cada artículo depende de su precio, del precio de los bienes sustitutos y complementarios, del ingreso del consumidor y de características individuales que influyen en las preferencias. Estas ecuaciones pueden formar la base de un análisis econométrico de la demanda de consumidor.
      - EJEMPLO
        MODELO ECONÓMICO DEL COMPORTAMIENTO DELICTIVO
        En un artículo extraordinario el premio Nobel, Gary Becker, postuló un marco de maximización de la utilidad para describir la participación de una persona en un acto delictivo. Ciertos delitos tienen claras recompensas económicas, pero la mayoría de las conductas delictivas tienen costos. El costo de oportunidad del delito evita que el delincuente desarrolle otras actividades, por ejemplo, desempeñar un empleo legal. Además, hay costos como la posibilidad de ser atrapado y, en caso de ser declarado culpable, el costo del encarcelamiento. Desde la perspectiva de Becker, la decisión de emprender una actividad ilegal es una decisión de asignación de recursos tomando en cuenta los beneficios y los costos de actividades en competencia. Bajo supuestos generales, es posible deducir una ecuación que describa el tiempo invertido en una actividad delictiva en función de diversos factores.
        Esta función se puede representar como
        y = f(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7),
        donde
        y = horas invertidas en actividades delictivas,
        x1 =“salario” por cada hora invertida en la actividad delictiva,
        x2 = salario por hora en un empleo legal,
        x3 = otro ingreso que no provenga ni de la delincuencia ni del empleo,
        x4 = probabilidad de ser atrapado,
        x5 = probabilidad de ser declarado culpable una vez que haya sido atrapado,
        x6 = pena prevista si es declarado culpable y
        x7 = edad.
        En general, también influyen otros factores en la decisión de una persona para participar en una actividad delictiva, pero la lista anterior es representativa de los que pueden resultar de un análisis económico formal. Como es usual en la teoría económica, no se ha sido específico acerca de la función f () de. Ésta depende de una función subyacente de utilidad que rara vez se conoce. No obstante, la teoría económica —o introspección— puede emplearse para predecir el efecto que tendrá cada variable en la actividad delictiva. Esta es la base para un análisis econométrico de la actividad delictiva de un individuo.
      - Por definición, en un análisis empírico se necesitan datos. Una vez recolectados los datos sobre las variables relevantes, se emplean los métodos econométricos para estimar los pará-metros del modelo econométrico y para probar, formalmente, las hipótesis de interés. En algunos casos, el modelo econométrico se emplea para hacer predicciones, ya sea al probar una teoría o al estudiar el impacto de alguna política
- - - - Una característica importante de los datos de corte transversal es que a menudo puede suponerse que han sido obtenidos de la población subyacente mediante un muestreo aleatorio. Por ejemplo, si se obtiene información sobre salarios, educación, experiencia y otras características tomando de manera aleatoria 500 personas de la población trabajadora, entonces se tiene una muestra aleatoria de la población de todos los trabajadores. El muestreo aleatorio es el esquema de muestreo que se estudia en los cursos introductorios de estadística y simplifica el análisis de datos de corte transversal
      - Los datos de corte transversal son muy empleados en economía y en otras ciencias sociales. En economía, el análisis de datos de corte transversal está relacionado de manera estrecha con los campos de la microeconomía aplicada, por ejemplo, economía laboral, finanzas públicas locales y estatales, organización industrial, economía urbana, demografía y economía de la salud. Datos sobre individuos, hogares, empresas y ciudades en un punto dado del tiempo son importantes para probar hipótesis microeconómicas y para evaluar políticas económicas. Los datos de corte transversal que se emplean en el análisis econométrico pueden representarse y almacenarse en una computadora.
    - - Dado que en los datos de panel se requiere que las unidades sean las mismas a lo largo del tiempo, las bases de datos de panel, en especial si son de personas, hogares o empresas, son más difíciles de obtener que las combinaciones de cortes transversales. Es comprensible que observar las mismas unidades a lo largo del tiempo tenga diversas ventajas sobre los datos de corte transversal o aun sobre combinaciones de cortes transversales.
      - La característica fundamental de los datos de panel, que los distingue de las combinaciones de cortes transversales, es que durante un intervalo de tiempo se vigilan las mismas unidades (personas, empresas o condados, en los ejemplos precedentes) de un corte transversal.
      - La ventaja de los datos de panel es que permiten estudiar la importancia de desfases de conducta o los resultados de la toma de decisiones. Esta información puede ser significativa debido a que el impacto de muchas políticas económicas sólo puede esperarse después de pasado algún tiempo.
    - - Una combinación de corte transversal se analiza de manera muy parecida a como se analizan los datos de corte transversal, salvo que suelen tomarse en cuenta las diferencias que presentan las variables con el tiempo. En efecto, además de que se incrementa el tamaño de la muestra, lo importante en el análisis de combinaciones de cortes transversales es observar cómo ha cambia-do con el tiempo una relación clave
    - - Una característica fundamental de los datos de series de tiempo, que las hace más difíciles de analizar que los datos de corte transversal, es que rara vez, si acaso, puede suponerse que las observaciones económicas sean independientes en el tiempo. La mayor parte de las series de tiempo económicas y otras series de tiempo están relacionadas, a menudo fuertemente, con sus historias recientes. Por ejemplo, saber algo sobre el producto interno bruto del último trimestre dice mucho acerca del rango probable del PIB durante este trimestre, debido a que el PIB tiende a permanecer bastante estable de un trimestre a otro.
      - Otra característica de las series de tiempo que puede requerir atención especial es la periodicidad de los datos, la frecuencia con que éstos se recolectan. En economía, las frecuencias más comunes son diaria, semanal, mensual, trimestral y anual. Así, por ejemplo, los precios de las acciones se publican cada día (con excepción de sábados y domingos); la cantidad de dinero en circulación se publica de manera semanal; muchas series macroeconómicas se registran cada mes, incluidas las tasas de inflación y de desempleo. Otras series macroeconómicas se registran con menos frecuencia, por ejemplo, cada tres meses (o cada trimestre)