Facultad de Economía
Primera Clase del Curso
Econometría II.
Profesor Carlos Raúl Pitta Arcos
Grupos 501 y 502
Xalapa, Ver., Martes 27 de Agosto de 2002.
¡¡¡ Bienvenidos nuevamente a los
Cursos de Econometría !!!
Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002
Prof. Carlos Pitta
Después del primer curso,
conocemos a profundidad el
Modelo Lineal Generalizado, pilar
de la econometría clásica.
Ahora podemos preguntarnos, ¿Qué
más nos falta por conocer?
En este curso, ahondaremos en
conceptos como:
Econometría II
Violación de supuestos clásicos
El modelo que conocemos descansa
Críticamente de 10 supuestos
Fundamentales:
1. M odelo de R egresión Lineal en parám etros.
2. Los valores de X i son fijos o no estocásticos.
3. La m edia de las perturbaciones es cero.
4. E xiste H om ocedasticidad en las perturbaciones.
5. N o hay A utocorrelación en las perturbaciones.
6. N o hay m ulticolinealidad perfecta.
7. La covarianza en tre u i y X i es cero
8. E l núm ero de observaciones n debe ser m ayor que el núm ero de parám etros.
9. Los valores de X i presentan varianza distinta a cero. (Por ende positiva, ¿V erdad?)
E l m odelo está correctam ente especificado.
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Econometría II
Violación de supuestos clásicos
A los economistas siempre nos acusan de que los modelos no
Están apegados a la realidad (aunque sabemos que eso
No importa). En este caso, sin embargo, ¿Qué ocurriría si
Alguno de los supuestos de Gauss-Markov no se cumplen?
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Econometría II
Heterocedasticidad
Si los errores no se
comportan normalmente, es
decir, si su media no es cero
ni su varianza constante, se
presenta el problema de
Heterocedasticidad. Esto
afecta la manera de hacer
inferencia, y se probará
luego que los estimadores no
son insesgados como los de
MICO.
Nosotros resolveremos este
problema en este curso.
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Econometría II
Autocorrelación
Si los errores de hoy son afectados por los errores del
pasado, entonces se presenta la autocorrelación. En el
fondo, es una forma de no normalidad de los errores,
pero la ventaja es que podemos a llegar a conocer el
comportamiento de los errores, por ejemplo:
U(t) = U(t-1) + V(t)
En donde ahora V(t) es un nuevo error que sí se
comporta normalmente.
Las consecuencias de la Autocorrelación son serias
(MICO no es MELI, no es válida la Inferencia) pero
ustedes verán métodos específicos para combatirla.
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Econometría II
Multicolinealidad
La multicolinealidad en un problema de la información que
tenemos para realizar la regresión. Se dice que hay
multicolinealidad cuando una de las variables explicativas,
además de explicar el comportamiento de la variable
dependiente, explica también el comportamiento de otra
variable explicativa. Es decir X1 y X2, por ejemplo, están
correlacionadas (esto lo medimos mediante el estadístico rho,
muy parecido al R2).
Como verán después, ésto ocasiona que se incremente la
varianza...
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Econometría II
Variables Dummy
En algunos problemas, la variable explicativa toma solo dos
valores.
Por ejemplo, si la variable explicativa es el género, sólo puede
tomar valores de hombre o mujer.
Cuando incluimos variables de este tipo en un modelo, estamos
Incluyendo las llamadas variables Dummy o dicotómicas.
Claro que necesitamos un valor numérico. Podemos dar valor
De 1 si el sexo es femenino, y cero si el sexo es masculino.
Como veremos, las variables dummy se utilizan en una amplia
variedad de casos.
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Econometría II
Series de Tiempo
Como les comenté a principios del semestre, la Econometría
De Series de tiempo es una de las técnicas más empleadas en
La actualidad, sobre todo por sus capacidades de pronóstico.
Por ejemplo, si usted cree que el precio de una acción es:
Pt   1  Pt 1  V t 1
Usted Puede Adelantar
un periodo y obtener :
Pt  1   1  Pt  V t
¡Qué es el pronóstico del precio de la acción mañana, con base
A la información de que usted dispone hoy!
(Sólo imagine todos los billetes que usted puede ganar si la
Fórmula anterior realmente llega a funcionar)
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Econometría II
Series de Tiempo
Una ecuación como la anterior se llama “ecuación diferencial”
Porque muestra el comportamiento de una variable o fenómeno
Explicada por su comportamiento pasado. Estos modelos, como
Se ve, son “ateóricos”, en el sentido de que no necesitan la
Teoría Económica para poder funcionar, sino que con la sóla
Información de la variable en tiempos pasados (la serie de
Tiempo) es posible construir la prayectoria proyectada futura.
Como siempre, adicionamos un factor Vt que representa una
Variación estocástica. Entonces, las series de tiempo son en
Realidad ecuaciones diferenciales estocásticas.
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Econometría II
Series de Tiempo
¿Qué tiene todo esto que ver con la Econometría tradicional
Que conocemos?
Resulta que los modelos que conocemos como:
Y i  B1  B 2  X i 2  B 3  X i 3    B k  X ik   i
Solamente son válidos en el largo plazo si las series (las Y y
Las X) son series estacionarias. Después veremos que
Entendemos por serie estacionaria. Lo importante ahora es
Notar que si las series son No Estacionarias, ¡¡El modelo
Anterior no sirve absolutamente para nada!!
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Econometría II
Series de Tiempo
Por lo tanto, incluso para hacer econometría clásica como la
Que revisamos en el semestre anterior, debemos checar
Previamente que las series son estacionarias.
Eso lo haremos usando las metodologías de Johansen y de
Engle y Granger.
Esto es llamado análisis de cointegración, y lo emplearemos
Extensivamente en este curso.
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Econometría II
Econometric Views
Para realizar todo lo anterior, utilizaremos más que nunca en este curso el
paquete econométrico Econometrics Views, o Eviews, que
comenzamos a revisar en el semestre anterior.
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Prof. Carlos Pitta
¡¡Todo eso y muchas otras
emociones más nos esperan en el
tremendamente sexy segundo
curso de Econometría ... !!
¡¡ Muchas Gracias,
y nuevamente
Bienvenidos
al Curso de
Econometría II !!
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