Técnicas para un estudio econométrico

Abstract

La teoría económica establece a priori relaciones que matemáticamente se escribe: Y= f (Xj) ---- (1) donde: j - 1,2, ..., (M-1), ...∞ Así, la cantidad demandada de un bien depende de muchos factores que actúan en diferentes sentidos: su precio, el ingreso disponible, los precios de los bienes sustitutos y complementarios, la población, la moda, las costumbres, los gustos y así indefinidamente. El comportamiento humano es tan complejo que el análisis más perfecto no conseguiría conocer todos los factores y muchos de ellos no serían cuantificables en la práctica. Haciendo uso del análisis estadístico, un estudio econométrico se propone verificar una ley teórica, es decir, encontrar una ley empírica y en términos de probabilidad predecir el futuro dando mayor solidez a las de cisiones de la empresa o del gobierno. Debido a la imposibilidad de trabajar con todas las variables se toman M de ellas y las restantes consideradas individualmente irrelevantes se representa mediante "u" llamada perturbación aleatoria. Esta es la característica de los modelos econométricos. Entonces, la expresión (1) se escribirá: Y= f (Xj, u) --- (2) donde: j = 1, 2, ..., (M-1)

Los modelos econométricos son representaciones de las principales relaciones entre causa y efecto en una economía. Todo modelo que permite predecir los acontecimientos económicos es obviamente de un gran valor como instrumento de política económica. Los econometristas, empleando series de datos estadísticos, derivan fórmulas matemáticas o modelos que representan las relaciones económicas más importantes, poniendo de manifiesto las reacciones que se producen cuando se originan cambios en determinados factores causales. Depende de la capacidad de medir el grado de influencia que ejercen los diversos factores causales para considerar satisfactorios los resultados que se obtengan en la elaboración de estos modelos. Tales leyes empíricas constituyen una aproximación obteniéndose probabilidades antes que certidumbres. Si los "valores calculados" con el modelo se acercan a los "valores reales" (observados) de la serie estadística utilizada entonces puede decirse que se ha conseguido un modelo confiable.