Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Metodología de la econometría

La metodología de la econometría es el estudio de la gama de diferentes enfoques para realizar análisis econométricos . [ 1 ] Los enfoques econométricos se pueden clasificar a g...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

La metodología de la econometría es el estudio de la gama de diferentes enfoques para realizar análisis econométricos . [ 1 ]

Los enfoques econométricos se pueden clasificar a grandes rasgos en no estructurales y estructurales . Los modelos no estructurales se basan principalmente en la estadística (aunque no necesariamente en modelos estadísticos formales ), su dependencia de la economía es limitada (generalmente los modelos económicos se utilizan solo para distinguir las entradas (variables observables "explicativas" o " exógenas ", a veces designadas como x ) y las salidas (variables observables " endógenas ", y ). Los métodos no estructurales tienen una larga historia (cf. Ernst Engel , 1857 [ 2 ] ). [ 3 ] Los modelos estructurales utilizan ecuaciones matemáticas derivadas de modelos económicos y, por lo tanto, el análisis estadístico puede estimar también variables no observables , como la elasticidad de la demanda . [ 3 ] Los modelos estructurales permiten realizar cálculos para situaciones que no están cubiertas en los datos que se analizan, lo que se denomina análisis contrafactual (por ejemplo, el análisis de un mercado monopolístico para acomodar un caso hipotético de un segundo participante). [ 4 ]

Ejemplos

Entre los enfoques diferentes que se han identificado y estudiado, se incluyen los siguientes:

Además de estos enfoques más claramente definidos, Hoover [ 9 ] identifica una gama de enfoques heterogéneos o de libro de texto que tienden a seguir aquellos menos, o incluso despreocupados, por la metodología.

Métodos

La econometría puede utilizar modelos estadísticos estándar para estudiar cuestiones económicas, pero con mayor frecuencia se basa en datos observacionales , en lugar de experimentos controlados . [ 10 ] En este sentido, el diseño de estudios observacionales en econometría es similar al de estudios en otras disciplinas observacionales, como la astronomía, la epidemiología, la sociología y la ciencia política. El análisis de datos de un estudio observacional se guía por el protocolo del estudio, aunque el análisis exploratorio de datos puede ser útil para generar nuevas hipótesis. [ 11 ] La economía a menudo analiza sistemas de ecuaciones y desigualdades, como la oferta y la demanda, que se hipotetiza que están en equilibrio . En consecuencia, el campo de la econometría ha desarrollado métodos para la identificación y estimación de modelos de ecuaciones simultáneas . Estos métodos son análogos a los utilizados en otras áreas de la ciencia, como la identificación de sistemas en el análisis de sistemas y la teoría de control . Dichos métodos pueden permitir a los investigadores estimar modelos e investigar sus consecuencias empíricas, sin manipular directamente el sistema.

Uno de los métodos estadísticos fundamentales utilizados por los econometristas es el análisis de regresión . [ 12 ] Los métodos de regresión son importantes en econometría porque los economistas generalmente no pueden utilizar experimentos controlados . Los econometristas a menudo buscan experimentos naturales esclarecedores en ausencia de evidencia proveniente de experimentos controlados. Los datos observacionales pueden estar sujetos a sesgos por variables omitidas y a una serie de otros problemas que deben abordarse mediante el análisis causal de modelos de ecuaciones simultáneas. [ 13 ]

Economía experimental

En las últimas décadas, los econometristas han recurrido cada vez más al uso de experimentos para evaluar las conclusiones, a menudo contradictorias, de los estudios observacionales. En este contexto, los experimentos controlados y aleatorios proporcionan inferencias estadísticas que pueden ofrecer un mejor rendimiento empírico que los estudios puramente observacionales. [ 14 ]

Datos

Los conjuntos de datos a los que se aplican análisis econométricos pueden clasificarse como datos de series temporales , datos transversales , datos de panel y datos de panel multidimensionales . Los conjuntos de datos de series temporales contienen observaciones a lo largo del tiempo; por ejemplo, la inflación durante varios años. Los conjuntos de datos transversales contienen observaciones en un único momento; por ejemplo, los ingresos de muchas personas en un año determinado. Los conjuntos de datos de panel contienen observaciones tanto de series temporales como transversales. Los conjuntos de datos de panel multidimensionales contienen observaciones a lo largo del tiempo, de forma transversal y en una tercera dimensión. Por ejemplo, la Encuesta de Pronosticadores Profesionales contiene pronósticos de muchos pronosticadores (observaciones transversales), en muchos momentos (observaciones de series temporales) y en múltiples horizontes de pronóstico (una tercera dimensión). [ 15 ]

Variables instrumentales

En muchos contextos econométricos, el método de mínimos cuadrados ordinarios, comúnmente utilizado , puede no recuperar la relación teórica deseada o producir estimaciones con propiedades estadísticas deficientes, debido a que se incumplen los supuestos para su uso válido. Una solución ampliamente utilizada es el método de variables instrumentales (VI). Para un modelo económico descrito por más de una ecuación, se pueden utilizar métodos de ecuaciones simultáneas para solucionar problemas similares, incluyendo dos variantes de VI: mínimos cuadrados en dos etapas ( 2SLS ) y mínimos cuadrados en tres etapas ( 3SLS ). [ 16 ]

Métodos computacionales

Las consideraciones computacionales son importantes para evaluar los métodos econométricos y para su uso en la toma de decisiones. [ 17 ] Dichas consideraciones incluyen la buena formulación matemática : la existencia , unicidad y estabilidad de cualquier solución a las ecuaciones econométricas. Otra consideración es la eficiencia numérica y la precisión del software. [ 18 ] Una tercera consideración es también la usabilidad del software econométrico . [ 19 ]

Econometría estructural

La econometría estructural amplía la capacidad de los investigadores para analizar datos mediante el uso de modelos económicos como lente para su visualización. La ventaja de este enfoque radica en que, siempre que los análisis contrafactuales tengan en cuenta la reoptimización de un agente, las recomendaciones de política no estarán sujetas a la crítica de Lucas . Los análisis econométricos estructurales parten de un modelo económico que captura las características más relevantes de los agentes en estudio. Posteriormente, el investigador busca parámetros del modelo que hagan coincidir los resultados con los datos.

Un ejemplo es la elección discreta dinámica , donde existen dos formas comunes de hacerlo. La primera requiere que el investigador resuelva completamente el modelo y luego utilice la máxima verosimilitud . [ 20 ] La segunda omite la solución completa del modelo y estima los modelos en dos etapas, lo que permite al investigador considerar modelos más complejos con interacciones estratégicas y múltiples equilibrios. [ 21 ]

Otro ejemplo de econometría estructural se encuentra en la estimación de subastas selladas de primer precio con valores privados independientes. [ 22 ] La principal dificultad con los datos de las ofertas en estas subastas es que las ofertas solo revelan parcialmente información sobre las valoraciones subyacentes, las cuales las enmascaran. Sería conveniente estimar estas valoraciones para comprender la magnitud de las ganancias que obtiene cada postor. Más importante aún, es necesario contar con la distribución de valoraciones para diseñar el mecanismo . En una subasta sellada de primer precio, la ganancia esperada de un postor viene dada por:

(v−b)Pr(b victorias){\displaystyle (vb)\Pr(b\ {\textrm {gana}})}

donde v es la valoración del postor, b es la oferta. La oferta óptimab∗{\displaystyle b^{*}}Resuelve una condición de primer orden:

(v−b∗)∂Pr(b∗ victorias)∂b−Pr(b∗ victorias)=0{\displaystyle (vb^{*}){\frac {\partial \Pr(b^{*}\ {\textrm {gana}})}{\partial b}}-\Pr(b^{*}\ {\textrm {gana}})=0}

que se puede reorganizar para obtener la siguiente ecuación parav{\displaystyle v}

v=b∗+Pr(b∗ victorias)∂Pr(b∗ victorias)/∂b{\displaystyle v=b^{*}+{\frac {\Pr(b^{*}\ {\textrm {gana}})}{\partial \Pr(b^{*}\ {\textrm {gana}})/\partial b}}}

Cabe destacar que la probabilidad de que una oferta gane una subasta puede estimarse a partir de un conjunto de datos de subastas finalizadas, donde se observan todas las ofertas. Esto se puede lograr mediante estimadores no paramétricos sencillos , como la regresión kernel . Si se observan todas las ofertas, es posible utilizar la relación anterior, la función de probabilidad estimada y su derivada para estimar puntualmente la valoración subyacente. Esto permitirá al investigador estimar la distribución de la valoración.

Referencias

  1. ↑ Jennifer Castle y Neil Shephard (Eds.) (2009) Metodología y práctica de la econometría: un volumen conmemorativo en honor a David F. Hendry ISBN 978-0-19-923719-7.
  2. ↑ Engel, Ernst (1857). "Die Productions-und Consumptionsverhältnisse des Königreichs Sächsen". Zeitschrift des Statischen Bureaus des Königlich Söchsischen Ministeriums des Inneren (en alemán) (8, 9).
  3. ^ Reiss y Wolak 2007 , pág. 4282.
  4. ^ Reiss y Wolak 2007 , pág. 4288.
  5. ↑ Christ, Carl F. 1994. “Las contribuciones de la Comisión Cowles a la econometría en Chicago: 1939–1955” Journal of Economic Literature . Vol. 32.
  6. ↑ Sims, Christopher (1980) Macroeconomía y realidad, Econometrica , enero, págs. 1-48.
  7. ↑ Kydland, Finn E y Prescott, Edward C, 1991. " La econometría del enfoque de equilibrio general de los ciclos económicos", Scandinavian Journal of Economics , Blackwell Publishing, 93 (2), 161–178.
  8. ↑ Angrist, JD, & Pischke, J.-S. (2009). Econometría mayormente inofensiva: Un compañero para el empirista . Princeton: Princeton University Press.
  9. ↑ Hoover, Kevin D. (2006). Capítulo 2, "La metodología de la econometría." en TC Mills y K. Patterson, ed., Palgrave Handbook of Econometrics , vol. 1, Teoría econométrica , pp. 61-87.
  10. ↑ Wooldridge, Jeffrey (2013). Introducción a la econometría: un enfoque moderno . South-Western, Cengage Learning. ISBN 978-1-111-53104-1.
  11. ↑ Herman O. Wold (1969). "La econometría como pionera en la construcción de modelos no experimentales", Econometrica , 37(3), pp. 369-381 .
  12. ↑ Para obtener una descripción general de una implementación lineal de este marco, consulte regresión lineal .
  13. ↑ Edward E. Leamer (2008). "Problemas de especificación en econometría", The New Palgrave Dictionary of Economics . Resumen.
  14. ↑ • H. Wold 1954. "Causalidad y econometría," Econometrica , 22(2), págs . 162-177 .• Kevin D. Hoover (2008). "Causalidad en economía y econometría," The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen y prueba de imprenta.  
  15. ↑ Davies, A., 2006. Un marco para descomponer choques y medir volatilidades derivadas de datos de panel multidimensionales de pronósticos de encuestas. International Journal of Forecasting, 22(2): 373-393.
  16. ↑ Peter Kennedy (economista) (2003). Guía de econometría , 5.ª ed. Descripción Archivado el 11/10/2012 en Wayback Machine , vista previa y tabla de contenido Archivado el 11/10/2012 en Wayback Machine , cap. 9, 10, 13 y 18.
  17. ↑ • Keisuke Hirano (2008). "Teoría de la decisión en econometría", The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen .• James O. Berger (2008). "Teoría estadística de la decisión", The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen.  
  18. ↑ BD McCullough y HD Vinod (1999). "La fiabilidad numérica del software econométrico", Journal of Economic Literature , 37(2), pp. 633-665 .
  19. ↑ • Vassilis A. Hajivassiliou (2008). "Métodos computacionales en econometría", The New Palgrave Dictionary of Economics , 2.ª edición. Resumen. • Richard E. Quandt (1983). "Problemas y métodos computacionales", cap. 12, en Handbook of Econometrics , vol. 1, págs. 699-764 .• Ray C. Fair (1996). "Métodos computacionales para modelos macroeconométricos", Handbook of Computational Economics , vol. 1, págs.    -169.
  20. ↑ Rust, John (1987). "Reemplazo óptimo de motores de autobuses GMC: un modelo empírico de Harold Zurcher". Econometrica . 55 (5): 999– 1033. doi : 10.2307/1911259 . JSTOR 1911259 . 
  21. ↑ Hotz, V. Joseph; Miller, Robert A. (1993). "Probabilidades de elección condicional y la estimación de modelos dinámicos". Review of Economic Studies . 60 (3): 497– 529. doi : 10.2307/2298122 . JSTOR 2298122 . 
  22. ↑ Guerre, E.; Perrigne, I.; Vuong, Q. (2000). "Estimación no paramétrica óptima de subastas de primer precio". Econometrica . 68 (3): 525– 574. doi : 10.1111/1468-0262.00123 .

Otras fuentes

  • Darnell, Adrian C. y J. Lynne Evans. (1990) Los límites de la econometría . Aldershot: Edward Elgar.
  • Davis, George C. (2000) “Una concepción semántica de la estructura de la econometría de Haavelmo”, Economía y filosofía , 16(2), 205–28.
  • Davis, George (2005) “Aclarando el 'rompecabezas' entre los enfoques de los libros de texto y los de la LSE sobre econometría: un comentario sobre la perspectiva kuhniana de Cook sobre la modelización econométrica”, Journal of Economic Methodology
  • Epstein, Roy J. (1987) Historia de la econometría . Ámsterdam: North-Holland.
  • Fisher, I. (1933) “La estadística al servicio de la economía”, Journal of the American Statistical Association 28(181), 1–13.
  • Gregory, Allan W. y Gregor W. Smith. (1991) “Calibración como prueba: inferencia en modelos macroeconómicos simulados”, Journal of Business and Economic Statistics 9(3), 297–303.
  • Haavelmo, Trgyve. (1944) “El enfoque probabilístico en econometría”, Econometrica 12 (suplemento), julio. 41
  • Heckman, James J. (2000) “Parámetros causales y análisis de políticas en economía: una retrospectiva del siglo XX”, Quarterly Journal of Economics 115(1), 45–97.
  • Hoover, Kevin D. (1995b) “¿Por qué importa la metodología en economía?” Economic Journal 105(430), 715–734.
  • Hoover, Kevin D. (ed.) (1995c) Macroeconometría: desarrollos, tensiones y perspectivas . Dordrecht: Kluwer.
  • Hoover, Kevin D. “La metodología de la econometría”, revisado el 15 de febrero de 2005.
  • Hoover, Kevin D. y Stephen J. Perez. (1999) “Reconsideración de la minería de datos: Enfoque integral y de lo general a lo específico para la búsqueda de especificaciones”, Econometrics Journal 2(2), 167–191. 43
  • Juselius, Katarina. (1999) “Modelos y relaciones en economía y econometría”, Journal of Economic Methodology 6(2), 259–290.
  • Leamer, Edward E. (1983) “Eliminemos el engaño de la econometría”, American Economic Review 73(1), 31–43.
  • Mizon, Grayham E. (1995) “Modelado progresivo de series temporales económicas: la metodología LSE”, en Hoover (1995c), págs.  107–170.
  • Morgan, Mary S. (1990). Historia de las ideas econométricas . Nueva York: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-37398-2.
  • Reiss, Peter C.; Wolak, Frank A. (2007). «Capítulo 64. Modelado econométrico estructural: Fundamentos y ejemplos de la organización industrial» (PDF) . Manual de econometría . Vol.  6. Elsevier. pp. 4277–4415 . doi : 10.1016/s1573-4412(07)06064-3 . ISBN  978-0-444-50631-3ISSN 1573-4412​​ 
  • Spanos, Aris. (1986) Fundamentos estadísticos de la modelización econométrica . Cambridge: Cambridge University Press.