¿Qué es la econometría? – Definición, principios y modelos

Publicado el 29 septiembre, 2020

Hacer preguntas económicas

Para el año 2003, el Banco Mundial estimó que el 6.7% de la población de la República Dominicana estaba por debajo del nivel de pobreza global de $ 1.90 USD por día. Diez años después, ese número había caído a alrededor del 2,3%.

Asimismo, durante un período comparable de 10 años, México redujo su porcentaje de ciudadanos que viven por debajo de la línea de pobreza global de 4.82% a 3.04%. ¿Cómo lograron estos dos países este nivel de mejora?

Econometría

Después de leer este informe del Banco Mundial, se formó una hipótesis de trabajo. Sugirió que la deslocalización de empleos a países con altos niveles de pobreza mejora la riqueza general de estos países.

El aumento de los empleos en la industria manufacturera también estimularía el crecimiento de los empleos de apoyo, como el transporte, el servicio de alimentos, el comercio minorista y la construcción. Los salarios de estos nuevos trabajos se filtran a la economía local, creando trabajo para la población local y reforzando el crecimiento y el aumento del salario estándar. A medida que se agregan más puestos de trabajo para apoyar estas fábricas, los puestos de trabajo de apoyo aumentan y el número de personas que viven en la pobreza disminuye.

Pero, ¿cómo probamos que esta hipótesis sea cierta? Quizás deberíamos construir un modelo econométrico.

La econometría aplica métodos estadísticos y técnicas matemáticas a los datos para explicar fenómenos y crear modelos. La diferencia entre las estadísticas ordinarias y la econometría es que la econometría se usa típicamente para explicar cómo funciona la economía, específicamente. Antes de comenzar el arduo trabajo de analizar datos, veamos un ejemplo simple.

Modelos econométricos

Comenzaremos con un conjunto de datos de muestra y haremos una estimación del impacto de los nuevos empleos en una economía. Podemos comenzar calculando el crecimiento medio o promedio por nuevo trabajo agregado. Este cálculo nos proporciona lo que se conoce como inferencia estadística , una generalización sobre el crecimiento de la población basada en una muestra más pequeña de esa población.

A partir de ahí, podemos construir un modelo que pueda predecir el crecimiento esperado para cada nuevo trabajo agregado a una comunidad local. Este crecimiento esperado se llama probabilidad y a menudo se expresa en puntos porcentuales. Por ejemplo, si se agrega un nuevo trabajo de apoyo por cada diez nuevos trabajos de fábrica, tenemos una probabilidad del 10% de crecimiento del empleo.

Modelos simples: análisis de regresión

Para nuestros propósitos, sigamos con esta relación simple de 1 nuevo trabajo por cada 10 trabajos de fábrica. Si tenemos 20 nuevos empleos en la fábrica, los empleos de apoyo crecerán en 2. Si la economía agrega 100 nuevos empleos en la fábrica, entonces el número de nuevos empleos de apoyo sería de 10.

Establezcamos x igual al número de trabajos de fábrica e y igual al número de trabajos de apoyo. Sabemos que por cada 10 trabajos de fábrica, agregamos un trabajo de soporte. Por lo tanto, la relación entre x y y es 10 y = x . Cuando convertimos la fórmula a su forma lineal, y = m x + B, terminamos con y = x / 10. O la fórmula se puede expresar y = .10 x .

Los gráficos son excelentes herramientas al examinar datos. Pueden proporcionar una interpretación visual de conjuntos de datos simples y complejos. Cuando graficamos esta ecuación, se ve así:

lineal

Si compara las dos líneas, es posible que observe que los datos tenían una relación perfecta de 1 nuevo trabajo de soporte por cada 10 nuevos trabajos de fabricación. En realidad, esto rara vez ocurre.

Sin embargo, en un diagrama de dispersión, vemos que la relación entre los trabajos de fabricación y los trabajos de soporte no es tan perfecta. El crecimiento de nuevos puestos de trabajo varía ligeramente. Aunque, todavía observamos una trama que parece una línea. Entonces, podemos usar la fórmula y = m x + B para construir un modelo.

dispersión

La fórmula para esta curva de crecimiento es y = .10 x + 30. La nueva empresa generará un total de 30 puestos de trabajo de apoyo que no dependen de la cantidad de trabajadores. Cuando agregamos 1,000 nuevos trabajos de manufactura, obtenemos 100 nuevos trabajos de apoyo agregados a los 30 trabajos que ya tenemos en la economía. La economía ha crecido a 130 puestos de trabajo de apoyo además de los 1.000 nuevos puestos de trabajo de fabricación.

Regresión múltiple

El ejemplo anterior usó una variable y fue bastante simple. Cuando pasamos a modelos más complicados, donde podríamos tener múltiples factores, la fórmula se vuelve un poco más complicada. Tendremos que usar una fórmula de regresión estándar, que es como la fórmula de línea, pero contiene más variables. Está:

fórmula de regresión

Cada variable representa un factor que influye en el resultado. En el ejemplo de la pobreza de la República Dominicana, la inversión de capital y los niveles de educación son solo dos de muchos factores. El crecimiento del empleo en un área puede depender de la cantidad de dinero a invertir, la infraestructura existente, los costos de envío y el nivel de educación de los trabajadores potenciales. ¿Cuál de estos factores es el más importante? El análisis de regresión ayuda a responder esta pregunta.

Otros usos de la econometría

Los usos de la econometría se extienden más allá de los datos económicos y financieros ordinarios. Los investigadores de Georgia Tech investigaron el uso del alumbrado público y su impacto en la reducción de las tasas de delincuencia en los vecindarios.

Sus datos sugieren que el alumbrado público puede tener dos efectos adversos. Uno, el aumento en el alumbrado público no redujo el crimen, solo lo desplazó a áreas menos iluminadas. Y dos, las luces de la calle facilitaron a los delincuentes la selección de sus objetivos. Su trabajo se encuentra en las primeras etapas de análisis. Sin embargo, muestra la flexibilidad de la econometría para explicar una amplia gama de actividades.

Resumen de la lección

La econometría utiliza métodos estadísticos y herramientas matemáticas para crear y validar modelos. Estos modelos intentan explicar interacciones complejas a través de fórmulas simples. Es común usar la fórmula de la línea simple de y = m x + B para explicar un sistema.

Cuando los datos son más complejos, se usa el análisis de regresión para explicar el modelo, usando la fórmula:

fórmula de regresión

El objetivo de la econometría es explicar cómo funciona la economía para brindarles a los tomadores de decisiones información valiosa.

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