¿Cuál es la mejor universidad para la econometría?

La econometría es la aplicación de las matemáticas, los métodos estadísticos y la informática a los datos económicos y se describe como la rama de la economía que tiene como objetivo dar contenido empírico a las relaciones económicas.

Más precisamente, es “el análisis cuantitativo de los fenómenos económicos reales basado en el desarrollo concurrente de la teoría y la observación, relacionado mediante métodos apropiados de inferencia”.

Un libro de texto de economía introductoria describe la econometría como lo que permite a los economistas “filtrar montañas de datos para extraer relaciones simples”.

El primer uso conocido del término “econometría” (en forma afín) fue por el economista polaco Paweł Ciompa en 1910.

A Ragnar Frisch se le atribuye haber acuñado el término en el sentido en que se usa en la actualidad.

Modelos econométricos básicos: regresión lineal.

La herramienta básica para la econometría es el modelo de regresión lineal. En la econometría moderna, se utilizan con frecuencia otras herramientas estadísticas, pero la regresión lineal sigue siendo el punto de partida más utilizado para un análisis.

La estimación de una regresión lineal en dos variables se puede visualizar como ajustar una línea a través de puntos de datos que representan valores pareados de las variables independientes y dependientes.

La ley de Okun representa la relación entre el crecimiento del PIB y la tasa de desempleo. La línea ajustada se encuentra utilizando el análisis de regresión.

Por ejemplo, considere la ley de Okun, que relaciona el crecimiento del PIB con la tasa de desempleo. Esta relación se representa en una regresión lineal donde el cambio en la tasa de desempleo (

) es una función de un intercepto (

), un valor dado del crecimiento del PIB multiplicado por un coeficiente de pendiente

y un término de error,

Los parametros desconocidos

se puede estimar. aquí

se estima que es -1,77 y

se estima que es 0.83. Esto significa que si el crecimiento del PIB aumentara en un punto porcentual, se pronostica que la tasa de desempleo caerá en 1.77 puntos. El modelo podría luego evaluarse para determinar la significación estadística de si un aumento en el crecimiento está asociado con una disminución en el desempleo, como se supone. Si la estimación de

no eran significativamente diferentes de 0, la prueba no encontraría evidencia de que los cambios en la tasa de crecimiento y la tasa de desempleo estaban relacionados. La varianza en una predicción de la variable dependiente (desempleo) en función de la variable independiente (crecimiento del PIB) se da en los mínimos cuadrados polinomiales.

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