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Facultad de Econom ía. 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.

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facultad de econom a
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.

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¡¡¡ Bienvenidos nuevamente a los

Cursos de Econometría !!!

Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002

Prof. Carlos Pitta

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Después del primer curso, conocemos a profundidad el Modelo Lineal Generalizado, pilar de la econometría clásica.
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Ahora podemos preguntarnos, ¿Qué más nos falta por conocer?

En este curso, ahondaremos en conceptos como:

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Econometría II

Violación de supuestos clásicos

El modelo que conocemos descansa

Críticamente de 10 supuestos

Fundamentales:

Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002

Prof. Carlos Pitta

Prof. Carlos Pitta

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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?

Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002

Prof. Carlos Pitta

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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.

Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002

Prof. Carlos Pitta

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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.

Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002

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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...

Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002

Prof. Carlos Pitta

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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.

Xalapa, Ver. 27 de Agosto de 2002

Prof. Carlos Pitta

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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:

¡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:

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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¡¡Todo eso y muchas otras emociones más nos esperan en el tremendamente sexy segundo curso de Econometría ... !!

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¡¡ Muchas Gracias,

y nuevamente Bienvenidos

al Curso de

Econometría II !!