Glosario de Términos Econométricos Clave
Conceptos Fundamentales
Estacionalidad: Característica de las series temporales mensuales o trimestrales que consiste en que el valor medio difiere sistemáticamente según la estación del año.
Estacionariedad: Cuando la distribución conjunta de una variable de series temporales y sus valores retardados no cambia en el tiempo.
Orden de Integración: Número de veces que una variable de serie temporal debe ser diferenciada para convertirla en estacionaria. Una serie temporal integrada de orden d debe ser diferenciada d veces y se expresa como I(d).
Tendencia Estocástica: Movimiento de una variable en el tiempo, persistente a largo plazo, pero aleatorio.
Modelos y Métodos
Modelo Autorregresivo de Retardos Distribuidos (ARDL): Modelo de regresión lineal en el que la variable de serie temporal Yt se expresa en función de los retardos de Yt y de otra variable Xt. El modelo se denomina ARDL(p, q), donde p es el número de retardos de la variable Yt y q el número de retardos de la variable Xt.
Multiplicador Dinámico: El multiplicador dinámico del período h-ésimo es el efecto que produce el cambio unitario en la variable Xt sobre la variable Yt+h.
Multiplicador Dinámico Acumulado: Efecto acumulado de una variación unitaria de la variable de serie temporal Xt sobre Yt. El multiplicador dinámico acumulativo del período m-ésimo es el efecto de un cambio unitario en Xt sobre Yt + Yt+1 + Yt+2 + … + Yt+m.
Autocovarianza: Covarianza entre una variable de serie temporal y su retardo. La covarianza j-ésima de Yt es la correlación entre Yt e Yt-j.
Estimador por Mínimos Cuadrados Ponderados (MCP): Alternativa a los mínimos cuadrados ordinarios que puede utilizarse cuando el error de regresión es heterocedástico y la forma de la heterocedasticidad es conocida o puede ser estimada.
RESET: Contraste general de la forma funcional del modelo de regresión múltiple. Es un contraste F de significación conjunta de los cuadrados, cubos, o incluso potencias de orden superior, de los valores ajustados por MCO iniciales de la variable dependiente.
Error de Especificación de la Forma Funcional: Cuando la forma de la función de regresión estimada no coincide con la forma funcional de la regresión poblacional, por ejemplo, cuando se usa una forma funcional lineal y la función de regresión poblacional verdadera es cuadrática.
Estadístico de Chow: Estadístico F para contrastar la igualdad de los parámetros de regresión de diferentes grupos (por ejemplo, entre hombres y mujeres) o períodos temporales (por ejemplo, antes y después de un cambio de política económica).
Estadístico de la Razón de Verosimilitud: Estadístico que se puede usar para contrastar hipótesis simples o múltiples cuando los modelos restringido y no restringido se estiman por máxima verosimilitud. El estadístico es 2 veces la diferencia de la función de verosimilitud logarítmica de los modelos no restringido y restringido.
Estadístico de Wald: Estadístico general de contraste utilizado para contrastar hipótesis en un gran número de planteamientos econométricos; generalmente, el estadístico de Wald tiene distribución χ2 asintótica.
Estadístico del Multiplicador de Lagrange: Estadístico de contraste que se justifica asintóticamente y se puede usar para contrastar si existen variables omitidas, heterocedasticidad y correlación serial, entre otros problemas de especificación del modelo.
Estimador de Mínimos Cuadrados en 2 Etapas (MC2E): Estimador por variables instrumentales en el que el instrumento para una variable explicativa endógena es el valor ajustado obtenido al regresar esa variable endógena sobre todas las exógenas.
Modelo Log-Log: Modelo de regresión no lineal donde la variable dependiente y (al menos alguna de) las variables explicativas están en logaritmos.
Multicolinealidad Perfecta: En la regresión múltiple, cuando una variable independiente es una función lineal exacta de otra u otras variables independientes.
Regresión de Variables Instrumentales: Método de obtención de estimadores consistentes de los coeficientes desconocidos de una función de regresión poblacional cuando el regresor, X, está correlacionado con el término de error u.
Sesgo por Errores de Medición en las Variables: Sesgo del estimador de una regresión que aparece por la presencia de errores de medida en los regresores.
Sesgo por Omisión de Variable: Sesgo que aparece en los estimadores MCO cuando una variable relevante se omite de la regresión.
Variable Instrumental: En una ecuación con una variable explicativa endógena, una VI es una variable que no aparece en la ecuación, que no está correlacionada con el error de la ecuación y que está (parcialmente) correlacionada con la variable explicativa endógena.