Explorando Modelos Econométricos: Tipos, Características y Aplicaciones

Tipos de Modelos

Modelos Mentales: Representación no explícita o exteriorizada, rica en matices y compleja, pero inherentemente incorrecta y difícil de transmitir en su totalidad, lo que la hace inadecuada para el pensamiento científico.

Modelos Verbales: Descripción en lenguaje ordinario del modelo mental. Pueden constituir conocimiento científico si se reduce la ambigüedad del lenguaje mediante conceptos propios y criterios de formalización.

Modelos Físicos: Representación material de un sistema. Aunque es una forma admisible de conocimiento científico, su aplicación es prácticamente nula en las ciencias sociales.

Modelos Matemáticos: Descripción del sistema con lenguaje matemático. Es la forma más estricta de conocimiento científico, aunque su uso indiscriminado puede limitar la elaboración teórica no matematizable.

Características de los Modelos Econométricos

Los modelos econométricos tienen una validez limitada por el sistema de referencia y el período temporal en el que son representativos.

Las conclusiones derivadas del análisis económico aplicado por el modelo econométrico a aspectos particulares de la teoría pueden perder generalidad.

Medir sin Teoría

Medir sin teoría impide la contrastación científica, reduciéndose a una recopilación de datos sin soporte teórico. Esto lleva a un cálculo de relaciones observacionales entre variables y a hipótesis básicas de bajo nivel, limitando el avance de la ciencia.

Teoría sin Medición

En la ciencia económica, las cifras son fundamentales. Una teoría sin medición carece de la capacidad de dispersar errores prácticos y se convierte en mera especulación. Sin medición, no hay modelos que especifiquen la forma funcional de la teoría.

Econometría en el Análisis Económico

La econometría contempla aspectos particulares de la teoría económica para aplicarlos a sistemas reales y concretos. Esto permite verificar las particularidades de la teoría con respecto a la realidad representada en datos, facilitando la comprensión, análisis y resolución de problemas económicos.

Estudio Econométrico: Pasos Clave

Formulación del Problema

Se define la cuestión de interés, planteando preguntas precisas. Por ejemplo, en el mercado inmobiliario, se podría preguntar: ¿Cuál es el precio de los pisos y qué factores lo determinan? La teoría económica ayuda a enfocar el problema y determinar las variables involucradas.

Recolección de Datos

Se recopilan datos estadísticos relevantes. La calidad de los datos es crucial. Pueden surgir problemas como la ausencia de datos, cambios en la definición de variables, fallos en la recogida, cantidad insuficiente de datos o falta de información sobre alguna variable.

Formulación y Estimación del Modelo

Se une la teoría con los datos para crear un modelo econométrico. Por ejemplo, el precio de un piso (Y) puede depender de su tamaño (X). Un modelo posible es: Y ι X N (α + βX, α²). Se elige la forma funcional y la naturaleza estocástica de la variable endógena. El objetivo es obtener un modelo relevante y útil.

Luego, se estiman los parámetros desconocidos (α y β) utilizando los datos. Es importante tener en cuenta que no se conoce el valor exacto de los parámetros, por lo que las afirmaciones se hacen con un nivel de confianza.

Análisis del Modelo

Se evalúa si el modelo es adecuado para los datos. Se verifica si es correcto asumir que el tamaño del piso influye en su precio y si la relación lineal es correcta. Se realizan contrastes diagnósticos para valorar si el modelo está bien especificado. Si es necesario, se modifica el modelo según los resultados.

Clasificación de Modelos Econométricos

Los modelos econométricos se clasifican según su aleatoriedad y dinamicidad.

Clasificación según Aleatoriedad

Se distingue entre modelos deterministas y aleatorios.

Modelos Deterministas

Existe una relación exacta entre las variables. Carecen de criterios a priori para juzgar su validez y pueden estimarse con un solo punto de información.

Modelos Aleatorios o Estocásticos

Un modelo es estocástico por:

No incluir todas las variables influyentes.
Errores en la medición de variables.
Errores de experimentación.
Aleatoriedad de las variables explicativas.
Aleatoriedad de los coeficientes del modelo.

Clasificación según Dinamicidad

Se clasifican en modelos estáticos y dinámicos.

Modelos Estáticos

Explican el comportamiento de variables endógenas mediante ecuaciones simultáneas, sin considerar cómo se relacionan en diferentes momentos del tiempo.

Modelos Dinámicos

Su comportamiento en el tiempo está determinado por ecuaciones funcionales que involucran variables en diferentes puntos del tiempo.