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viernes, 22 de agosto de 2014

Clausura Módulo 2 de Econometría Aplicada organizado por el Colegio de Economistas del Guayas

Clausura Módulo 2 de Econometría Aplicada organizado por el Colegio de Economistas del Guayas

El día martes 5 de Agosto se dio por finalizado el módulo 2 del Programa de Econometría organizado por el Colegio de Economistas y realizado en sus instalaciones; el programa constó de 5 sesiones de 4 horas aproximadamente en donde se abordaron temas como los siguientes:

Multicolinealidad
Autocorrelación
Heterocedasticidad
Estabilidad en los parámetros
Modelos con distintas formas funcionales
Modelos Logit y Probit

En el módulo dos se  utilizó el programa eviews para las distintas estimaciones y  resoluciones de problemas y se realizó una breve introducción al modelamiento univariante de series temporales correspondiente al módulo 3 del mismo programa.

Entre los asistentes, se encontraron profesionales economistas e incluso estudiantes de pregrado y postgrado, los cuales probablemente se llevaron una impresión bastante distinta de la Econometría e incluso mucho más aplicada; generalmente los docentes nos concentramos en demostraciones que si bien es cierto, son importantes, pero el razonamiento y la abstracción para sospechar si se quiere, relaciones económicas o financieras también lo es. en todo caso, no se perdió el formalismo matemático ni conceptual



Agradezco a las personas que asistieron a este módulo y al Colegio de Economistas por su iniciativa. hasta el próximo módulo.



jueves, 10 de julio de 2014

Cierre Curso Modelizacion Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA

Cierre Curso Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA


El martes 1 de julio de 2014 se cerró el primer módulo de Econometría Aplicada: Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA, dictado en el Colegio Regional de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos del Litoral (CRIEEL); organizado por la empresa consultora ECONINTSA en alianza estratégica con la Editorial de Libros CODEU.

El curso fue todo un éxito, el quorum fue exigente en distintos temas puntuales, lo cual motiva al instructor a aterrizar la exposición en base a los requerimientos de los participantes; los asistentes y colegas poseían un nivel intermedio de Econometría por lo que se facilitó mucho el entendimiento de distintas herramientas y conceptos al momento de realizar modelos econométricos.

Entre los temas que más énfasis se hizo: Problemas en los estimadores de las regresiones, su identificación, impacto y atenuación; Modelos de tasas y elasticidades; Modelos de respuesta cualitativa, básicamente modelos de scoring y la utilización de un ejercicio del libro Estadística y Econometría por el Profesor Juan Erraez, puntos de cortes, Curvas ROC, Matriz de Clasificación; Boostraping y Jacknife para simular errores estándar de los coeficientes, entre otros temas técnicos de inmediata aplicación.

Estamos por lanzar el módulo dos en donde se centrará en el estudio de series de tiempo, desde modelos clásicos de suavización hasta modelos ARCH Y GARCH.


Econometría Aplicada, Econintsa y la Editorial CODEU, agradece al público por la gran acogida; incluso vinieron personas de otras ciudades del Ecuador, por lo que motiva a realizar estas actividades que contribuyen al desarrollo profesional y permiten transmitir el conocimiento de la estadística y la econometría de una manera más sencilla y aplicada.

Esperamos verlos en el próximo módulo colegas; no se queden sin cupo para el Módulo 2 de Series Temporales, utilizaremos eviews, spss, R, JMULTI entre otros.







lunes, 5 de mayo de 2014

Curso Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA

Curso Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA

Los días 23, 24, 25, 30 de junio y 1 de julio del presente año estaré dando el Curso Modelización Econométrica y Manejo de Bases de Datos con STATA, en horarios de 6 a 10 pm. El curso se impartirá en el CRIEEL (Colegio Regional de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos del Litoral) que se encuentra frente a Hunter, detrás del Mall del Sol.

El curso constará de 5 sesiones totalmente practicas y se utilizarán bases de datos del Banco Central del Ecuador y del INEC, así como bases auxiliares para ejemplos rápidos.

En general, el curso tiene una caracteristica muy importante y es que dentro de la inversión a realizar, se entregará el libro Estadística y Econometría Aplicada con STATA, gracias a la colaboración  y alianza estratégica con la Editorial CODEU (Corporación para el Desarrollo Educativo Universitario); asimismo, en una de las sesiones, el Master Miguel Ruiz, residente español y profesional destacado, brindará una magistral conferencia sobre el uso de modelos Probit y su aplicación aplicado a las Políticas Publicas, al final de esta, los participantes podrán intervenir con preguntas y respuestas, lo que le dará mayor realce y valor agregado al evento.

Asimismo, las sesiones a realizarse tendrán un enfoque económico, es decir, estará orientado más al análisis estadístico y econométrico, utilizando comandos  para la manipulación y depuración de de las bases, previo al modelamiento de éstas; por otrol lado, los temas más centrales serán el análisis de regresión múltiple y los modelos de respuesta cualitativa, así como los puntos de corte, matriz de clasificación, sensibilidad, sensitividad, entre otros.



En cuanto a la automatización, se entregará material adicional como complemento al libro, lo que le permitirá replicar al participante los ejercicios realizados en cada sesión haciendo uso de archivos DoFile

La inversión la hemos fijado en base a las caracteristicas de curso; creemos firmemente que la educación de calidad no tiene porqué ser tan costosa, por lo que dado el nivel técnico, el plus del libro y la conferencia magistral, ECONINTSA ha propuesto los siguientes valores:

$100 para las primeras 10 personas inscritas y efectivas
$120 para grupo de personas a partir de 3 en adelante (c/u); para funcionarios públicos y socios del Colegio de Economistas del Guayas.
$140 para público en general.

Aquí podrán encontrar el contenido así como la publicidad del mismo

El mejor activo es tu mente dice Robert Kiyosaki; invertir en educación es la inversión más segura y rentable que pudiere haber.


Econ. Félix Casares
Especialista en Econometría

martes, 8 de abril de 2014

Modelos VAR: Consideraciones Teóricas 2

El planteamiento general de un VAR nace un modelo de ecuaciones múltiples en forma reducida, en donde se arma un vector W que almacena las variables endógenas y exógenas; dado que estas variables son aleatorias multivariantes, la de descomposición de Wold (1938) nos viene bien.

El desarrollo matemático de la descomposición termina en un modelo multiecuacional que incorpora una parte autorregresiva, y que posee las siguientes características:
  1. Puede estimarse mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios MCO 
  2. Presentan independencia contemporánea en las residuos (libre de autocorrelación)
  3. Puede ser expandible hacia modelos VARMA
Nótese que la descomposición de Wold aplicada a la forma reducida de un sistema de ecuaciones simultaneas es la base entonces para la estimación de los modelos VAR, adicional a esto, permite incluir en el sistema variables exógenas como la tendencia, variables dummies para recoger efectos estacionales, de quiebre estructural o alguna característica como un cambio de base por ejemplo, entre otras.

En cuanto a la estimación, como se indicó en la parte superior, se la puede realizar mediante MCO, el inconveniente radica en la determinación del nivel de rezagos óptimos a utilizar en el sistema, para lo cual se podrá hacer uso de algunos elementos como por ejemplo:
  • Ratio de Verosimilitud entre modelo restringido (menor número de rezagos) el modelo ampliado (todos los rezagos deseados); cabe mencionar que este Ratio es un aporte del mismo Sims
  • Criterios de información y parsimonia: Akaike, Schwarz, Hanna Quinn, como es de costumbre, mientras menor sean estos criterios, el modelo será más parsimonioso.
Una cuestion más para este post, los modelos VAR como en post anteriores como Modelos VAR: Consideraciones Teóricas 1, asumen endogeneidad en todas sus variables, lo que quiere decir que el problema de la identificación queda bastante relajado, sin embargo, para el proceso de estimación, simulación y descomposición, aunque no exista la necesidad de identificar las variables y las ecuaciones, el técnico tendrá que definir y ordenar el grado de exogeneidad de cada una de estas, dado que las estimaciones y simulaciones son sensibles.

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Econ. Félix Casares
Especialista en Econometría


sábado, 29 de marzo de 2014

Error de definición en análisis realizado por la Superintendencia de Bancos y Seguros SBS (2009)

Error de definición en análisis realizado por la Superintendencia de Bancos y Seguros SBS (2009)

En general no me gusta criticar trabajos ajenos, mucho menos los que realizan las instituciones públicas del país donde nací, sin embargo, hay cosas que no se pueden dejar pasar, más aun cuando conoces la temática que gira al rededor del análisis económico y técnicas cuantitativas para llevar a cabo este tipo de análisis.

Existe un documento-análisis, que la Superintendencia de Bancos y Seguros realizó en el 2009; no entraré en detalles del documento que se lo pueden descargar aquí denominado: Análisis del Gasto Público y el Impacto en el Sistema Financiero, pero si haré referencia en los siguientes puntos:

  1. La definición del coeficiente de correlación que en general se encuentra en cualquier libro de estadística básica es el siguiente: es un estadístico que proporciona información sobre la relación lineal (si la tuviere) que pudieran tener dos variables, en el que se puede obtener dos cosas útiles, la dirección que poseen esas dos variables (positiva o negativa) sería la primera, y la segunda, la fuerza en la que estas dos se pueden relacionar.

    En la página 7 del documento en mención, utilizan los autores en lo que a mi me parece, una definición un poco errónea, más aún tratándose de una institución pública y reguladora; el hecho que los coeficientes de correlación sean de 84 %y 86% para las variables financieras, no quiere decir que el incremento de 1% en el gasto público genere un incremento en los porcentajes mencionados: totalmente erróneo, no se trata de una regresión logarítmica para interpretar las variables de esa manera.
  2. Crecimiento de las variables analizadas.- en post anteriores hice referencia a lo erróneo que resulta utilizar una tasa de variación como tasa de crecimiento: las dos cosas son distintas tanto en su interpretación y análisis, como su estimación o cálculo. Crecimiento hace referencia a un promedio entre más de dos períodos (ln Y= Bo + B1*T), variación hace referencia a una sencilla fórmula (((actual/anterior)-1)*100); el hecho que exista una variación, no significa que exista un crecimiento.
  3. Por último, el impacto entre un fenómeno y otro no se puede medir o analizar directamente de forma descriptiva, tal como lo han realizado, para esto existen técnicas como la regresión múltiple y técnicas más elaboradas como los modelos VAR que son realmente efectivos para medir el impacto que pudiere tener una variable ante un shock estocástico; otra herramienta que se desglosa de los VAR es la Descomposición de la Varianza.


Adicional a esto, las conclusiones son bastante flojas para tratarse de un tema de gran importancia, más aún en nuestra economía dolarizada; en todo caso, espero que mejoren estos documentos, mas que todo porque la comunidad científica utiliza esta información.

El estudio del rol del sistema financiero en el proceso económico se ha tornado más frecuente a raíz de la crisis financiera internacional; actualmente existen diversos papers en donde se exponen los efectos que ocacionan las crisis del estado vs el sistema financiero y el impacto que ocasiona la crisis financiera  en el estado (efecto feedback), que generalmente se traduce en un proceso amplificador, por lo que esta entrada probablemente produzca estudios referentes a lo planteado anteriormente.

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Econ. Félix Casares
Especialista en Econometría


martes, 25 de marzo de 2014

Modelos VAR: Consideraciones Teóricas 1

En el post anterior hice referencia a ciertas consideraciones introductorias sobre los modelos VAR, esta vez seguiré sobre la misma linea, describiendo un poco sobre como se trabajan o de qué se tratan estos modelos; algo un poco teórico hasta subir un pequeño video en donde estimo un sistema paso a paso en eviews.

La crítica principal que hace Sims sobre los modelos estructurales, utilizados por la Cowles Commision (Mínimos Cuadrados Bietápicos) se centra sobre dos cuestiones importantes: 

1) El problema de la identificación.- Sims critíca sobre la especificación que se le da a cada una de las variables, además si el modelo está o no, identificado, sobreidentificado, subidentificado; asimismo plantea que todas las variables deberían ser consideradas endogenas.
2) El problema de la escasez de especificación dinámica.- esto sin embargo, fue también criticado por autores anteriores a Sims, como Kelein y Barger (1946) y como Hendy y Mizon (1978)

Ambos problemas son importantes en un modelamiento; suavizar relajar un poco estos dos inconvenientes fue el principal aporte de Sims: Desarrollar un modelo (sistema) que una esos dos problemas. notese que para el problema 1 también hubieron autores que criticaron el asunto, como por ejemplo Liu en su paper Underidentification, Structural Estimation and Forecasting, Econometrica, núm 28 (1960).



En cuanto a la determinación del tipo de variable, Sims propone que todas sean endogeneizadas, en cuanto a la dinámica, propone determinar el número máximo de retardos con el que las variables se harán presente en la estimación, de tal forma que los datos hablen por sí mismos.

Esto obviamente iba en contra de todo la estructura formalmente constituida por los macroeconometristas clásicos, por lo que se le dio el nombre a esta metodología como la macroeconometría ateórica.

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Econ. Félix Casares.
Especialista en Econometría

sábado, 22 de marzo de 2014

Modelos VAR: Algunas consideraciones previas

Modelos VAR: Algunas consideraciones previas

Los modelos VAR tienen su origen por el año 80 con el paper que le hizo acreedor al Nobel de Economía a Christopher Sims: Macroeconomics and reality el cual plante los siguientes argumentos:

- No utiliza la teoría económica plenamente, para realizar los Sistemas VAR.
- Considera a todas las variables como endógenas; algo opuesto a los Sistemas de Ecuaciones Estructurales.
- No intenta utilizar al Sistema per se  para explicar relaciones intra-variables.
- No requiere la identificación de las ecuaciones en el sistema (lo cual reduce considerablemente la tarea del econometrista.
-Las variables exógenas son consideradas para el análisis como por ejemplo: tendencia, dicotómicas etc.

Pero, ¿Cuál  es el centro de la teoría de Sims y de algunos autores relacionados al tópico en mención?: la respuesta es la siguiente:

En detrimento a lo establecido en un Sistema de Ecuaciones Estructurales, la tarea de definir cuáles de las variables son endógenas y cuáles son exógenas resulta un tanto subjetivo, por lo que si existe un conjunto de
simultaneidad entre las variable, entonces deberían de tratarse todas de la misma manera: como endógenas. algo un poco difícil de entender para quienes están acostumbrados al mundo relacional de ecuaciones simultaneas.

En ese sentido, los Vectores Autorregresivos flexibilizan lo descrito en el párrafo anterior;  tratan de predecir sistemas de series de tiempo interrelacionadas e intentan analizar el impacto que pudiere tener una variable ante un shock (innovaciones) estocástico también denominado Función Impulso Respuesta (FIR), así como la Descomposición de Varianza.

A continuación ciertas ventajas y críticas de estos modelos:

Ventajas.- 
- Asume como endógenas a todas las variables, desplazando la actividad de identificar las ecuaciones y el sistema
- La estimación es sencilla dado que el método generalmente usado es el de los MCO, donde se estima una ecuación para cada variable
- Se ha evidenciado en algunos caso que genera mejores pronósticos que cuando se utilizan los modelos de Ecuaciones Estructurales.
- Intenta recoger la relación dinámica entre los fenómenos económicos, en detrimento a los MEE Que recogen en su mayoría, relaciones de teoría económica y no dinámica.
- Persigue la filosofía de "dejar que los datos hablen por sí mismos"
- Ayuda a determinar el comportamiento a futuro de una variable si recibe un shock estocástico (innovación)

Desventajas:
- Son modelos ateóricos (Macroeconometría ateórica).
- La determinación de los rezagos óptimos es un tanto empírica, sin embargo existen herramientas como la propuesta por Sims sobre el ratio de verosimilitud de la diferencia entre un modelo restringido y uno ampliado; otros pueden ser como los criterios de información.
- Todas las variables deben ser estacionarias (débilmente por lo menos), aunque esto probablemente se asume para la estabilidad incluso de un modelo ARMA
-Dado que son modelos dinámicos, la cantidad de rezagos consume grados de libertad por la estimación de los parámetros, por lo que si la muestra es relativamente pequeña, se pierde precisión.
- Y una de las más importantes para los macroeconometristas clásicos es que estos modelos no pueden ser utilizados para políticas económicas dado que no tienen sustento en la teoría económica

Existe una amplia fuente literaria en pro y contra los VAR en internet y en libros de econometría, dado que estos modelos ya está formalmente integrado en la literatura general. La importancia de los Vectores Autorregresivos no solo radica en que fue una contribución de un nobel o que son más flexibles que los MEE, sino que permite al investigador tener otro tipo de técnicas y herramientas no solo para hacer políticas económicas, análisis económico, investigación científica, entre otras; a fin de cuentas, esto debería de perseguir todo econometrista: conocer cada día más técnicas para el análisis econométrico y pronósticos, y no atarse a una sola metodología.

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Econ. Félix Casares.
Especialista en Econometría.


viernes, 15 de noviembre de 2013

Bienvenida a nuestro amigo Bloguero Miguel Angel Ruiz

Le doy la Bienvenida a un nuevo amigo Bloguero Miguel Angel Ruiz Reina quien  es Licenciado en Economía por la Universidad de Málaga; Máster en Economía: Instrumentos del Análisis Económico por la Universidad del País Vasco (Especialidad en Técnicas Cuantitativas en Economía, en particular Econometría), y reciente Máster en Estadística Aplicada por la UNED.

Eres bienvenido en postear en mi Blog. asimismo, les recomiendo visitar su página en http://westpark555.blog.com.es/ 

Aquí una de sus entradas.

Saludos Miguel desde Ecuador.