FAQ

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¿Qué son los grados de libertad?

De forma intuitiva podría decirse que los grados de libertad son aquellos valores que dentro de un conjunto de datos, pueden escogerse libremente.  Por ejemplo, tenemos que elegir 10 valores al azar y tenemos completa libertad de elección, pero si tenemos que seleccionar 10 valores cuya media aritmética es 5, solo podremos escoger libremente los nueve primeros. En efecto, en este caso hemos de elegir 10 valores cuya suma sea 50 ( \sum y = \overline {y} * Nº datos =5*10=50) y, una vez seleccionados los nueve primeros, el último tiene que ser la diferencia entre 50 y la suma de los nueve anteriores. Por tanto, no disponemos de 10 grados de libertad, sino de 9. 

Si no se establece ninguna restricción, cada uno de estos números es libre de variar independientemente de los otros y, por tanto, los grados de libertad coinciden con el número de datos. Por cada restricción impuesta ha de restarse un grado de libertad. Así, por ejemplo, para calcular una varianza es necesario obtener previamente la media aritmética, luego sus grados de libertad son  T – 1 , siendo T el número total de datos disponible.

En general, puede decirse que para calcular los grados de libertad hemos de restarle al número total de datos disponibles (T) el número de restricciones impuestas. 

En el caso de la suma de los cuadrados de los errores de la estimación MCO (SCE) los grados de libertad son T – (k+1) porque para calcular los errores (e_t = y_t – \widehat {y}_t = y_t -(b_0 + b_1 x_{1t} + ··· + b_k x_{kt})) han de estimarse k +1 parámetros.

 

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¿Qué es la perturbación aleatoria?

La perturbación aleatoria – habitualmente representada por las letras ε o u – recoge el efecto conjunto que, sobre el comportamiento de la variable explicada, tienen las variables omitidas de la ecuación del modelo econométrico.   

En este vídeo se explica este concepto partiendo del análisis de los datos correspondientes a una población ficticia formada por 60 familias a las que se les ha preguntado por su gasto en consumo (variable explicada) y por sus ingresos semanales disponibles (variable explicativa).

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¿Para qué sirve la econometría?

Las decisiones económicas de los negocios/empresas y de los gobiernos suelen estar condicionadas por las relaciones existentes entre las variables de su entorno. El análisis econométrico de estas relaciones permite responder a todas aquellas cuestiones que se formulen en términos cuantitativos. 

Fundamentalmente, las finalidades de esta disciplina son:

    •  Cuantificar las relaciones causales existentes entre las variables del mundo que nos rodea ¿cuánto se reduce el alcoholismo/tabaquismo al incrementarse los impuestos sobre el alcohol/tabaco?
    • La realización de predicciones o pronósticos ¿cuál va ser la tasa de paro del próximo año?
    • La evaluación de políticas alternativas ¿cuáles serían los efectos, sobre el volumen de ventas de mi negocio, de un incremento en los gastos en publicidad si mis competidores directos mantuviesen su política de marketing actual? ¿y si incrementasen/redujesen el presupuesto destinado a tal fin?
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¿Qué es la econometría?

Podría decirse que existen casi tantas definiciones de econometría como económetras.  La econometría es una combinación de elementos de la teoría económica, las matemáticas y la estadística, que permite la estimación de las relaciones entre las variables económicas, el contraste de las teorías y la predicción, que reduce el grado de incertidumbre con el que se toman las decisiones en economía.

Ragnar Frisch (1933) decía que ‘la experiencia ha mostrado que cada uno de estos tres puntos de vista, el de la estadística, la teoría económica y las matemáticas, es necesario, pero por sí mismo no suficiente para una comprensión real de las relaciones cuantitativas de la vida económica moderna. Es la unión de los tres aspectos lo que constituye una herramienta de análisis potente. Es la unión lo que constituye la econometría». 

Chow, G.C. (1983) definió la econometría como «el arte y la ciencia de usar métodos para la medida de relaciones económicas». Guisán (1997) hace alusión a sus aplicaciones al definirla como «la ciencia que tiene por objeto explicar y predecir los fenómenos económicos mediante el uso de modelos matemáticos y de las técnicas estadísticas de estimación y contraste».

Desde un punto de vista más aplicado, Wooldridge (2012), la describe como «una disciplina independiente de la estadística matemática por ocuparse de la recolección y análisis de datos económicos no experimentales» y Stock y Watson (2012), como «la ciencia y el arte de utilizar la teoría económica y las técnicas estadísticas para analizar los datos económicos».