OPERADORLOGISTICO
CORPORACIÓN UNIVERSITARIA REMINGTON CREAD BOGOTA CIES
ADMINISTRACIÓN Y NEGOCIOS INTERNACIONALES
ESCUELA DE CIENCIAS EMPRESARIALES
NÚCLEO DE FORMACIÓN ESPECÍFICA
CARTILLA DE TRABAJO
SEGUNDA SESIÓN
ECONOMETRIA DE NEGOCIOS
Elaborada por
DANIEL ANTONIO GOMEZ TAMARAECONOMISTA
ESP. COMERCIO EXTERIOR Y ECONOMIA INTERNACIONAL
DEPARTAMENTO DE PUBLICACIONES
BOGOTA D.C.
2013
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CUADRO 1. CONTROL DEL DOCUMENTO
PARTICIPANTES NOMBRE CARGO DEPENDENCIA FECHA
Autor DANIEL
ANTONIO
GOMEZ
TAMARA
Docente 1/2013
Revisión Luis Eduardo
Rodríguez
Director
Académico
Diseño
Curricular
01/2013
Aprobación
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CUADRO 2. CONTROL DE ESTADO DE PREPARACIÓN DE LA CARTILLA
EDUCACIÓN A DISTANCIA
VERSIÓN
No.
FECHA DE
FINALIZACIÓN
DE SU
ELABORACIÓN
DESCRIPCIÓN DEL
CAMBIO
SOLICITADO
POR:
01 08/01/2013 Construcción de las cartillas
de Econometría de
Negocios en la
Corporación Iberoamericana
de Estudios CIES en
función a su cadena de
valor con el fin de asegurar
la calidad de sus servicios.
Consejo Superior.
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NOMBRE : ____________________________________________
C.C. : ___________________________________________
CARRERA : ____________________________________________
JORNADA : MARTES Y MIERCOLES ( ) AM____ PM____
JUEVES Y VIERNES ( ) AM____ PM____
SÁBADOS ( ) AM____ PM____
DOMINGOS ( )
NOMBRE DEL PROFESOR : ________________________
FECHA : ________________________
CALIFICACIÓN : ________________________
_____________________
Firma Docente
Sr. Docente : No firme la cartilla sino está debidamente diligenciada en todos sus campos.
DERECHOS DEL ESTUDIANTE EN EL AULA DE CLASE
Exigir el uso de la cartilla Exigir firma y sello de la cartilla por parte del docente. Exigir sus notas al final del módulo.
NINGUNA RECLAMACIÓN SERA ACEPTADA SI SU CARTILLA NO ESTÁ DILIGENCIADA EN TODOS SUS CAMPOS, CON FIRMA Y SELLO DEL DOCENTE CORRESPONDIENTE.
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INTRODUCCIÓN
En esta guía se presenta los modelos de regresión uniecuacionales. En estos
modelos, una variable, llamada variable dependiente, se expresa como una
función lineal de una o varias variables llamadas variables explicatorias. En
tales modelos se supone implícitamente que la relación causal entre la variable
independiente y las explicatorias se da solo en una dirección, de las variables
explicatorias a la variable dependiente.
En la primera parte se expone tanto la interpretación histórica como la moderna
del término regresión y se ilustran las diferencias entre las dos interpretaciones
por medio de ejemplos tomados de la economía y de otros campos.
En la segunda parte estudiaremos algunos conceptos fundamentales del
análisis de regresión con la ayuda del modelo de regresión lineal de dos
variables, en el cual la variable dependiente es expresada como una función
lineal de solo una variable explicativa.
En la tercera parte continuaremos con la aplicación de la econometría de
negocios a través de la plataforma E-views.
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CONTENIDOS PRIMERA SESIÓN.
Tabla de contenido
INTRODUCCIÓN............................................................................................................21. DISEÑO METODOLÓGICO SESIÓN UNO.......................................................2
1.1. OBJETIVO.........................................................................................................21.2. JUSTIFICACIÓN..............................................................................................21.3. METODOLOGÍA...............................................................................................2
2. ANALISIS DE REGRESION.................................................................................22.1. ORIGEN DEL TERMINO REGRESION.......................................................22.2. DEFINICION DE LA REGRESION...............................................................22.3. SIGNIFICADO DE “LINEAL” EN LA ECONOMETRIA............................2
2.3.1. Linealidad en la variables........................................................................22.3.2. Linealidad en los parámetros..................................................................2
2.4. MODELO DE REGRESION LINEAL SIMPLE............................................22.5. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN......................................................................2
GRÁFICA DE DIAGRAMA DE DISPERSIÓN....................................................22.6. COEFICIENTE DE CORRELACION............................................................2
ACTIVIDAD UNO INDIVIDUAL....................................................................................23. SESION PRACTICA CON E-VIEWS..................................................................2
3.1. Revisión de los menús de E-views...........................................................23.2. Series de datos...............................................................................................2
DIFERENTES VISTAS PARA UNA SERIE DE DATOS..................................23.3. Crear un nuevo archivo de trabajo...........................................................2
ACTIVIDAD DOS INDIVIDUAL....................................................................................24. GLOSARIO..............................................................................................................25. BIBLIOGRAFÍA......................................................................................................26. FUENTES DIGITALES O ELECTRÓNICAS.....................................................2
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1. DISEÑO METODOLÓGICO SESIÓN UNO
1.1.OBJETIVO
Identificar la dependencia estadística de una variable, la variable
dependiente, sobre una o más variables, las explicativas. La clave detrás del
análisis de regresión es estimar y/o predecir la media o el valor promedio de
la variable dependiente con base en los valores conocidos o determinados
de las variables explicativas.
1.2. JUSTIFICACIÓN.
En esta guía se presenta los modelos de regresión uniecuacionales. En estos
modelos, una variable, llamada variable dependiente, se expresa como una
función lineal de una o varias variables llamadas variables explicatorias. En
tales modelos se supone implícitamente que la relación causal entre la
variable independiente y las explicatorias se da solo en una dirección, de las
variables explicatorias a la variable dependiente.
El éxito del análisis de regresión depende de la disponibilidad de la información apropiada y en esta guía se analizara la naturaleza, las fuentes y limitaciones de los datos que están disponibles para la investigación, especialmente en la ciencia económica.
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1.3.METODOLOGÍA.
El desarrollo metodológico que se utilizará es de teórico – práctico con el fin
que el estudiante pueda desarrollar y aplicar la temática de los fundamentos
en econometría dentro de la teoría económica, la economía matemática, la
estadística matemática y la estadística económica, a través de ejercicios de
reconocimiento de diferentes procesos de la formación de los espacios
econométricos y su influencia en el campo empresarial, lo que permitirá
afianzar y potencializar una de las herramientas de gran aplicación en el
campo de la economía y de otras ciencias sociales.
2.
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2. ANALISIS DE REGRESION
3. ORIGEN DEL TERMINO REGRESION
Gujarati (2004) en su obra da una breve reseña del origen del término regresión, “este fue introducido por Francis Galton en su libro Natural Inheritance (1889) y fue confirmada por su amigo Karl Pearson. Su trabajo se centró en la descripción de los rasgos físicos de los descendientes (variable A) a partir de los de sus padres (variable B). Estudiando la altura de padres e hijos a partir de más de mil registros de grupos familiares, se llegó a la conclusión de que los padres muy altos tenían una tendencia a tener hijos que heredaban parte de esta altura, pero que revelaban también una tendencia a regresar a la media. Galton generalizó esta tendencia bajo la "ley de la regresión universal": «Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en media, en un grado menor», en palabras de de Galton, se trataba de una “regresión hacia la mediocridad”.
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4. DEFINICION DE LA REGRESION
La interpretación moderna de la regresión, es, sin embargo, bastante diferente en términos generales.
El análisis de regresión trata del estudio de la dependencia de la variable dependiente, respecto a una o más variables (las variables explicativas), con el objetivo estimar y/o predecir la media o valor promedio poblacional de la primera en términos de los valores conocidos o fijos de las últimas.
Para entender mejor la definición anterior vamos a tomar un ejemplo de Gujarati (2004) en el cual se considera nuevamente la ley universal de regresión de Galton. En esta se quería averiguar las razones por las cuales existía estabilidad en la distribución de estaturas dentro de una población, pero con nuestra nueva definición lo que se quiere determinar, o mejor predecir, es la estatura promedio de los hijos conociendo la estatura de sus padres.
Según la grafica anterior, llamada también diagrama de dispersión, muestra la distribución de las estaturas de los hijos en una población hipotética. Es importante observar que a pesar de la naturaleza variable de la estatura de los hijos, el promedio de su estatura se incrementa en la misma medida que lo que se acrecienta la de los padres.
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La línea azul de la grafica se conoce como la recta de regresión y muestra la forma en que el promedio de la estatura de los hijos aumenta conforme lo hace la de los padres.
5. SIGNIFICADO DE “LINEAL” EN LA ECONOMETRIA
i. Linealidad en la variables
Geométricamente la curva de regresión es una línea recta y una
relación directa entre las variables X y Y.
ii. Linealidad en los parámetros
Esta se presenta cuando los parámetros solo se encuentran elevados solamente a la primera potencia.
Yi = β1 + β2 X i
6. MODELO DE REGRESION LINEAL SIMPLE
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Con frecuencia, nos encontramos en economía con modelos en los que el comportamiento de una variable, Y, se puede explicar a través de una variable X; lo que representamos mediante
Y = ƒ(x) (1)
Si consideramos que la relación f, que liga Y con X, es lineal, entonces (1) se puede escribir así:
Yi = β1 + β2 X i (2)
Como quiera que las relaciones del tipo anterior raramente son exactas, sino que más bien son aproximaciones en las que se han omitido muchas variables de importancia secundaria, debemos incluir un término de perturbación aleatoria, Ut, que refleja todos los factores – distintos de X -que influyen sobre la variable endógena, pero que ninguno de ellos es relevante individualmente. Con ello, la relación quedaría de la siguiente forma:
La expresión anterior refleja una relación lineal, y en ella sólo figura una única
variable explicativa, recibiendo el nombre de relación lineal simple. El
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calificativo de simple se debe a que solamente hay una variable explicativa.
Supongamos ahora que disponemos de T observaciones de la variable Y (Y1,
Y2,…Yt) y de las correspondientes observaciones de X (X1, X2,…Xt). Si hacemos
extensiva (3) a la relación entre observaciones, tendremos el siguiente conjunto
de T ecuaciones:
El sistema de ecuaciones (4) se puede escribir abreviadamente de la forma
siguiente:
El objetivo principal de la regresión es la determinación o estimación de β1 y β2
a partir de la información contenida en las observaciones de que disponemos.
Esta estimación se puede llevar a cabo mediante diversos procedimientos. A
continuación se analizan en detalle algunos de los métodos posibles.
Interesa, en primer lugar, realizar una aproximación intuitiva a diferentes
criterios de ajuste. Para ello se utiliza la representación gráfica de las
observaciones (Xt, Yt), con t = 1, 2,..., T. Si la relación lineal de dependencia
entre Y y X fuera exacta, las observaciones se situarían a lo largo de una recta.
En ese caso, las estimaciones más adecuadas de β1 y β2 de hecho, los
verdaderos valores serían, respectivamente, la ordenada en el origen y la
pendiente de dicha recta.
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Pero si la dependencia entre Y y X es estocástica, entonces, en general, las
observaciones no se alinearán a lo largo de una recta, sino que formarán una
nube de puntos, como aparece en la figura 2. En ese caso, podemos
contemplar las estimaciones de β1 y β2 como la ordenada en el origen y la
pendiente de una recta próxima a los puntos. Así, si designamos mediante
las estimaciones de β1 y β2, respectivamente, la ordenada de la recta
para el valor Xt vendrá dada por:
El problema que tenemos planteado es, hallar unos estimadores y tales
que la recta que pasa por los puntos se ajuste lo mejor posible a
los puntos (Xt, Yt). Se denomina error o residuo a la diferencia entre el valor
observado de la variable endógena y el valor ajustado, es decir,
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7. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Un diagrama de dispersión es un tipo de diagrama matemático que utiliza
las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un
conjunto de datos.
Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de
una variable que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra
variable determinado por la posición en el eje vertical. Un diagrama de
dispersión se llama también gráfico de dispersión.
Se emplea cuando una variable está bajo el control del experimentador. Si
existe un parámetro que se incrementa o disminuye de forma sistemática por el
experimentador, se le denomina parámetro de control o variable independiente
= eje de X y habitualmente se representa a lo largo del eje horizontal. La
variable medida o dependiente = eje de y usualmente se representa a lo largo
del eje vertical. Si no existe una variable dependiente, cualquier variable se
puede representar en cada eje Y el diagrama de dispersión mostrará el grado
de correlación (no causalidad) entre las dos variables.
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Un diagrama de dispersión puede sugerir varios tipos de correlaciones entre las
variables con un intervalo de confianza determinado. La correlación puede ser
positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están
correlacionadas). Se puede dibujar una línea de ajuste (llamada también "línea
de tendencia") con el fin de estudiar la correlación entre las variables. Una
ecuación para la correlación entre las variables puede ser determinada por
procedimientos de ajuste. Para una correlación lineal, el procedimiento de
ajuste es conocido como regresión lineal y garantiza una solución correcta en
un tiempo finito.
Uno de los aspectos más poderosos de un gráfico de dispersión, sin embargo,
es su capacidad para mostrar las relaciones no lineales entre las variables.
Además, si los datos son representados por un modelo de mezcla de
relaciones simples, estas relaciones son visualmente evidentes como patrones
superpuestos.
El diagrama de dispersión es una de las herramientas básicas de control de
calidad, que incluyen además el histograma, el diagrama de Pareto, la hoja de
verificación, los gráficos de control, el diagrama de Ishikawa y el (diagrama de
flujo).
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EJEMPLO
Una tienda de computadores llevó a cabo un estudio para determinar la relación entre la cantidad de productos comprados por sus clientes mensuales y las ventas. Se obtuvieron los datos siguientes:
GRÁFICA DE DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
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8. COEFICIENTE DE CORRELACION
El análisis de correlación está estrechamente relacionado con el de regresión aunque conceptualmente los dos son muy diferentes. En el análisis de correlación el objetivo principal es medir la fuerza o el grado de asociación lineal entre dos variables. El coeficiente de correlación, mide esta fuerza de asociación (lineal). Por ejemplo, se puede estar interesado en encontrar la correlación (el coeficiente) entre el hábito de fumar y el cáncer de pulmón; entre las calificaciones obtenidas en los exámenes de econometría y estadística. En el análisis de correlación tratamos dos variables cualesquiera de forma simétrica, no hay distinción entre la variable dependiente y las explicativas.
El coeficiente de correlación es un valor entre -1 y 1 que indica la fuerza de la relación lineal entre dos variables cuantitativas.
La forma de determinar el coeficiente de correlación a partir de su definición es la siguiente:
Continuando con el ejemplo de la tienda de computadores calcularemos el coeficiente de correlación con la siguiente tabla:
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Después de despejar la formula con los datos el coeficiente de correlacion para la muestra de diez (10) datos es r=0,74. Esto indica que hay una relación lineal positiva bastante fuerte entre la cantidad de productos de computadores y las ventas de la tienda.
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ACTIVIDAD UNO INDIVIDUAL
1. La siguiente tabla proporciona información sobre el Producto Interno
Bruto (PIB) para ocho países entre industrializados y emergentes, donde
la base para dicho índice es 2000 = 100.
A partir de los datos dados, calcule la tasa de cambio del PIB
para cada país. (Reste el PIB del año en cuestión el PIB del año
anterior, divida la diferencia entre el PIB del año anterior y
multiplique el resultado por 100. Así, la tasa de crecimiento del
PIB de Francia en 2001 es [(1, 338,302–1, 326,334) / 1, 326,334]
x 100= 0.9% aproximadamente.)
Grafique la tasa de crecimiento del PIB para cada nación, en
función del tiempo (es decir, utilice el eje horizontal para el tiempo
y el vertical para la tasa del PIB).
¿Qué conclusiones generales pueden deducirse respecto al
cambio en el PIB en los ocho países?
¿Qué país al parecer tiene la tasa de PIB más variable? ¿puede
darse una explicación para esto?
2. ¿Qué entiende usted por regresión?
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3. ¿Qué es el modelo de regresión lineal?
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4. ¿Cuál es la diferencia entre linealidad entre variables y linealidad entre
parámetros?
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3. SESION PRACTICA CON E-VIEWS
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3.1.Revisión de los menús de E-views
En la sesión pasada revisamos las principales funciones de los menús que nos
ofrece el paquete econométrico E-views, ahora vamos a entrar con más detalle
en las opciones básicas de aquellas entradas principales de mayor interés
(excepto en los casos de procedures y views ya que estas cambian según la
ventana activa).
Recordamos una vez más que no tratamos aquí de describir con detalle cada
una de las opciones sino localizar, a modo de directorio de consulta rápida,
alguno de los items contenidos en cada uno de ellos.
3.2.Series de datos
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Para el usuario no familiarizado con el manejo del programa E-Views ni con la
práctica econométrica, puede resultarle difícil hacerse una idea clara de la
naturaleza de cada uno de los objetos mencionados anteriormente. Por el
momento, basta con acercarse al más común y necesario de todos ellos: la
serie de datos. Efectivamente, de todos los tipos de objetos que se agrupan en
un archivo de trabajo, el más importante, sin duda, es la serie de datos. En
definitiva, la práctica econométrica que nos interesa desarrollar consiste en
encontrar relaciones causales entre unas variables explicativas y otras
explicadas; pues bien, cada una de esas “variables” se almacenarán en una
serie temporal (valores de la variable a lo largo de una serie de años, meses,
trimestres.....) o transversal (valores de la variable a lo “ancho” de un conjunto
de individuos, países, provincias, Comunidades Autónomas......)
ASPECTOS DE LOS VALORES ENTRE 1964 Y 1996
Una vez introducidos los valores de cada una de las series de datos que
utilizaremos (ya veremos cómo), esta quedará almacenada como un objeto,
admitiendo como ya sabemos distintas vistas: vistas de hoja de cálculo (como
la que se observa en la ilustración), vista de gráfico de barras o líneas, vista de
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histograma y estadísticos básicos, vista de tabla de frecuencias, vista de su
correlograma, vista de su test de raíces unitarias o vista de su etiqueta.
Cada una de estas vistas es accesible utilizando el comando “views” bien del
menú general bien de la barra de comandos propia de la ventana activa.
Cuando cambiamos de vista, no se crean objetos nuevos sino que se siempre
observaremos el mismo objeto de diferentes maneras (salvo que el usuario lo
solicite congelando la imagen con el comando “freeze”). En la siguiente
lustración se muestran para la serie de ejemplo cuatro vistas alternativas.
DIFERENTES VISTAS PARA UNA SERIE DE DATOS
Cada una de las vistas de una serie de datos tiene, obviamente, una utilidad
diferente y comprender cada una de ellas sólo es posible cuando se tiene cierto
conocimiento sobre los procedimientos y técnicas de la práctica econométrica.
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Una serie admite, además de distintas vistas, ser sometida a distintos
procedimientos. Una vez más, el significado de cada uno de ellos requiere
tener conocimientos de estadística y econometría por lo que en este punto no
vamos a ocuparnos de su desarrollo.
Es importante tener en cuenta que todo procedimiento con E-Views implica
necesariamente manejar variables con información de distinta naturaleza, en
definitiva, datos. Los datos se almacenan en E-Views en series de datos
variables. Las series de datos son, por tanto, la materia prima de trabajo en E-
Views.
3.3.Crear un nuevo archivo de trabajo
La principal de todas las operaciones de manejo del programa E-Views es la
creación de un nuevo archivo de trabajo, sólo una vez creado el archivo
podremos empezar a añadirle objetos y elaborar nuestros primeros análisis.
La creación de un archivo de trabajo debe comenzar por la especificación de
una serie de parámetros básicos que definirán el tipo de archivo y el tipo de los
datos que quedarán almacenados. Para la creación de un nuevo archivo debe
ejecutarse:
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Esta secuencia de comandos abre una pantalla en la que debe especificarse el
tipo de datos (frecuencia anual, trimestral, mensual, transversal.......) y el
período de interés para el análisis (rango del archivo). El rango del archivo no
debe confundirse con un concepto similar: la amplitud de la muestra analizada
o “sample” (ó simplemente smpl). El smpl es la parte del rango total con la que
estamos trabajando en un momento determinado que puede ser igual al rango
o menor que él: por ejemplo, en un archivo con rango anual 1970 – 2000,
podemos necesitar, en un momento determinado, centrar el análisis sólo en el
período posterior a la incorporación de España a la Unión Europea (1986 –
2000).
E-Views ofrece distintas posibilidades para el rango de datos según la
frecuencia de nuestros datos:
En primer lugar puede elegirse entre distintas frecuencias temporales:
anuales, semi-anuales, trimestrales, mensuales, semanales y diarios
(para semanas con 5 y 7 días).
En segundo lugar, puede crearse un archivo transversal, que el E-Views
denomina undated o irregular.
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Los datos del período inicial y final deben introducirse de la siguiente forma:
Anual: para los datos anuales, bien el año completo, bien los dos últimos
dígitos para años del siglo XX. Por ejemplo: 1981, 1895, 2001, ó 81, 95.
Trimestral: el año completo o los últimos dos dígitos del año + dos puntos + el
número del trimestre (del 1 al 4). Por ejemplo: 1992:1, 65:4, 2002:3.
Mensual: el año completo o los últimos dos dígitos del año + dos puntos + el
número del mes (del 1 al 12) Ejemplos: 1956:1, 1990:11.
Semanales y diarios: Número del mes + dos puntos + número del día + dos
puntos + año. Para los datos semanales, la semana se identifica por el primer
día de la misma. Por ejemplo: 3:10:87 es el 10 de Marzo de 1987 o la semana
que empieza ese día. Puede alterarse en el menú de Options/Date-Frecuencies
el modo de notación americano por el europeo, si este nos resulta más
cómodo.
Undated: Simplemente se utiliza un número inicial (generalmente el 1) y un
número final según el número de datos que tengamos. Por ejemplo: 1 – 10
abriría un archivo preparado para series con 10 datos.
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Una vez tecleado el tipo de dato y la fecha de inicio y final aparecerá la pantalla
de objetos del workfile creado.
Esta pantalla está dividida en una serie de áreas básicas:
Línea de título: en donde aparecerá el nombre del archivo de trabajo y
el lugar del disco donde esté guardado una vez que se haya guardado.
Barra de herramientas: en la que se muestran, extraídas como
botones, las operaciones que suelen realizarse con mayor frecuencia.
Puede guardarse el archivo (save), cambiar la muestra seleccionada
(sample), generarse nuevas series a partir de una ecuación con otras
variables ya creadas (genr), así como almacenar (store), recuperar
(fetch) o borrar objetos.
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Línea de status: en la que aparecerán una serie de datos
fundamentales que conviene tener siempre presentes:
o El rango especificado (range) y la muestra de ese rango activa en
cada momento (sample). Ambos parámetros pueden alterarse
haciendo doble click sobre cada una de esas palabras.
o La ecuación activa o default equation. Esta ecuación podrá ser
especificada por el usuario o será la última que hayamos
estimado en cada momento. Gracias a este concepto de ecuación
activa, el E-Views guarda memoria de la características de la
ecuación activa y así, podremos pedir al EViews que realice
contrastes de parámetros, pruebas, gráficos rápidamente sin
necesidad de recordarle continuamente qué ecuación estamos
analizando.
Línea de status: en la que aparecerán una serie de datos
fundamentales que conviene tener siempre presentes:
Directorio de objetos: en donde se recogerán todos los objetos con el
nombre y un pequeño icono que identificará el tipo de objeto de que se
trate:
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En esta sección de la pantalla, que hace las veces de directorio de objetos,
aparecerán siempre, por defecto, dos elementos aún cuando no hayamos
efectuado ninguna operación: Un vector de coeficientes representados por la
letra alfa (α) en el que se almacenarán, como en una hoja de cálculo, los
coeficientes de la ecuación activa en cada momento (default equation) y, en
segundo lugar, una serie llamada resid destinada a almacenar los residuos de
la ecuación activa en cada momento.
Para guardar el archivo creado se utilizará el comando save accesible en
distintas partes de la pantalla. La forma más cómoda es utilizar directamente el
botón “save” de la barra de herramientas de la ventana activa. Los archivos de
trabajo o workfiles de E-Views se guardarán en el directorio especificado con la
extensión *.wf1. Debe tenerse en cuenta que este tipo de archivos no es
compatible con la antigua versión de este programa para MS-DOS o MAC
(Micro TSP) que almacenaba los archivos con extensión *.wf. Por esta razón, el
E-Views permite grabar los archivos con el formato antiguo aunque,
obviamente, esto significará la pérdida de muchos de los objetos contenidos en
el mismo.
Para terminar con este bloque de operaciones básicas de “puesta en marcha”
debe considerarse la posibilidad de querer abrir un workfile previamente grabado en un disco. Si es así, debe utilizarse la opción Open del menú
principal File. En esta opción, podemos ver como también pueden recuperarse
antiguas extensiones de versiones anteriores del programa.
Es de recordar que toda sesión de trabajo con E-Views implica crear un archivo
de trabajo o abrir uno ya existente. Para crear un archivo de trabajo basta con
tener clara la frecuencia a emplear para los datos (anual, trimestral.....) y el
rango de datos que se va a utilizar (período analizado o numero de individuos).
No es necesario, por tanto, tener los datos preparados para crear un archivo
aunque, sin datos, el archivo servirá para poco. Los archivos se almacenan con
un nombre elegido por el usuario y con extensión “wf” en el directorio que el
usuario decida. El archivo guardado puede abrirse en cualquier momento.
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ACTIVIDAD DOS INDIVIDUAL
1. En su computador, ingrese a la página del banco de la republica y
descargue el histórico de las tasas de interés y del IPC.
2. Con la información descargada en la sesión anterior y la información del
punto anterior ingresarla en el archivo creado en el sistema E-views.
3. Hacer una regresión con la información ingresada.
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4. GLOSARIO
ANALISIS DE REGRESION:
La regresión estadística o regresión a la media es la tendencia de una medición
extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. La
regresión se utiliza para predecir una medida basándonos en el conocimiento
de otra.
ANALISIS DE LA VARIANZA:
es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en
el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a
diferentes variables explicativas.
AUTOCORRELACION:
Es el momento en que se trabaja con un modelo de regresión multiple, donde se tiene que la primera variable vale 1 y esta acompañada por el termino dependiente.
ECONOMETRIA: Es la ciencia social en la cual las herramientas de la teoría económica, las
matemáticas y la inferencia estadística son aplicadas en el análisis de los
fenómenos económicos.
ESTADISTICA INFERENCIAL:
La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los
métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina
propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la
misma.
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FUNCIONES DE OBJETIVOS
Se definen explícitamente los objetivos del sistema y cómo se evaluarán, es
una medida de la eficiencia del sistema.
HETEROSCEDASTICIDAD:
Este se presenta cuando no se cumple con la hipótesis de varianza constante
para el término de la perturbación.
LOS PARÁMETROS
Son cantidades a las cuales se les asignar valores, una vez establecidos los
parámetros, son constantes y no varían dentro de la simulación.
LAS RELACIONES FUNCIONALES
Muestran el comportamiento de las variables y parámetros dentro de un
componente o entre componentes de un sistema. Estas características
operativas pueden ser de naturaleza determinística o estocástica. Las
relaciones determinísticas son identidades o definiciones que relacionan ciertas
variables o parámetros, donde una salida de proceso es singularmente
determinada por una entrada dada. Las relaciones estocásticas son aquellas
en las que el proceso tiene de manera característica una salida indefinida para
una entrada determinada.
LAS RESTRICCIONES
Son limitaciones impuestas a los valores de las variables o la manera en la cual
los recursos pueden asignarse o consumirse.
MULTICOLINEALIDAD:
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Determina si existe un alto grado de correlación lineal entre los diferentes tipos
de variables independientes y dependientes.
PRUEBA DE HIPOTESIS:
Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal
contraste involucra la toma de decisión acerca de las hipótesis. La decisión
consiste en rechazar o no una hipótesis en favor de la otra. Una hipótesis
estadística se denota por “H” y son dos:
- Ho: hipótesis nula
- H1: hipótesis alternativa
VARIABLE ESTOCASTICA: En probabilidad y estadística, una variable aleatoria o variable estocástica es
una variable estadística cuyos valores se obtienen de mediciones en algún tipo
de experimento aleatorio.
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5. BIBLIOGRAFÍA
Gujarati, Damodar (2004): “Econometría”. (4° edición). Mc Graw Hill
Gujarati, Damodar (2000): “Econometría Basica”. Mc Graw Hill
Londoño Herrera, Carlos G. (2011): “Econometria de Negocios”. Universidad Remington
Martinez Bencardino, Ciro (2003): “Estadistica y Muestreo”. (11° edición) Ecoe Editores.
Hansen Bruce (2012) “Econometrics”. University of Wisconsin. Latest revision January 2012.
Mahia, Ramon (2001) Guia de manejo del programa E- views.
6. FUENTES DIGITALES O ELECTRÓNICAS
www.wikipedia.com
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