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OPERADORLOGISTICO

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA REMINGTON CAT BOGOTA CIES

FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES


NÚCLEO DE FORMACIÓN ESPECÍFICA

CARTILLA DE TRABAJO

PRIMERA SESIÓN

ECONOMETRIA DE NEGOCIOS

Elaborada por

DANIEL ANTONIO GOMEZ TAMARAECONOMISTA

ESP. COMERCIO EXTERIOR Y ECONOMIA INTERNACIONAL

DEPARTAMENTO DE PUBLICACIONES

BOGOTA D.C.

2012

OPERADORLOGISTICO



CUADRO 1. CONTROL DEL DOCUMENTO

PARTICIPANTES NOMBRE CARGO DEPENDENCIA FECHA

Autor DANIEL

ANTONIO

GOMEZ

TAMARA

Docente 12/2012

Revisión Luis Eduardo

Rodríguez

Director

Académico Académica 01/2013

Aprobación

OPERADORLOGISTICO



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 15/12/2012 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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DATOS DEL ESTUDIANTE

NOMBRE DEL ESTUDIANTE : ________________________

PROGRAMA : ________________________

JORNADA : ________________________

NOMBRE DEL PROFESOR : ________________________

FECHA : DIA ___ MES ___AÑO____

EVALUACIÓN CUALITATIVA : ________________________

_____________________

FIRMA DEL PROFESOR

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INTRODUCCIÓN

Este libro está destinado a servir como texto guía y no como un curso completo

de econometría de pregrado, se puede utilizar como un texto independiente, o

ser usado como un suplemento a otro texto (como sugerencia recomiendo el

libro Econometría de Gujarati Cuarta Edición).

El principal objetivo de esta guía es proporcionar una introducción elemental

pero completa a la econometría sin tener que recurrir al algebra matricial, al

cálculo o a la estadística, más allá de un nivel elemental, pero es de suponer

que los estudiantes tienen una comprensión de la teoría de la probabilidad, el

cálculo de variables múltiples, álgebra lineal, y la estadística matemática para

entender y aprovechar al máximo el presente curso de econometría.

El componente Econometría en la primera sesión aborda la fundamentación de

los principios econométricos dando a conocer la importancia dentro de las

ciencias sociales y su aplicación en el contexto diario. En la primera sesión es

importante que el estudiante del programa Técnico Laboral por Competencias

en Auxiliar Administrativo, desarrolle el uso econométrico a partir de las

definiciones de la econometría, su clasificación y su actuación en el proceso

empresarial.

Esta guía tendrá un esquema de aprendizaje de learning by doing

(aprendiendo-haciendo), es decir, a medida que vayamos aprendiendo nuevos

conceptos econométricos estos van a ir siendo aplicados bajo el paquete de

software de regresión Eviews.

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CONTENIDOS PRIMERA SESIÓN.

Tabla de contenido

1. DISEÑO METODOLÓGICO SESIÓN UNO.......................................................81.1. OBJETIVO.........................................................................................................81.2. JUSTIFICACIÓN..............................................................................................81.3. METODOLOGÍA...............................................................................................9

2. ECONOMETRÍA...................................................................................................102.1. DEFINICION DE ECONOMETRÍA..............................................................102.2. ¿Por qué es necesario estudiar econometría?....................................112.3. Metodología de la Econometría...............................................................12

2.3.1. Planteamiento de la teoría o de la hipótesis......................................132.3.2. Especificación del modelo matemático de la teoría..........................132.3.3. Especificación del modelo econométrico............................................142.3.4. Obtención de datos................................................................................142.3.5. Estimación de los parámetros del modelo econométrico.................152.3.6. Prueba de hipótesis................................................................................16

2.4. Tipos de Econometría...................................................................................182.4.1. Econometría teórica...............................................................................182.4.2. Econometría aplicada............................................................................18

2.5. Características de la econometría...............................................................192.6. El enfoque de la probabilidad en la econometría.....................................192.7. Términos y notaciones econométricas.......................................................202.8. Datos Observados.........................................................................................202.9. Estructura de los datos estandarizados.....................................................212.10. Fuentes de datos económicos.................................................................22

ACTIVIDAD UNO EN GRUPO...................................................................................233. PAQUETES DE SOFTWARE ECONOMETRICOS........................................25

3.1. El papel de los paquetes de software de regresión...........................253.2. ¿Qué es el programa E-views?...................................................................263.3. Conceptos Básicos de E- views..............................................................27

3.3.1. Archivos de Trabajo.............................................................................273.3.2. Objetos....................................................................................................283.3.3. Vistas.......................................................................................................283.3.5. Descripción del Entorno de E-views...............................................293.3.6. Los Menús de E-views........................................................................31

ACTIVIDAD DOS INDIVIDUAL..................................................................................324. GLOSARIO............................................................................................................335. BIBLIOGRAFÍA....................................................................................................356. FUENTES DIGITALES O ELECTRÓNICAS...................................................35

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1. DISEÑO METODOLÓGICO SESIÓN UNO

1.1.OBJETIVO

Identificar las características de la Econometría a partir de su definición y su

aplicación en el contexto de la teoría económica, las matemáticas

financieras y la estadística como herramientas de los procesos económicos.

1.2. JUSTIFICACIÓN.

El componente Econometría en la primera sesión aborda la fundamentación

de los principios econométricos dando a conocer la importancia dentro de las

ciencias sociales y su aplicación en el contexto diario. En la primera sesión es

importante que el estudiante del programa Técnico Laboral por Competencias

en Auxiliar Administrativo, desarrolle el uso econométrico a partir de las

definiciones de la econometría, su clasificación y su actuación en el proceso

empresarial.

Esta guía tendrá un esquema de aprendizaje de learning by doing

(aprendiendo-haciendo), es decir, a medida que vayamos aprendiendo

nuevos conceptos econométricos estos van a ir siendo aplicados bajo el

paquete de software de regresión Eviews.

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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 matematica, la

estadística matematica 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.

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2. ECONOMETRÍA

2.1.DEFINICION DE ECONOMETRÍA

El término de econometría se cree que ha sido elaborado por el Noruego

Ragnar Frisch (1895-1973), el fue uno de los tres fundadores principales de la

Econometric Society (Sociedad de Econometría) y primer editor de la revista

Econométrica, y co-ganador del primer Premio Nobel de Ciencias Económicas

en 1969. Por lo tanto, es lógico que retomemos a Frisch con sus propias

palabras para una explicación de la disciplina.

Su definición está implícita en la declaración de constitución de la Econometric

Society, “Esta es una sociedad internacional para el avance de la teoría

económica en su relación con las estadísticas y las matemáticas. Su objeto

principal deberá la de promover estudios que apuntan a una unificación de la

teoría cuantitativa y el enfoque empírico-cuantitativo de los problemas

económicos1…”

Según Gujarati (2004) “Literalmente econometría significa “medición

económica”. Sin embargo, si bien es cierto que la medición es una parte

importante de la econometría, el alcance de esta disciplina es mucho más

amplio.

1 El termino de econometría fue utilizado por primera vez en 1926 en un artículo titulado “Sur un problème d’économie pure” y luego utilizado en la constitución de la Econometric Society.

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Efectivamente, la econometría “... surge por la necesidad de cuantificar los

modelos teóricos para tratar de contrastar si las diversas teorías económicas se

cumplen cuando se ven enfrentados a los datos.”[Martín, Labeaga, y Mochón,

(1997)] El gran desarrollo experimentado por la teoría económica desde finales

del siglo XIX (revolución marginalista), por la estadística y los métodos

matemáticos, llevó a que un grupo de investigadores tratasen de constituir una

línea de investigación que aunara todas esas disciplinas.

Arthur s. Goldberger en su Teoría Econométrica (1969) la define como 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.

De acuerdo a lo anterior, el arte del econometrista consiste en encontrar el

conjunto de supuestos que sean suficientemente específicos y realistas, de tal

forma que le permitan aprovechar de la mejor manera los datos que tienen a su

disposición2.

2.2.¿Por qué es necesario estudiar econometría?

Como lo sugieren las definiciones anteriores, la econometría es una amalgama

de teoría económica, economía matemática, estadística económica y

estadística matemática. Aun así, la materia merece ser estudiada de forma

separada por las siguientes razones.

2 E. Malinvaud, Statistical Methods of Econometrics, Rand McNally, Chicago, 1966.

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La teoría económica hace afirmaciones o formula hipótesis de naturaleza

principalmente cualitativa y no proporciona medida numérica alguna, por lo

tanto, el trabajo del econometrista es proporcionar tales estimativos numéricos,

generando contenido empírico a gran parte de la teoría económica3.

Por otra parte, el interés principal de la economía matemática es expresar la

teoría económica en ecuaciones pero sin preocuparse por la medición o

verificación empírica de la teoría mientras que la econometría está interesada

principalmente en la verificación empírica de la teoría económica.

2.3.Metodología de la Econometría

En términos generales, la metodología econométrica tradicional se realiza

dentro de los siguientes lineamientos:

Planteamiento de la teoría o de la hipótesis

Especificación del modelo matemático de la teoría

Especificación del modelo econométrico o estadístico de la teoría

Obtención de datos

Estimación de los parámetros del modelo econométrico3 D. Gujarati, Econometría, Cuarta Edicion, Mc Graw Hill, 2004. Pag 2.

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Prueba de hipótesis

Pronostico o predicción

2.3.1. Planteamiento de la teoría o de la hipótesis

El objetivo del planteamiento de la teoría es especificar y fundamentar el

modelo teórico que se desea estudiar, determinando si las variables o el

modelo tiene lógica y demostrar, si lo hay, una dependencia de las variables.

Por ejemplo, Keynes plantea la propensión marginal al consumo (PMC), es

decir, la tasa de cambio del consumo generado por una unidad de cambio en el

ingreso, es mayor que cero (0) pero menor que uno (1).

2.3.2. Especificación del modelo matemático de la teoría

Como su nombre lo indica es un modelo matemático postulado en forma de

ecuación matemática en función a cierto número de variables planteadas en el

modelo teórico antes visto.

Continuando con el ejemplo del PMC, existe una relación positiva entre el

consumo y el ingreso, por lo tanto se podría sugerir la siguiente función

keynesiana de consumo:

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Donde Y= gasto de consumo y X= ingreso, y donde β0 y β1 son conocidos como

los parámetros del modelo, por un lado la primera es el coeficiente de la

intersección y la segunda la pendiente.

2.3.3. Especificación del modelo econométrico o estadístico de la teoría

Esta etapa consiste en convertir el modelo matemático en econométrico, ya

que partiendo de un modelo puramente matemático las relaciones entre las

variables económicas generalmente son inexactas. Por tal motivo es necesario

agregar a nuestro modelo matemático una variable estocástica denominada µ.

En el ejemplo, la relación entre consumo e ingresos no contempla otras

variables que afectan el gasto de consumo, como el tamaño de las familias, las

edades de sus miembros, su religión entre otros, que probablemente ejercerán

influencia en su consumo.

2.3.4. Obtención de datos

Para estimar el modelo econométrico se necesitan datos numéricos de las

variables tanto dependientes como independientes. Esta información puede ser

de series de tiempo o de corte transversal y puede ser obtenida por fuentes de

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información confiable por ejemplo cifras del DANE (Departamento

Administrativo Nacional de Estadística de Colombia) o el Banco de la

República.

Para tener una mayor confiabilidad para el modelo es necesario contar con un

buen numero de datos, además, que es preferible tenerlos expresados en las

mismas unidades, es decir, realizar el proceso de transformación o reescalar

las unidades.

2.3.5. Estimación de los parámetros del modelo econométrico

Parámetros del clima

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Ahora que tenemos los datos, la siguiente labor es estimar los parámetros del

modelo econométrico. Este es el proceso mediante el cual se obtienen los

valores de los estadísticos y la estimación numérica de los parámetros que le

dan contenido empírico a nuestra función matemática. En este apartado

utilizaremos la técnica estadística conocida como análisis de regresión que es

la herramienta principal utilizada para obtener los valores estimados como: los

parámetros, el coeficiente de determinación, el error estándar de la regresión y

los errores estándar de los parámetros.

2.3.6. Prueba de hipótesis

Suponiendo que el modelo ajustado es una aproximación razonablemente

buena de la realidad, se tiene que desarrollar criterios apropiados para

encontrar si los valores estimados obtenidos en una ecuación concuerdan con

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las expectativas de la teoría que está siendo probada. Los pasos para realizar

la prueba de hipótesis son los siguientes:

Plantear el sistema de hipótesis

o Nula (la que se debe contrastar) H0

o O la Alterna H1

Calcular el valor crítico

Determinar la regla de decisión

Exponer la conclusión

2.3.7. Pronostico o predicción

Si el modelo escogido confirma la hipótesis o la teoría en consideración,

se puede utilizar para predecir el (los) valor (es) futuro (s) de la variable

dependiente Y, o de pronóstico, con base en el valor futuro conocido o

esperado de la variable X explicativa, o predictora.

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2.4.Tipos de Econometría

La econometría puede ser dividida en dos amplias categorías:

La econometría teórica La econometría aplicada

En cada categoría, se puede enfocar la materia en la tradición clásica o en la bayesiana.

2.4.1. Econometría teórica

La econometría teórica se relaciona con el desarrollo de métodos apropiados, para medir las relaciones económicas especificadas por los modelos econométricos. En este aspecto, la econometría se apoya en gran medida en la estadística matemática. Por ejemplo, uno de los métodos utilizados ampliamente es el de mínimos cuadrados. La econometría teórica debe expresar los supuestos de éste método, sus propiedades y lo que sucede a éstas cuando uno o más de los supuestos del método no se cumplen.

2.4.2. Econometría aplicada

En la econometría aplicada se utiliza las herramientas de la econometría teórica para estudiar algunos campos especiales de la economía y los negocios, tales como la función de producción, la función de inversión, las funciones de demanda y oferta, etc.

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2.5.Características de la econometría

Los modelos econométricos son útiles para:

El análisis estructural y entender cómo funciona la economía.

Predecir los valores futuros de las diferentes variables

económicas.

La simulación con fines de planificación de distintas posibilidades

y de las variables exógenas.

La simulación con fines de controlar valores óptimos de variables

instrumentales de las diferentes políticas económicas y de la

empresa.

2.6.El enfoque de la probabilidad en la econometría

La metodología unificadora de la econometría moderna fue articulada por el

noruego Trygve Haavelmo (1911-1999) quien argumentó que los modelos

económicos cuantitativos necesariamente deben ser modelos de probabilidad

(por lo que hoy significa estocástico). Modelos determinísticos son

incompatibles con las cantidades económicas observadas, y es incoherente

aplicar modelos determinísticos para datos no determinísticos. Los modelos

económicos deben ser explícitamente diseñados para incorporar el azar, los

errores estocásticos no simplemente se debe a los modelos determinísticos

para que sean al azar. Una vez que reconocemos que un modelo económico

es un modelo de probabilidad, se deduce naturalmente que la mejor manera de

cuantificar, estimar, las inferencias acerca de la conducta de la economía es a

través de la poderosa teoría de la estadística matemática. El método apropiado

para un análisis económico cuantitativo se desprende de la construcción

probabilística del modelo económico.

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2.7.Términos y notaciones econométricas

En una aplicación típica, un econometrista tiene un conjunto de mediciones

repetidas con un conjunto de variables. Por ejemplo, en una aplicación de

trabajo se podría incluir las variables de ingresos semanales, el nivel educativo,

la edad y otras características descriptivas. Llamamos a esta información, los

datos, base de datos, o la muestra.

Usamos el término “observaciones” para referirnos a las repetidas mediciones

de las distintas variables. Una simple observación a menudo corresponde a

una unidad económica específica, por ejemplo una persona, una familia,

empresa, una sociedad, organización, un país, el estado, una ciudad o una

región geográfica. Una observación individual también podría ser una medición

en un punto en el tiempo, tales como el PIB trimestral o una tasa de interés

diaria.

2.8.Datos Observados

Una pregunta econométrica muy común es el de cuantificar el impacto de un

conjunto de variables en otra variable. Por ejemplo, un tema concerniente a la

economía del trabajo es el nivel educativo, y su influencia en el aumento del

sueldo de un trabajador, manteniendo las demás variables constantes. Otro

tema de interés es la brecha de ingresos entre hombres y mujeres.

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Lo ideal sería utilizar datos experimentales para responder a estas preguntas.

Para medir la influencia de los niveles de educación, un experimento al azar

podría dividir a los niños en grupos, obligando a los diferentes niveles de

educación de los distintos grupos, y luego revisando la trayectoria salarial

después de que maduran y entran a la fuerza laboral. Las diferencias entre los

grupos serían mediciones directas de los efectos de los distintos niveles de

educación. Sin embargo, los experimentos como éste serían ampliamente

condenado como inmorales. Por tal motivo, es que vemos pocos experimentos

económicos fuera de los laboratorios, en cambio, la mayoría de los datos

económicos son observacionales y no experimentales. Esto significa que todas

las variables deben ser tratadas como aleatorias y posiblemente determinadas

en conjunto.

2.9.Estructura de los datos estandarizados

Hay tres tipos principales de conjuntos de datos económicos: transversal,

series de tiempo, y el panel. Estas se distinguen por la estructura de

dependencia entre las observaciones.

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Los datos transversales son conjuntos de datos que tienen una observación por

individuo. Las encuestas son una fuente típica para datos de corte transversal.

En aplicaciones típicas, las personas encuestadas son las personas, los

hogares, las empresas y otros agentes económicos. En la actualidad muchos

estudios econométricos de corte transversal el tamaño de la muestra n es

bastante grande. Es convencional para suponer que la sección transversal las

observaciones son mutuamente independientes.

Los datos de series cronológicas se indexan por el tiempo. Ejemplos típicos

incluyen agregados macroeconómicos, precios y tasas de interés. Este tipo de

datos se caracteriza por la dependencia de serie para el supuesto de muestreo

aleatorio es inapropiado. La mayoría de los datos económicos globales sólo

están disponibles a baja frecuencia (anual, trimestral o mensual, tal vez) por lo

que el tamaño de la muestra es típicamente mucho menor que en los estudios

de corte transversal. La excepción son los datos financieros que se dispone de

datos con gran frecuencia (semanal, diario, por hora, o por transacción).

Los datos de panel combinan elementos de la sección transversal y de series

de tiempo. Estos conjuntos de datos consisten en un conjunto de individuos

(por lo general las personas, hogares o empresas) encuestados repetidamente

en el tiempo. La suposición de modelado común es que los individuos son

mutuamente independientes una de otra, pero las observaciones de un

individuo dado son mutuamente dependientes. Se trata de un entorno

modificado de muestreo aleatorio.

2.10. Fuentes de datos económicos

Afortunadamente para los econometristas, el Internet proporciona un foro

conveniente para la difusión de datos económicos. Muchos de los grandes

conjuntos de datos económicos están disponibles de manera gratuita en las

páginas de las agencias gubernamentales a nivel nacional e internacional. Un

excelente punto de partida es la página del DANE (www.dane.gov.co).

http://www.dane.gov.co/

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ACTIVIDAD UNO EN GRUPO1. Que es la econometría.

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2. De acuerdo su punto de vista cual es el objetivo principal que cumplen la

econometría.

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3. ¿por qué es necesario estudiar la econometría?.

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4. ¿Cuáles son los pasos para realizar un análisis econométrico?

Descríbalos brevemente.

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5. A) En su computador, ingrese a la pagina del DANE y descargue el

archivo del histórico del PIB de Colombia. B) Que otras fuentes de

información se tienen para consultar información estadística nacional?

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3. PAQUETES DE SOFTWARE ECONOMETRICOS

3.1.El papel de los paquetes de software de regresión

El análisis de regresión, la herramienta de uso diario de la econometría, no

sería posible hoy en día sin el computador y el acceso al software estadístico

es por esto que los economistas utilizan diversos software de programación

estadísticos y econométricos. Afortunadamente, existen muchos paquetes de

regresión disponibles, entre ellos encontramos los siguientes:

STATA (www.stata.com) es un potente programa estadístico con un amplio

conjunto de herramientas pre-programados econométricas y estadísticas. Es

muy popular entre los economistas, y se actualiza continuamente con nuevos

métodos. Es un excelente paquete para el análisis econométrico, pero está

limitado cuando se quiere utilizar métodos econométricos nuevos o raros que

aún no han sido programados.

GAUSS (www.aptech.com), MATLAB (www.mathworks.com) y Ox

(www.oxmetrics.net) son lenguajes de alto nivel de programación de matriz con

una amplia variedad de funciones integradas de estadísticas. Muchos métodos

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econométricos se han programado en estos idiomas y están disponibles en la

web.

los anteriores son excelentes ejemplos de paquetes econométricos pero para

esta clase utilizaremos E- VIEWS.

3.2.¿Qué es el programa E-views?

El programa E-Views es la versión en entorno MS-Windows del antiguo Micro-

TSP (Time Series Analysis) desarrollado por primera vez en 1981. Es uno de

los más utilizados dentro del campo de la econometría y su manejo permite la

estimación, resolución y uso de modelos econométricos de distinta naturaleza

mediante la utilización de una amplia gama de procedimientos.

Su “puesta al día” en relación con los últimos avances de la econometría

aplicada es notable y, para los que conocen cada una de las técnicas, su

utilización es extremadamente intuitiva. Esta adecuación a la práctica

profesional de la econometría se debe sin duda a sus autores que, desde las

primeras versiones del TSP, diseñaron el programa de cara a su utilización real

adaptándolo a sus propias necesidades del día a día.

Aunque el programa fue desarrollado por economistas y la mayor parte de sus

usos se realizan en el campo de la economía no hay nada en su diseño que

limite su utilidad a las series temporales económicas.

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3.3.Conceptos Básicos de E- views

Del mismo modo que el Word permite la creación de documentos, el Excel la

creación de Hojas de Cálculo o el Corel Draw la creación de dibujos, los

archivos creados con E-Views reciben un nombre particular: Workfile o

Archivos de Trabajo.

3.3.1. Archivos de Trabajo

Cada usuario definirá su propio archivo de Trabajo en el que almacenará sus

datos, estimará sus ecuaciones, realizará sus gráficos.... etc. Así, una vez

abierto el programa E-Views, la primera operación consistirá siempre en crear

un archivo nuevo o abrir uno ya existente, previamente creado. Los Workfiles

se almacenan en los discos con un nombre y una extensión como cualquier

otro archivo creados con cualquier otro programa. Más adelante se analizarán

la forma de guardar y recuperar archivos así como sus extensiones.

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3.3.2. Objetos

El funcionamiento del programa E-Views está pensado alrededor del concepto

de objeto. E-Views denomina objeto a todo aquello que puede crearse y

almacenarse dentro de un fichero de trabajo: una serie de datos, una ecuación

elaborada por el usuario, un modelo (conjunto de ecuaciones), un coeficiente

de una ecuación, una matriz, un programa.

El usuario creará tantos objetos como desee utilizar para sus operaciones. El

usuario asignará un nombre a cada objeto creado en E-Views que, además,

aparecerá junto a un icono gráfico que distinguirá su naturaleza en el área del

fichero de trabajo. Utilizando adecuadamente el ratón, el usuario puede abrir,

cerrar, maximizar, minimizar, borrar, cada objeto.

3.3.3. Vistas

Por último, debe saberse que, en E-Views, un mismo objeto puede mostrarse

en pantalla con distintos “aspectos”, de distintas formas: por ejemplo, para un

objeto “serie de datos” pueden observarse sus valores, su representación

gráfico, sus estadísticos básicos (media, varianza), su histograma de

frecuencias, etc. El usuario puede cambiar fácilmente de una forma a otra de

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presentación para cada objeto utilizando lo que se denominan vistas o VIEWS

del objeto.

3.3.4. Procedimientos

El último concepto a conocer es el de procedimiento o PROCS. E-Views

denomina procedimiento a cualquier operación que puede realizarse con el

programa: estimar una ecuación, crear un grupo de series de datos, realizar un

test para el contraste de una hipótesis, el resultado de ejecutar cualquier

procedimiento supondrá la aparición de un nuevo objeto o la transformación de

uno ya existente. Conocer los distintos procedimientos de E-Views es,

evidentemente, conocer las posibilidades de análisis de E-Views.

3.3.5. Descripción del Entorno de E-views

Antes de entrar en el manejo básico de E-Views, vamos a describir brevemente

cada una de las partes que se observan en una sesión normal de la pantalla

del programa, observando la forma en que podrán verse cada uno de los

elementos que manejaremos habitualmente.

OPERADORLOGISTICO



Para comprender de una forma sencilla la apariencia de la ilustración anterior

debemos darnos cuenta de que al utilizar E-Views tendremos abiertas, la

mayor parte del tiempo, 3 ventanas de forma simultánea:

La VENTANA del programa, que se abre al iniciar el E-Views

La VENTANA del Workfile, que mostrará los objetos creados en el

mismo

La VENTANA del objeto (o las ventanas de los objetos) que tengamos

abiertos en cada momento

A partir de la ventana principal del workfile, cada uno de los objetos puede

abrirse la ventana para cada uno de los objetos haciendo doble click en el

icono correspondiente. El tamaño de las ventanas puede modificarse, pueden

minimizarse las ventanas, moverse, cerrase, según el procedimiento habitual

de cualquier programa de MS-Windows.

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Así pues, dado lo anterior, en un momento determinado podremos observar

tres menús diferentes:

El menú principal que da entrada a todos los procedimientos generales.

El menú del workfile, que resume los principales procedimientos que

afectan a los objetos de un archivo de trabajo.

El menú del objeto, que controla los procedimientos y vistas que afectan

a cada objeto abierto.

Esta multiplicidad de menús implica que, en muchas ocasiones, podemos

encontrar una misma operación o procedimiento en distintos lugares de los

diferentes menús.

Además de lo anterior, la pantalla del E-Views mostrará:

El área de comandos, en el que puede utilizarse la sintaxis propia del

antiguo TSP para MS-DOS, en lugar de los menús, para ejecutar

determinados procedimientos.

La clásica línea de estado, en la que aparecerá información útil sobre el

fichero abierto: principalmente el workfile en uso y el directorio en el que

se localiza.

3.3.6. Los Menús de E-views

Sin perjuicio de dar posteriormente una descripción detallada de los

procedimientos básicos que pueden realizarse con el programa E-Views,

conviene dar una breve descripción de las principales opciones contenidas en

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los menús, uno a uno. Las entradas que aparecen inicialmente en el menú

principal son 8, cada uno de ellos con una finalidad básica:

File Menu: controla operaciones relacionadas con los archivos, datos y

programas (abrir, guardar)

Edit Menu: contiene los items básicos de edición de cualquier programa

en entorno Windows (cortar, pegar, copiar)

Objects Menu: manipula los distintos objetos que se almacenan en un

Workfile (crea, borra, renombrar).

Proc and View Menus: estos dos menús se utilizan de forma diferente

que el resto ya que se refieren siempre a la ventana activa en cada caso

y por tanto, su contenido diferirá según el tipo de ventana en uso.

Quick Menu: da acceso directo a comandos que se utilizan con más

frecuencia.

Options Menu: altera los parámetros de funcionamiento general del E-

Views. Los cambios que se realicen con este menú permanecen aún

saliendo del programa de modo que debe vigilarse su alteración.

Windows Menu: da acceso directo a las distintas ventanas que

tengamos abiertas en el área de trabajo.

Help Menu: menú de ayuda clásico. La ayuda del E-views puede

calificarse como de buena calidad en términos estadísticos y de manejo

del programa por lo que es siempre un buen referente.

ACTIVIDAD DOS INDIVIDUAL

1. Crear un archivo en el E- views y revisar todos los menus que se han descrito.

4. GLOSARIO

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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.

HETEROSCEDASTICIDAD:

OPERADORLOGISTICO



Este se presenta cuando no se cumple con la hipótesis de varianza constante

para el término de la perturbación.

MULTICOLINEALIDAD:

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.

5. BIBLIOGRAFÍA

OPERADORLOGISTICO



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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