Que son las variables estadisticas y dinamicas en econometria
Submitted by Salvador Israel... on 30 September, 2008 - 00:15
Podria alguien orientarme donde encontrar informacion amplia, clara y entendible sobre lo que son las variables dinamicas y estadisticas en econometria
Permalink Submitted by Sacberis on 30 September, 2008 - 23:48
Pues pienso que a lo que se refieren con variables dinámicas son las que suceden en el tiempo y que no se supone que ante el cambio de dos variables relacionadas todas las demás estén constantes. Ejemplos de variables dinámicas son las tasas de interés que cambian todos los días, o el precio de las acciones en la bolsa, o el precio de los commodities como el petróleo, ó las ventas diarias en una cadena de supermercados. Todas estas variables reciben presiones de alza o baja de otras variables. UN ejemplo de análisis estático seria la relación entre precio y cantidad vendida para un periodo. Un ejemplo de análisis dinámico sería el comportamiento del precio del petróleo ante los cambios en las expectativas en precios de otros activos y de otros aspectos macro como las ventas esperadas de cierta industria o las utilidades esperadas promedio de las empresas de esa industria, o alguna medida del clima de negocios para medir la confianza u optimismo de los empresarios. Otro ejemplo es el consumo permanente en función del ingreso permanente.
Se llaman estadístias porque el comportamiento de estas variables se puede describir mediante técnicas que en un aspecto básico buscan ubicar las tendencias centrales y las medidas de dispersión de la variable en cuestión en función del tiempo. De una variable debemos tener un número mínimo aceptable de observaciones en el tiempo que den sentido y sustancia a las inferencias que se hagan sobre ellas. Los dos parámetros típicos de toda distribución de frecuencias son la media y la varianza. La media es importante porque muestra cual es el dato de una muestra que es más común dentro de una serie de observaciones de la variable de estudio. La varianza muestra que tanto se ha desviado el valor de la variable con respecto a este valor más común. Por ejemplo, elijamos una variable dinámica como el tipo de cambio entre euros y dólares, actualmente cada euro se cambia por 1.42 dólares, este tipo de cambio varia a lo largo del tiempo. Pensemos que elegimos un mes cualquiera del año para ver como se comporta este precio tan importante para los agentes económicos de cualquier país. Entonces obtenemos una observación del día de esta variable, digamos a las 12 del día, asumamos como verdad que es una hora en que las operaciones son muy copiosas, aunque no necesariamente sea así, pero permitanme el desvario para poder elaborar el ejemplo. Entonces cada día tomamos este dato y juntamos 30 observaciones que son suficientes par nuestro ejemplo. Ahora de estas 30 observaciones (la muestra) vemos como se comporta el tipo de cambio euro dólar de las 12 del día, el objetivo de la estadística es hacer inferencias sobre el comportamiento probabable de una variables, las inferencias son afirmaciones que se realizan sobre cierta variable y que siguen criterios lógicos complicados que nos ayudan a conocer que otras variables pueden afectar a la variable de estudio u obviar (ignorar) todas las variables para simplemente hacer afirmaciones sobre el comportamiento que tuvo la viariable a lo largo del tiempo. Es decir, si subió o bajó, cuánto subió ó bajó. La tendencia central de la variable es el rango alrededor de su media. Para conocer la media de una serie de observaciones se puede "correr" (calcular) una regresión econométrica de la variable respecto a una constante. También se puede conocer mediante la fórmula de la media ue encontrarás en cualquier libro de estadística descriptiva. Supongamos que la distribución de la variable es normal, la distribución es una palabra que se usa para señalar que la variable tiene diferentes valores y que esos valores se pueden ubicar en rangos preestablecidos. Por ejemplo, si construímos un rango de 1.41 dólares por euro a 1.42 dólares por euro habrá 4 ocasiones en que la variable se ubique entre esos dos límites que constituyen el rango. En una distribución normal encontramos que los datos se aglutinan con más frecuencia alrededor de la media, es decir, hay muchos datos alrededor de un valor medio. La media es algo similar a lo que nosotros intuimos como algo común. Por ejemplo, en un salón de universidad en el primer año puede ser común que haya mucho alumnos de 18 años, esa es la media de la muestra. Además, en una distribución normal hay pocos alumnos en las "colas" de la distribución, o sea que habrá muy pocos alumnos con 17 años o 22 años en el salón de 1er año. Las observaciones poco comunes son las que capta la medida de dispersión de los datos conocida como desviación estandar (que es la raíz cuadrada de la varianza). En el ejemplo que se me ocurrió al final de los alumnos una medida de dispersión es la diferencia entre el valor medio de la muestra (18 años) y el valor atípico (17 años). Esta diferencia sería de un año (18-17). Así se puede afirmar que la distribución de las edades en el salón X es normal con media en 18 años y con una dispersión de 1 año. La medida de dispersión tiene que ser estándar y es positiva (nunca con signo menos), es decir, es un sólo dato que captura la dispersión de todo valor de la muestra respecto a la media no sólo del valor que elegí de 17 años.
Variables estadísticas y dinámicas
Pues pienso que a lo que se refieren con variables dinámicas son las que suceden en el tiempo y que no se supone que ante el cambio de dos variables relacionadas todas las demás estén constantes. Ejemplos de variables dinámicas son las tasas de interés que cambian todos los días, o el precio de las acciones en la bolsa, o el precio de los commodities como el petróleo, ó las ventas diarias en una cadena de supermercados. Todas estas variables reciben presiones de alza o baja de otras variables. UN ejemplo de análisis estático seria la relación entre precio y cantidad vendida para un periodo. Un ejemplo de análisis dinámico sería el comportamiento del precio del petróleo ante los cambios en las expectativas en precios de otros activos y de otros aspectos macro como las ventas esperadas de cierta industria o las utilidades esperadas promedio de las empresas de esa industria, o alguna medida del clima de negocios para medir la confianza u optimismo de los empresarios. Otro ejemplo es el consumo permanente en función del ingreso permanente.
Se llaman estadístias porque el comportamiento de estas variables se puede describir mediante técnicas que en un aspecto básico buscan ubicar las tendencias centrales y las medidas de dispersión de la variable en cuestión en función del tiempo. De una variable debemos tener un número mínimo aceptable de observaciones en el tiempo que den sentido y sustancia a las inferencias que se hagan sobre ellas. Los dos parámetros típicos de toda distribución de frecuencias son la media y la varianza. La media es importante porque muestra cual es el dato de una muestra que es más común dentro de una serie de observaciones de la variable de estudio. La varianza muestra que tanto se ha desviado el valor de la variable con respecto a este valor más común. Por ejemplo, elijamos una variable dinámica como el tipo de cambio entre euros y dólares, actualmente cada euro se cambia por 1.42 dólares, este tipo de cambio varia a lo largo del tiempo. Pensemos que elegimos un mes cualquiera del año para ver como se comporta este precio tan importante para los agentes económicos de cualquier país. Entonces obtenemos una observación del día de esta variable, digamos a las 12 del día, asumamos como verdad que es una hora en que las operaciones son muy copiosas, aunque no necesariamente sea así, pero permitanme el desvario para poder elaborar el ejemplo. Entonces cada día tomamos este dato y juntamos 30 observaciones que son suficientes par nuestro ejemplo. Ahora de estas 30 observaciones (la muestra) vemos como se comporta el tipo de cambio euro dólar de las 12 del día, el objetivo de la estadística es hacer inferencias sobre el comportamiento probabable de una variables, las inferencias son afirmaciones que se realizan sobre cierta variable y que siguen criterios lógicos complicados que nos ayudan a conocer que otras variables pueden afectar a la variable de estudio u obviar (ignorar) todas las variables para simplemente hacer afirmaciones sobre el comportamiento que tuvo la viariable a lo largo del tiempo. Es decir, si subió o bajó, cuánto subió ó bajó. La tendencia central de la variable es el rango alrededor de su media. Para conocer la media de una serie de observaciones se puede "correr" (calcular) una regresión econométrica de la variable respecto a una constante. También se puede conocer mediante la fórmula de la media ue encontrarás en cualquier libro de estadística descriptiva. Supongamos que la distribución de la variable es normal, la distribución es una palabra que se usa para señalar que la variable tiene diferentes valores y que esos valores se pueden ubicar en rangos preestablecidos. Por ejemplo, si construímos un rango de 1.41 dólares por euro a 1.42 dólares por euro habrá 4 ocasiones en que la variable se ubique entre esos dos límites que constituyen el rango. En una distribución normal encontramos que los datos se aglutinan con más frecuencia alrededor de la media, es decir, hay muchos datos alrededor de un valor medio. La media es algo similar a lo que nosotros intuimos como algo común. Por ejemplo, en un salón de universidad en el primer año puede ser común que haya mucho alumnos de 18 años, esa es la media de la muestra. Además, en una distribución normal hay pocos alumnos en las "colas" de la distribución, o sea que habrá muy pocos alumnos con 17 años o 22 años en el salón de 1er año. Las observaciones poco comunes son las que capta la medida de dispersión de los datos conocida como desviación estandar (que es la raíz cuadrada de la varianza). En el ejemplo que se me ocurrió al final de los alumnos una medida de dispersión es la diferencia entre el valor medio de la muestra (18 años) y el valor atípico (17 años). Esta diferencia sería de un año (18-17). Así se puede afirmar que la distribución de las edades en el salón X es normal con media en 18 años y con una dispersión de 1 año. La medida de dispersión tiene que ser estándar y es positiva (nunca con signo menos), es decir, es un sólo dato que captura la dispersión de todo valor de la muestra respecto a la media no sólo del valor que elegí de 17 años.
Añadir nuevo comentario