Propósito de este Blog
Me llamo Miguel Jerez. Soy Profesor de Econometría en la Universidad Complutense. He creado este Blog como parte de un experimento personal sobre el uso de las tecnologías de la información en la enseñanza universitaria.
En principio, los contenidos del Blog están destinados a mis alumnos. Lo usaré para hacerles llegar indicaciones periódicas sobre el trabajo personal que deben realizar para seguir la asignatura de forma continuada. Mi objetivo es usarlo a medio plazo como una herramienta para enseñar Econometría según la metodología del Espacio Europeo de Educación Superior (Bolonia).
He decidido iniciar este Blog a partir de dos ideas previas:
La primera es que, en los Planes de Estudio de Bolonia, el estudiante debe ganar cada ECTS dedicando una cierta cantidad de horas a actividades como: asistencia a clases tutorías o seminarios, estudio personal, realización de trabajos, prácticas o proyectos, etc. Esta actividad continuada requiere una orientación periódica y coordinada, que quiero proporcionarles a través de este Blog.
La segunda idea es que la utilidad docente de un Blog y de una página WEB convencional son distintas. Desde hace años uso páginas WEB para apoyar mis clases (quien lo desee, puede acceder a ellas a través de mi página personal) y creo que son un instrumento adecuado para organizar y distribuir materiales que se actualizan de forma irregular. Un Blog es distinto. Sus entradas periódicas proporcionan una forma eficiente de llevar a cabo el proceso de supervisión continuado del que antes hablaba, facilitando además la interacción con los estudiantes.
Dada la finalidad de este Blog, creo que mis entradas sucesivas sólo interesarán (y no mucho) a los alumnos de mis cursos. En todo caso, me agradaría conocer la opinión de quienquiera que haya tenido la generosidad de dedicar su tiempo a leer este texto.
Estimados compañeros,
ResponderEliminarQue sepáis que sois muy afortunados de asistir a las enseñanzas del profesor Miguel Jerez. Aprendí gustosamente cosas muy importantes sobre la econometría y su aplicación en la vida diaria (mucho mayor de lo que en un principio parece). Desde aquí saludar a Miguel y decirle que, a veces, en el aula no te sigue el 90% de los estudiantes, pero siempre queda ése 10% que aprende, estudia, acude y se desarrolla después profesionalmente, con lo que al final vale la pena el esfuerzo.
Espero que este blog sirva a muchos a darle utilidad a cosas que no sean el messenger y el facebook. Mucho mejor dedicar el tiempo conectado a la estadística y sus misterios... A mí me podréis encontrar en Linkedin, donde podréis también hacer contactos profesionales y tener oportunidades de empleo cualificado ahora que os queda poco para acabar la licenciatura... Por si no te acuerdas, Miguel, soy María Reina, matrícula de honor en Econometría II en el año 2004.
Mucha suerte en los exámenes a todos y un recuerdo afectuoso para Sonia y Miguel, dedicados profesores donde los haya.
Ha sido una sorpresa muy agradable encontrarme con este comentario. Muchas gracias María. Me acuerdo perfectamente de tí y me encantó tenerte en clase.
ResponderEliminarLlevo casi 25 años enseñando en la Universidad (a veces Econometría, a menudo el útil arte de dormir con los ojos abiertos) y no consigo recordar un momento desagradable en el trato con alumnos. Pese a ello, debo reconocer que tengo la vocación un pelín desgastada. Recibir comentarios como éste me ayuda a seguir esforzándome.
no he tenido la grata oportunidad de tenerlo como profesor, pero en mi universidad tuve un maestro excelente, a mas de manejar las herramientas, siempre nos motivaba nos empujaba,nos presionaba a ser mejor cada dia, lo que dice usted, Maria Reina, lastimosamente el 10% le damos la debida importancia a una materia tan escencial en la vida de un economista,pero uno que realmente sienta un compromiso con su carrera, puesto que no solo de la teoria se puede sacar las conclusiones, los numero, aunque parezcan muy rigidos, tambien tienen su interpretacion, debido a esto pienso que el economista moderno, debe tener estos conceptos muy claros, los cuales son inseparables pero a la vez diferentes, debido a la oposicion dialectica en que se desarrollan a traves de la historia economica.
ResponderEliminarfelicidades nuevamente por el espacio.
saludos desde Ecuador.
Félix.
La Econometría me parece importante: si no fuera así enseñaría otra cosa. Pero hay que reconocer dos cosas: que tiene un coste de entrada importante y que a menudo enterramos su interés en una tumba de teoremas.
ResponderEliminaryo lo único que puedo decirte es que, para un profesor con ideas, con ironía, y con tus buenas cualidades...pues que sigas adelante y que siempre que decaiga el ánimo...pues recuerda lo que nos enseñó Disney: para encontrar un prícipe hay que besar muchos sapos! suerte!
ResponderEliminarHola a todos. Soy un antiguo alumno de Economía Cuantitativa en la UCM. No tuve la oportunidad de tener a Miguel commo profesor, pero sí a Sonia,excelente profesora y persona. Me gustaría saber tu opinión (Miguel) a cerca de la práctica de la econometría aplicada en la empresa española, campo al que yo me dedico, y en el que sé has estado tu también metido.
ResponderEliminarHola compañeros:
ResponderEliminarTuvé la oportunidad de disfrutar (sí, disfrutar) del profesor Jérez en Econometría I y II de 4º de LADE y al que se matricule le aconsejo que vaya a sus clases encarecidamente para que vea que la Econometría bien enfocada y con sentido del humor puede ser una de vuestras asignaturas preferidas.Y parafraseando al profesor, "mucho menos complicada que organización de empresas y esas otras asignaturas". Por mi experiencia hay una diferencia abismal cuando un profesor disfruta con lo que hace o no, y el profesor Jérez creo que es de los primeros.
Siempre recordaré como se paró el profesor con su coche para recomendarme la asignatura de econometría aplicada que se acababa de crear. Ahora estudio econometría aplicada a fondos de inversión, con modelos ARCH y GARCH.Un saludo muy afectuoso Miguel y si tengo alguna duda seguramente vuelva por Somosaguas.
Hola Gonzalo. Muchas gracias por tu generosa opinión. Efectivamente, si tienes alguna duda pásate por aquí: seguramente no me la sabré pero, después de la propaganda que me has hecho, te sacarás un café como poco.
ResponderEliminarEn cuanto a lo que plantea Anónimo (opinión acerca de la práctica de la econometría aplicada en la empresa española). Creo que queda mucho por hacer, tanto por parte de quienes toman las decisiones en las empresas como por parte de los consultores cuantitativos.
ResponderEliminarEmpezando por nosotros (los consultores) necesitamos acercarnos más a las necesidades, lenguaje y problemática del cliente. El profesor-consultor a menudo resulta críptico y poco operativo. El consultor-consultor frecuentemente es poco riguroso y vende humo de colores. El desafío consiste en trabajar con rigor, proporcionar soluciones alineadas con las necesidades e intereses del cliente y explicarlas con claridad.
En cuanto a los decisores empresariales, he podido comprobar cómo se toman decisiones de un elevadísimo impacto económico a partir de análisis pedestres y erróneos, o sin análisis ninguno. En los últimos 25 años la aplicación de métodos cuantitativos a la toma de decisiones ha mejorado apreciablemente, pero todavía queda mucho por hacer.
Hola a todos, soy Miguel Santelices y pregunto si alguien tiene los ficheros de trabajo .WF1 del libro "PROBLEMAS RESUELTOS DE ECONOMETRÍA PASO A PASO DE CESAR PEREZ LOPEZ". He comprando este libro donde te dan 3 paginas para descargar los archivos de datos pero ya no están activas, por lo cual agradeceré muchísimo si alguien aqui tienen los archivos correspondientes a este libro. mi correo es:
ResponderEliminareuropass.job@gmail.com
MIGUEL SANTELICES
Saludos!
saludos miguel desde guayaquil ecuador todavia puedes bajar los ejercicios de cesar perez lopez mis estudiantes de guayaquil, lo bajaron ayer 19 octubre del año que decurre
ResponderEliminarHola por favor alguien me puede ayudar con lo sguiente:
ResponderEliminarsegun sabemos, la funcion de produccion cobb-douglas se la linealiza con log natural verdad? , perfecto eso lo sabemos, pero, porqué cuando estimamos dicha funcion, la mayoria de las veces tiene una multicolinealidad tremenda, claro, se puede corregir etc, pero entonces porque recomiendan la funcion de produccion C-D si esta la mayoria de veces tiene multi y lo que nos interesa es saber el comportamiento individual de los parametros para observar los rendimientos.
por favor contesten sabiendo lo siguiente:
- el problema de la multi ocasiona que no se pueda analizar INDIVIDUALMENTE los estimadores betas
- si eliminamos un variable caemos en sesgo de especificacion de variable
- si tiene multi y se quiere pronostica, probablemente no pasará nada.
por favor esa inquietud me ronda por la cabeza, ayudenme
Fc2
Si sus datos son series temporales la colinealidad se deberá a que tienen tendencias parecidas. Pruebe a estimar la relación diferenciando las variables, después de transformarlas logartítmicamente.
ResponderEliminarProfesor Miguel Jerez , me llamo Carlos soy profesor de Matemáticas y estudiante autodidacta de Econometría!.Le podría comentar que soy un joven con mucha vocación a enseñar y sin mucha experiencia claro(apenas tengo 26 años). Quería comentarle por ahora que seguiré el material que se encuentra colgado en
ResponderEliminarhttp://www.ucm.es/info/ecocuan/mjm/ectr2mj/
google me ha traído hasta esa pagina y de allí a este blog ! me agrada mucho conocer , por lo menos a través de Internet, a un profesor con pasión por lo que hace pues ya he visto los comentarios anteriores de algún ex alumno veo que es usted un profesor como los que yo he tenido en la facultad .. Seguiré "hojeando" su blog!!
Hola Carlos. Gracias por tu interés. Espero que mi material te resulte útil.
ResponderEliminarSeguramente te conviene también mirar mi página de Econometría I: http://www.ucm.es/info/ecocuan/mjm/ectr2mj/
Cordialmente,
Gracias profesor, bueno le echaré un vistazo ..ahora mismo estaba estudiando un poco de econometría .. creo que me enganchará fácilmente.
ResponderEliminarGracias , que tenga buen dia !
Buenas, tengo una preguntita técnica: existe algún método para aproximar una descomposición aditiva del aporte de cada variable explicativo en un modelo log-lineal?? Es decir, así cómo en un modelo lineal básta con calcular para cada variable, su valor en dicho período multiplicado por su coeficiente estimado, en un modelo logaritmico, puesto que los efectos se multiplican, no se puede hacer lo mismo...pero se puede aproximar el cálculo de algún modo. Muchas gracias
ResponderEliminarLa respuesta corta es si, pero la aproximación no es única en general debido a la propiedad conmutativa del producto.
ResponderEliminarPor ejemplo, supongamos un modelo log-lineal con término constante y una sóla variable explicativa. El número "e" elevado a la constante proporcionaría un valor-base, pongamos que 100, y la variable explicativa elevada al valor de beta estimado sería un factor multiplicativo que ajusta el valor base al dato. La aproximación consistiría en restar del valor ajustado el valor base. Si para una observación determinada el factor multiplicativo es 1.06 la contribución de la variable puede calcularse como 100*1.06-100=6
El planteamiento anterior funciona fenomenal si hay una sóla variable explicativa, el problema es cuando hay varias. Supongamos de nuevo que, para una observación, el valor-base es 100, que una variable aporta un factor multiplicativo de 1.06 y otra un factor de 1.03, de forma que el valor ajustado es 100*1.06*1.03, la contribución conjunta de las dos variables es 100*1.06*1.03-100=9.18, pero hay varias formas de distribuir este valor entre las variables explicativas, dependiendo de en qué orden se apliquen los factores.
Creo que la única solución (inperfecta pero neutra) consiste en calcular todas las distribuciones posibles y promediarlas.
Muchas gracias por la aclaración. Pero si entiendo bien, en un modelo con varias variables explicativas, sí podríamos estimar el efecto aditivo de una sola variable? pero entonces podría repetir el proceso para cada variable explicativa..el problema es que al final la suma de los aportes aditivos calculados no suman el valor ajustado¿?
ResponderEliminarNo exactamente. En un modelo log-lineal con una constante y una sóla variable explicativa se podría calcular el efecto aditivo de ésta de forma única. El problema, si hay más de una variable, es que la aproximación no es única, ya que el orden en que se van calculando los efectos aditivos afecta el resultado.
ResponderEliminarLe sugiero que se plantee un ejemplo sencillo, con dos variables, en una hoja de cálculo. Verá que no es lo mismo aplicar primero x1, y luego x2, que aplicar primero x2, y luego x1.
Muchas gracias por todo profesor.
ResponderEliminarHola.Ante todo agradecer la iniciativa de este blog. Mi pregunta es, así como los modelos con las explicativas en logaritmos permiten representar funciones de rendimientos decrecientes en los imputs, ¿que tipo de transformaciones podemos utilizar si creemos que nuestro/s imput tiene hasta cierto nivel rendimientos crecientes a escala y a partir de dicho nivel comienzan los rendimientos decrecientes? con un umbral de saturación quizás? hablo de la típica curva de respuesta con forma de s, pero que sea relativamente fácil de estimar en un programa como eviews.
ResponderEliminarSi la relación log-lineal tiene un coeficiente mayor que 1 implicará rendimientos crecientes, aunque no una respuesta en S. Para eso, tendrá que ajustar una relación no lineal entre las variables-causa y las variables-efecto. Le dejo un informe técnico sobre este tema en: http://dl.dropbox.com/u/14365272/Nonlinear%20response%20models.pdf
ResponderEliminarMuchas gracias, creo que me será de gran utilidad este informe.
ResponderEliminarEso espero. El tipo de respuesta ("en S") que le interesa a usted se lo puede proporcionar una regresión logística.
ResponderEliminarHola, le rogaría me ayudase con una duda que tengo al realizar un ejercicio de econometría.
ResponderEliminar¿Podrías resolverme una duda?
Estoy haciendo la estimación de la función de consumo/renta de España de los últimos 15 años. He tomado los datos en precios corrientes y los he deflactado con el IPC. Aplico MCO y obtengo datos por Gretel bastante armónicos excepto en la suma cuadrática de residuos 338,678 (es factible obtener este dato?¿que significado tendría? indicaría una falta de bondad de ajuste que se contradecería con un R^2:0,9954...
Si realizo una transformación logarítmica obtengo datos bastante más dispares pero quizás acordes con la situación actual: PMC:0,96, consumo autónomo negativo: -0,029, R^2: 0,9963 y suma cuadrática residuos 0,001507. Tras toda esta exposición mi duda es...
¿Se puede aplicar datos en logaritmos para el cálculo de este tipo de regresiones? Gracias.
Hola Trini. Acerca de tus preguntas:
ResponderEliminar"Aplico MCO y obtengo datos por Gretel bastante armónicos excepto en la suma cuadrática de residuos 338,678 (es factible obtener este dato?¿que significado tendría? indicaría una falta de bondad de ajuste que se contradecería con un R^2:0,9954... "
No tiene ninguna importancia. La suma de cuadrados residual está expresada en las unidades de medida de la variable dependiente (consumo en tu caso) elevadas al cuadrado. Para aumentar o reducir este estadístico bastaría con multiplicar o dividir los datos de consumo por una cantidad arbitraria (por ejemplo, 100).
"¿Se puede aplicar datos en logaritmos para el cálculo de este tipo de regresiones?"
No hay ningún problema. Lo que pasa es que cambias una especificación lineal por una log-lineal. Si deshaces con cuidado la transformación logarítmica, verás que estás estimando una función tipo Cobb-Douglas.
Lo que no debes hacer en ningún caso es comparar la suma cuadrática o el R^2 entre ambas regresiones: es como comparar peras con manzanas, ya que al aplicar la transformación log estás cambiando la métrica de las variables.
¿Duda resuelta?
Un saludo
Muchas gracias por la respuesta.
ResponderEliminarEn el trabajo lo que desarrollo es la verificación de la Tª de la renta/consumo de Keynes con la situación actual con lo cual, tras su explicación, supongo que será mejor utilizar la función lineal inicial aunque tenga una suma cuadrática tan elevada aunque me parecen más razonables los resultados que obtengo a través de la transformación logarítmica.
En ningún momento quería relacionar ambas funciones, era saber si lo podía hacer de una forma u otra.
¿Me podría indicar que explicación le puedo dar al dato de la suma cuadrática de 338?
Muchísimas gracias por su atención.
Disfrute de la Semana Santa.
Saludos
Soy yo de nuevo... sólo había leído una parte de su mensaje... veo que ya me respondió a la parte de la suma cuadrática.
ResponderEliminarLe pido disculpas por la confusión y le agradezco enormemente su ayuda.
Soy estudiante de la Uned (trabajo, casa, etc) y estudio sin la ayuda de ningún profesor, sólo con el libro, y cuando me surgen dudas me desespero.
Le agradezco su tiempo y dedicación.
Saludos
Hola de nuevo, Trini. Nada que agradecer.
ResponderEliminarComo te decía, la suma de de cuadrados de residuos no tiene interpretación por sí misma. Si acaso, puedes dividirla por los grados de libertad de la regresión (el número de observaciones menos el de variables explicativas del modelo). Eso es el estimador insesgado de la varianza residual. Cordialmente
Hola muy buenas...
ResponderEliminarProfesor Miguel Jerez, quisiera saber por donde debo de empezar para aprender desde lo básico a lo avanzado de econometria pues me es de gran interés,¿deberia de aprender algunas cosas previas de estadistica?..
Quisier saber tambien de donde puedo conseguir material respecto a econometría, ¿alguna recomendacion me podría brindar?.
Agradeciendo de antemano por su atencion,tiempo y ayuda al respecto.
Reciba mis cordiales saludos.
Estimado Anónimo. Para aprender Econometría hacen falta dos cosas: un buen libro y un curso (si es bueno, pues mejor) además de algunos fundamentos estadísticos y algo de paciencia.
ResponderEliminarLos libros que le recomiendo son la Introducción a la Econometría de Wooldridge (si lee inglés, mejor la edición inglesa) y el Análisis Econométrico de Greene.
También le convendrá tener un programa de software para hacer casos prácticos y ejemplos. Para esto le recomiendo Gretl (http://gretl.sourceforge.net/gretl_espanol.html). Se trata de un programa sencillo pero muy potente y gratuito.
Cordialmente
Ante todo le agradezco por su tiempo en responder mi mensaje anterior, soy nuevo usando su plataforma.
ResponderEliminarBueno, le comento que estoy comenzando a usar el libro de D. Gujarati y en el tema de software estoy empezando a usar el Eviews.
Me ayudaria si me da su punto de vista sobre esto.
Tambien he tenido la oportunidad de ver que deja archivos en su plataforma del curso de Econometria I y II, es por ello que quisiera saber si estos archivos son solo para sus alumnos de su clase o es de uso publico, es decir, el publico en general puede acceder para aprender o es con algun libro su enseñanza.
Agradeciendo su gentileza, me despido.
Atte. Omar
Estimado Omar,
ResponderEliminarEl Gujarati no es mal libro y EViews es muy parecido a Gretl, aunque es un programa de pago.
En cuanto al material de mis páginas WEB, está a su disposición y a la de quien quiera usarlo.
Cordialmente
Estimado Profesor
ResponderEliminarquisiera pedirle una recomendación. Los que nos dedicamos al marketing, muchas veces tenemos que responder qué mix de medios es óptimo (es decir, qué porcentaje del presupuesto anual hay que destinar a cada medio). ¿considera adecuado estimar una función tipo cobb douglas de las ventas versus las inversiones en medios y utilizar las productividades marginales para obtener el óptimo? si no estoy confundido, el resultado es inmediato puesto que una vez estimado el modelo, el porcentaje de cada medio es directamente proporcional a la elasticidad ¿es así?
un saludo y gracias de antemano
Pues por ahí van los tiros, aunque la cosa es algo más complicada.
ResponderEliminarNunca he visto que la relación entre presión (no inversión) y productividad sea una Cobb-Douglas sencillita. Con suerte, es una función de transferencia log-lineal que, en estado estacionario, implica algo parecido a una Cobb-Douglas.
Además, el coste de los medios complica más aún la historia: generalmente fluctúa dentro del año, alterando el poder adquisitivo del presupuesto.
En resumen: vá usted bien encaminado, pero el tema dá como para escribir un artículo.
Cordialmente,
Tiene usted razón, pero por otro lado, pese a que se pueda poner foco en una distribución del presupuesto mensual (o semanal) ¿tiene sentido utilizar las "ganancias" de la función de transferencia para cada medio como una medida del impacto a largo plazo y utilizar estas ganancias como una Cobb Douglas para distribuir el presupuesto a largo plazo (un año)?
ResponderEliminarEfectivamente da para un artículo...aunque ¿qué me recomienda sobre lo que hay hecho para leer?
Muchas gracias ;)
Estimado Anónimo,
ResponderEliminarTiene sentido utilizar estas ganancias, teniendo en cuenta también la frecuencia de observación de los datos y el coste de los medios.
Me temo que el artículo de referencia sobre estos temas aún está por escribir. En cuanto a lecturas, hay un económetra holandés que se llama Franses (http://people.few.eur.nl/franses/) y escribe bastante sobre aplicaciones econométricas en marketing.
Cordialmente
Muchas gracias, Miguel. Seguiré atento a tus blogs, artículos, apuntes.... ;)
ResponderEliminarEstimado profesor, me gustaría sugerirle un tema (que puede dar para una entrada de blog " o varias"), pero que a los que nos dedicamos a la estadística aplicada nos gustaría escuchar de nuestros profesores. Me gustaría conocer su postura sobre varios temas clave:
ResponderEliminar- Cómo proceder en un análisis con variables con distinto orden de integración y muestras reducidas (pragmático en lo que respecta al tratamiento de temas como cointegración? cómo interpretar resultados?)
- En muestras reducidas y con modelos de regresión múltiple ¿qué postura tomar ante los contrastes de hipótesis que, a veces, hechos de forma masiva y automática, no permiten entender que la propia mecánica del contraste no te asegura que haya, por ejemplo, una relación irrelevante?
-¿cómo enfocar en el análisis aplicado temas como la multicolinealidad?
etc...
Un saludo y espero que le parezca interesante el reto ;)
Estimado Anónimo. Gracias por las sugerencias que, desde luego, dan para varios posts e incluso algún artículo.
ResponderEliminarLo cierto es que en este blog no escribo sobre cuestiones técnicas: su utilidad se limita a mantener a los alumnos orientados en el desarrollo del curso. En todo caso, si me animo a iniciar un blog cuantitativo, algo diré sobre los temas que apunta.
Cordialmente
Gracias, profesor. Seguro que si ese posible nuevo blog está la mitad de bien que el del arbitrista será un éxito seguro!!!
ResponderEliminarHOLA PROFESOR,ME LLAMO ALES, SOY ESTUDIANTE DE CIENCIAS ECONOMICAS DE PERU Y ESTOY MUY INTERESADO Y A LA VEZ A LA ESPECTATIVA DE QUE CUELGA MATERIALES EN SU PAGINA WEB, ME INTERESA MUCHO LA ECONOMETRIA Y DESEO, SI TUVIESES PAGINAS QUE UD. CONOCES PARA QUE ME PROPORCIONE Y ASI PRODRE APRENDER MAS DE ESTOS TEMAS MUY INTERESANTES...
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ResponderEliminarHola Alex,
ResponderEliminarGracias por su mensaje. Las páginas en que cuelgo materiales son:
http://www.ucm.es/info/ecocuan/mjm/ectr1mj/index.html
http://www.ucm.es/info/ecocuan/mjm/ectr2mj/index.html
http://mjerez-met-cuantitativos.blogspot.com/p/web-de-la-asignatura.html
Espero que le resulten útiles. Cordialmente
hola, quisiera saber si es posible que en la funcion de consumo, el consumo autonomo me de negativo
ResponderEliminarc=ca+(PMC*y)
Estimado Anónimo,
ResponderEliminarLo primero que debe tener en cuenta es que una función de consumo Keynesiana, como modelo econométrico, está bastante mal especificado: la relación entre renta y consumo tiene típicamente retardos en las variables.
Por otra parte, la interpretación del consumo autónomo es un tanto artificiosa ... la constante en este modelo es un simple parámetro de ajuste a los datos, ya que alude a una situación realmente imposible: si no se dispone de renta uno no consume, sino que se muere ...
Cordialmente,
Estimado profesor Jerez:
ResponderEliminarMe he incorporado a la universidad como postgradurado, tras varias décadas desde que finalicé la licenciatura en Económicas.
Mi problema, como autodidacta, es cómo pasar de la econometría que se enseña en la carrera a la que se precisa cuando se entra en el mundo de la investigación. Cuando leo papers me encuentro con muchas dificultades para entenderlos porque la descripción de las herramientas empleadas es sucinta o muy especializada.
En todo caso, parece existir un gap entre lo que forma parte de la docencia -en el sentido de que existen manuales didácticos, libros de ejercicios, recursos en Internet, etc.- y lo que parece encontrarse cuando llega el momento de internarse en investigaciones.
Mi pregunta es si, por favor, podría indicarme una guía bibliográfica y de otros recursos que me permitiera trazar un itinerario entre la econometría de la licenciatura y la que se precisa -como profundización aconsejable- para abordar la etapa de doctorado.
Mi preocupación principal se mueve en torno a 1) el tratamiento de datos de panel tomados de la innovación en empresas, y 2) su empleo en trabajos espaciales (ámbito regional y de distrito industrial).
Lamento quitarle tiempo con esta cuestión y ruego que disculpe mi atrevimiento. A ciertas edades, como es ya la mía, el coste de oportunidad del tiempo es distinto al que se aprecia en la juventud. Por ello me lanzo a buscar el consejo experto.
Por supuesto, entenderé que no le resulte posible proporcionármelo, dadas sus múltiples obligaciones.
En todo caso, permítame que le felicite por sus inciativas. Resulta un gozo la observación de lo mucho que se implica en la docencia de sus asignaturas. Sus estudiantes tienen mucha suerte.
Gracias en todo caso y reciba un atento saludo,
Andrés
Estimado Andrés,
ResponderEliminarMuchas gracias por su amable comentario.
En cuanto a su consulta, me permito recomendarle los siguientes textos:
- Arellano, M. (2003). Panel Data Econometrics, Oxford University Press: Advanced Texts in Econometrics, Oxford
- Baltagi, B.H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data. John Wiley, Nueva York.
- Hsiao, C. (2003). Analysis of panel data. Econometric Society Monographs(No. 34), Cambridge University Press, Cambridge.
Creo que no me equivoco, porque se trata de obras clásicas. Pero debo advertirle que no soy especialista en datos de panel.
Un cordial saludo,
Miguel
Buenas tardes a todos:
ResponderEliminarSoy Miguel Ángel, alumno de la Facultad de Ciencias económicas de la UCM.Por diversas circunstancias apenas he dedicado tiempo a esta asignatura y siempre la he ido dejando para el final y de hecho, es una de las 3 que me quedan para licenciarme. y aunque me de algo de verguenza reconocerlo la tengo en séptima convocatoria y pese a saber que se puede compensar la voy a intentar aprobar porque como todos decís creo que es una materia básica e imprescindible para un economista y según la estoy estudiando me doy más cuenta de ello. La pena que a pesar de haber tenido al profesor Miguel Jerez el año pasado no pude ir a sus clases, y apenas conocerle, y me hubiese encantado por lo bien que hablais de el y porque seguro que hubiese aprendido mucho más y me hubiese resultado más fácil de aprender que de manera autodidacta.Como moraleja quiero decir que aunque sea una asignatura que al principio a muchos nos haya podido resultar odiosa e incomprensible, al final te das cuenta de que no lo es,sino todo lo contrario, y el que realmente la haya aprendido tendrá un gran valor añadido que aportar en su trabajo, por lo que animo a todos los estudiantes a que la estudien.
Estimado Miguel Angel,
ResponderEliminarMuchas gracias por tu amable mensaje.
Si te quedan pocas asignaturas para terminar, debo advertirte que corres un riesgo al examinarte en séptima: con seis convocatorias agotadas puedes compensar. Si agotas la extraordinaria no.
Piénsatelo bien. Si decides presentarte, y tienes alguna duda, consúltala, a mí o a cualquier otro profesor.
Cordialmente,
Miguel
¿No me diga Miguel?Después de preguntar esta duda en secretaria,en el registro y en el vicerectorado, me aseguraron que aunque suspenda la séptima, podria pedir la compensación, pero cierto es que me estuvieron mareando de un lado a otro hasta que una "responsable" del vicerrectorado me aseguro que si.Me deja a cuadros porque he pedido en el trabajo 10 días de vacaciones para estudiar, pero claro al 100% no se si aprobaré.
ResponderEliminarConfirmelo si es tan amable.
Muchas Gracias
Hay dos casos:
ResponderEliminara) SOLO te queda Econometría, suspendes en séptima y solicitas copmpensación. No hay problema.
b) Suspendes la séptima de econometría y TE QUEDAN OTRAS ASIGNATURAS, de forma que aún no puedes solicitar compensación. No podrás compensar Econometría porque no te dejarán matricularte de las demás y, por tanto, nunca llegarás a cumplir los requisitos que se exigen para solicitar compensación.
Cordialmente,
Pues en el vicerrectorado me dijeron que si..y ya me fie de eso, aunque usted desde un principio en septiembre me lo aviso en la normativa no especifica que para compensar la asignatura tenga que estar matriculada en el año de la compensación.Pues menudo panorama..
ResponderEliminarEntonces:
-Si me presento y suspendo, ¿no podria obtener la licenciatura aunque aprobase las dos que me quedan en junio?
-Si me presento al exámen ¿He de entregarlo obligatoriamente, o podría no hacerlo evitando así un posible suspenso?
-si no me presento, aunque me hayan concedido ya la séptima convocatoria¿puedo solicitar la compensación octubre, o cuando ya tenga aprobadas las otras dos?
Ahora mismo soy un mar de dudas, me gustaria poder hablar con usted para aclararlo, ya que me va la licenciatura que tanto trabajo me estácostando en ello.Soy Miguel ángel Moreno Bermejo.
Le voy a mandar mi teléfono a su mail personal.
Muchas Gracias
Saludos
Estimado profesor. me gusta mucho la forma en que siempre responde cualquier consulta.
ResponderEliminarQuisiera saber si se podría estudiar el desmpleo individual a partir de variables sociodemográficas y económicas provenientes de una encuesta tipo panel.
Monica.
Hola Mónica,
ResponderEliminarLo de responder consultas es mi oficio, así que no tiene mérito.
En cuanto a lo que me pregunta, supongo que tiene un panel de individuos, la variable endógena es binaria (desempleado=1, resto de casos=0) y las variables explicativas son características del individuo.
No veo que esta muestra plantee problemas especiales. Las preguntas que están implícitas en estos datos serían: ¿cuál es el retrato-robot de un desempleado? ¿y de un no-desempleado? ¿qué podría hacer un desempleado para mejorar su empleabilidad?
Le aconsejo que, antes de meterse con la dimensión temporal, estime algunos modelos de sección cruzada; esto es, para los datos de un año cualquiera.
Suerte con su análisis. Un cordial saludo
Muchas gracias profesor por tomarse un tiempo y responder a mi pregunta..
EliminarMonica.
Wow... Un saludo profesor Jerez, soy Adrián Ruiz de Venezuela y estudiante de economía, tengo 21 años.
ResponderEliminarPrimero que nada, mis felicitaciones porque hoy decidí buscar ayuda acerca de la econometría hasta que topé con usted y la forma generosa y amable con la que responde las consultas, de verdad la docencia es una especie de arte admirable.
Tuve una petición muy parecida a la que ya le hicieron, ya que mi caso es que no vi a profundidad econometría sino sólo lo muy básico para aprobar la materia ya que mi profesor tuvo problemas personales, pero sí me quedó el gran interés de aprender de la materia ya que me gustó muchísimo lo poco que aprendí de ella.
Tengo el libro de Gujarati y el Eviews, pero aún estoy tratando de "digerirlos" aunque afortunadamente en los comentarios conseguí más bibliografía recomendada por usted que revisaré a continuación...
Mi pregunta en todo caso sería si sigue activo la página, por si solicito algún tipo de consulta (espero que no, la verdad estoy más acostumbrado al típico sistema de preguntar en clase) y también porque quería felicitarlo, así como decirle que sus esfuerzos prevalecen en el tiempo y son de gran utilidad. ¡Gracias por contribuir con el aprendizaje y el desarrollo!
Saludos
Estimado Adrián,
EliminarGracias por su amable comentario.
La página sigue activa. De hecho, la utilizo regularmente para dar soporte a mis clases.
Cordialmente
Estimado profesor Jerez:
ResponderEliminarEs primera vez que visito el blog y perdone el atravimiento pero tengo una pregunta a cerca de una investigación que estoy realizando de la función consumo porque el consumo autónomo me da -8046.491257 y propensión marginal a consumir + 0.99. la duda es esta ¿porque el consumo autónomo es negativo? No le encuentro explicación porque la teoría dice que tendría que ser positivo y según otros modelos que he hecho de México y Perú es positivo.
Lo que pensado es que tal vez por la propensión alta a consumir porque en los otros países las propensiones a consumir son bajas; en México es de 0.68 y en Perú es de 0.78. Pero para el caso de este país es de 0.99 destinando solo 0.01 de ahorro.
Le he realizado las pruebas y el modelo esta limpio de heterosedasticidad, muticolinealidad y auto correlación.
Lamento quitarle tiempo con esta pregunta, pero no he encontrado ningún sitio y los profesores de mi universidad aun no me contestan esta cuestión debido a que estamos en vacaciones. Agradezco su ayuda de antemano.
Atte. Vicky Herrera
Estimada Vicky,
EliminarEn mi opinión, este resultado no es preocupante.
Lo que ocurre es que la interpretación estándar del término constante en una regresión es "...el valor esperado de la variable endógena (el consumo en este caso) si todas las variables explicativas se anulan". Sin embargo, en muchos modelos, incluyendo el suyo, es imposible que todas las explicativas valgan cero simultáneamente, por lo que el este parámetro queda reducido a un término de ajuste estadístico y geométrico, carente de interpretación económica porque ésta respondería a una situación imposible.
Un cordial saludo,
Miguel
Estimado profesor agradezco mucho su ayuda en esta maravillosa área del conocimiento. Agradezco su cordialidad y tratamiento personalizado a las dudas de las personas que visitamos su blog. Quisiera hacerle una consulta. Mire deseo realizar una estimación de multiplicadores fiscales y de acuerdo a la literatura puedo optar por modelos dsge o svar. Deseo optar por un svar pero no tengo clara la construcción de las matrices de restricciones. Desearía que me guíe en un aspecto específico que es literatura o un ejemplo básico de estimación svar en evews. Le agradeceré infinitamente si me ayuda con este problema profesor. Gracias. Bolívar
ResponderEliminarEstimado Bolívar,
EliminarUna excelente referencia sobre modelos VAR en general y VAR estructurales, en particular, es:
Helmut Lütkepohl (2007). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer (Tenga cuidado de coger esta edición, que está muy actualizada)
En cuanto a su estimación mediante Eviews, no tengo experiencia drecta, pero en el siguiente enlace podrá encontrar un tutotial que parece claro y detallado:
http://espin086.wordpress.com/2009/12/13/estimating-the-impulse-responses-of-macroeconomic-variables-due-to-a-monetary-policy-shock-false-specification-of-contemporaneous-effect-matrix/
Cordialmente,
Miguel
Muchas gracias por su tiempo y colaboración maestro.
ResponderEliminarSaludos,
Bolívar.
Estimado profesor Jerez,
ResponderEliminarSoy P. Pinargote de Ecuador, una estudiante de Postgrado de Econometria en la Universidad de Erasmus en Rotterdam. Me he quedado fascinada con este blog muy educativo pero sobre todo accesible. Espero que sirva como inspiracion para (futuros) estudiantes. Su dedicacion es muy interesante.
Saludos cordiales,
P.
Estimada señorita Pinargote. Muchas gracias por su amable y generoso comentario. Puede estar segura de que me anima a seguir trabajando en este blog.
EliminarCordialmente
Buenas tardes prof. Jerez
ResponderEliminarTengo que hacer un trabajo econometrico sobre modelar la varianza condicional del indice de la bolsa de valores de Lima (diario)
usando ARCH, GARCH, EGARCH y ARCH-M... en stata
Quisiera que me pudiera recomendar algun material donde pueda ver trabajos similares en stata o como hhacer con el manejo de datos para realizar dichos modelos. El problema de los papers es muchas veces son complejos y no indican como hacen el tratamiento de los datos paso a paso.
Muchas gracias por su ayuda.
Me temo que no podré serle de mucha ayuda, ya que no trabajo con Stata.
EliminarEn una búsqueda rápida con Google he encontrado un documento que quizá le sea útil:
https://www.google.es/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=9&ved=0CJABEBYwCA&url=http%3A%2F%2Fwww.financerisks.com%2Ffiledati%2Fwp%2Feconometria1%2Farch%2520and%2520garch%2520models.doc&ei=LpG-UduPComrhAe24IGICg&usg=AFQjCNGyC5jsvlghRqhx0VFppcAp0bszoQ&sig2=FLaSxcvg8A6mz7GfUTCP2w&bvm=bv.47883778,d.ZG4
Cordialmente,
muchas gracias por la ayuda..
Eliminarahora a nivel de la metodolgía... que pasos debo seguir mas alla del uso de Stata.
Tengo que probar la estacionariedada de la serie, hacer los tests de no autocorrelacion y finalmente realizar los test ARCH y sus variantes...
Mi gran duda que pasos debo realizar para hacer el tratamiento de los datos desde que obtengo los datos de las bases de datos del banco central del peru.
gracias por su ayuda.
Los pasos son los que usted indica. Si acaso, añadiría que debe comprobar que, tras ajustar un modelo CH, debería revisar los residuos estandarizados en busca de autocorrelación, hereocedasticidad, etc.
EliminarEn cuanto a los test, no debe ser demasiado exigente con los p-valores. Tenga en cuenta que los modelos para series diarias pocas veces cumplen todo lo que hay que exigir en teoría para aplicar contrastes formales, a cambio, ofrecen un tamaño muestral muy satisfactorio. En estos casos, suelo dar más valor al análisis gráfico de los datos y los residuos que al contraste de hipótesis.
Cordialmente,
muchas gracias por su ayuda.
ResponderEliminarmuy buenos días profesor Jerez, disculpe estoy elaborando un modelo ARIMA usando la variables PIB, dispongo de datos a partir de 1950 al 2012...mi pregunta es ¿a partir de q año considerar los datos para estimar la ecuación? teniendo en cuenta que de 1950-1985 los datos cambian bruscamente suben y bajan debido a la inestabilidad monetaria de esos tiempos y de 1985 en adelante tienen una tendencia positiva constante. harold
ResponderEliminarEstimado Harold,
EliminarLos mayores problemas se los puede causar (o no) el período 1950-85, ya que el cálculo de la verosimilitud suele estar especialmente afectado por los primeros datos. Para valorar si es así, puede estimar el modelo: (a) con toda la muestra y (b) con una muestra que comienza a partir de 1985.
Si los resultados son similares en ambos casos, le conviene usar toda la muestra. Si hay síntomas de que los primeros años son atípicos, puede llevar a cabo un análisis de intervención o eliminarlos directamente de la muestra.
Cordialmente,
Miguel
muchas gracias profesor Jerez, en todo caso ¿seria mejor usar toda la muestra y llevar a cabo un análisis de intervención? ya que si elimino las observaciones de 1950-1985 directamente de la muestra me quedarían pocos años de muestra.
ResponderEliminarMe temo que, hasta que no pruebe ambas alternativas, no podrá tener una idea de cuál es la mejor.
EliminarAl final del día, su problema se trata de equilibrar la precisión y rigor de la modelización, con el trabajo que requiere. Dependiendo de la finalidad del análisis le convendrá más una cosa u otra.
Cordialmente,
muchas gracias por su ayuda profesor Jerez, me alegra que exista gente como usted con ganas de ayudar a los demás.
Eliminarprof. Perez deseo consultar si su persona sabe de que pagina web puedo descargar la base de datos que utiliza los libros de econometria de Gujarati y Jeffrey M. Wooldridge o si su persona me los podria proporcionar, gracias
ResponderEliminarEstimado Álvaro,
EliminarLe recomiendo que visite esta página:
http://gretl.sourceforge.net/win32/
...y descargue desde ella un programa gratuito (y excelente) que se llama Gretl. Posteriormente podrá descargar los datasets correspondientes a los libros que indica y muchos otros. Asimismo, desde Gretl puede exportar los datos a cualquier otro formato.
Si prefiere descargar los datos directamente, le aconsejo que introduzca en Google las búsquedas "datasets gujarati" y "datasets wooldridge". Encontrará muchas páginas desde las que hacer la descarga.
Cordialmente,
estimado profesor Jerez:
ResponderEliminarestoy elaborando un modelo Logit para un trabajo de investigación y quería saber ¿ que test de post estimación le puedo aplicar al modelo para corroborar que los estimadores sean los adecuados?.
o si tuviera algún material de aplicación de modelos logit con stata me seria de gran ayuda, le agradezco de antemano su ayuda. Juan Carlos
No soy muy experto en este tema, pero intentaré hacerle alguna sugerencia.
EliminarUn test muy sencillo consiste en hacer una tabla de contingencia con los aciertos y errores de previsión dentro de la muestra, dado un punto de corte de la probabilidad. Uno desea que: (a) el porcentaje de aciertos supere al de errores y (b) el porcentaje de errores de un tipo sea aproximadamente igual al del otro tipo.
Cuando uno está cómodo con el modelo, conviene asimismo reestimarlo usando sólo parte de la muestra y usar el modelo para prever las observaciones que no se han utilizado para estimar. A partir de los resultados, se vuelve a construir la tabla de contingencia que le comentaba antes y se evalúa de la misma manera.
Me temo que no puedo ayudarle con Stata: no tengo experiencia con este programa.
Cordialmente
Estimado profesor Jerez: Mi nombres es Luis Miranda, soy alumno de Ingeniería Comercial. Lo que ocurres es que tengo que hacer un modelo econométrico de alguna problemática y la verdad no se me ocurren ideas. Ya que la mayoría de las ideas se hicieron otros años. Ojala me pueda ayudar dándome ideas para mi modelo. Gracias
ResponderEliminarEstimado Luis,
ResponderEliminarEntiendo que usted debe presentar un trabajo aplicado en el centro en donde estudia. ¿Es así?
En ese caso, tampoco debe aspirar a innovar en exceso: no vamos a pedirle a nuestros alumnos que inventen cosas nuevas.
Si sus estudios tratan sobre marketing, entiendo que debe centrarse en modelizar las respuestas a una encuesta a consumidores, o datos del comportamiento de los mismos, o series temporales de ventas versus publicidad/promociones... Este tipo de cosas.
Espero que estos comentarios le ayuden en su proyecto. Un cordial saludo
Estimado Miguel, quisiera saber su opinión sobre el tema de la multicolinealidad. A veces, en la especificación de modelos, por ejemplo, con variables como ventas, precio, promociones y publicidad, resulta que, la repuesta del precio a las ventas medida por el coeficiente es positiva, pese a que esperamos una relación negativa. Esta situación se debe, según los textos, a la relación con el resto de variables que, en un contexto como este, cambian también sus valores ante modificaciones discrecionales en el precio. Si no entiendo mal, y haciéndome ciertas pruebas, el parámetro estimado que mide la relación precio-ventas es asimilable a un impacto global (ya que no tiene sentido hablar de “ceteris paribus” porque es esperable que al modificar el precio se modifique la publicidad y promociones, el impacto global del efecto "precio" es positivo). Si quisiera estimar la elasticidad debería aislar el efecto del resto de variables sobre la variable "precio" (utilizando regresiones auxiliares como expone usted en sus diapositivas, quedándome con el residuo del precio frente al resto de variables). Entonces, mi pregunta es:
ResponderEliminar- Un modelo con un impacto positivo del precio pero que se pueda justificar por el efecto del resto de variables de forma global ante un cambio en el precio ¿es incorrecto a la hora de defenderlo?
- Aislar el resto de efectos de las variables explicativas sobre el precio ¿dificulta la interpretación del modelo como usted expone en sus apuntes? Desde mi punto de vista sería el efecto ceteris paribus que, de hecho, debería corresponderse con la estimación del modelo simple
- Un modelo multiecuacional que recoja la relación de esa exógena con el resto de exógenas podría ser una solución, más complicada, para entender los movimientos entre variables que generan el efecto positvio?
Muchas gracias, como siempre, por su disposición.
Estimado Anónimo,
EliminarAcerca de:
"Un modelo con un impacto positivo del precio pero que se pueda justificar por el efecto del resto de variables de forma global ante un cambio en el precio ¿es incorrecto a la hora de defenderlo?"
La teoría económica dice que precios y cantidades se determinan simultáneamente en el mercado, por interacción entre oferta y demanda. Si aceptamos este principio, puede demostrarse que el coeficiente de una relación con ventas causando a precio (o precio causando a ventas) es una mezcla de las pendientes de las funciones de oferta y demanda, cuyo signo es impredecible. Esto podría justificar su resultado, más que una posible colinealidad.
"Aislar el resto de efectos de las variables explicativas sobre el precio ¿dificulta la interpretación del modelo como usted expone en sus apuntes? Desde mi punto de vista sería el efecto ceteris paribus que, de hecho, debería corresponderse con la estimación del modelo simple"
El la línea de mi respuesta anterior, la dificultad estaría más bien en estimar por separado la interacción entre precios y cantidades por el lado de la oferta y por el lado de la demanda.
"Un modelo multiecuacional que recoja la relación de esa exógena con el resto de exógenas podría ser una solución, más complicada, para entender los movimientos entre variables que generan el efecto positivo?"
Por las razones expuestas, no creo que esto le ayudara mucho.
Me temo que se ha ,metido usted en uno de los problemas más complejos que pueden abordarse en econometría: la estimación de relaciones de oferta y demanda. Existen soluciones parciales para situaciones concretas (mercados agrícolas, mercados financieros electrónicos...) pero no puedo recomendarle una técnica que le vaya a proporcionar resultados aceptables con una mínima garantía.
Cordialmente
Tiene usted razón y, quizás, he elegido el peor ejemplo para tratar de ilustrar cómo no es una buena estrategia el elliminar una variable de un modelo sólo porque su estimación sea el producto de la interrelación entre variables. Al hilo de este tema, y dado lo sensato y solvente que resulta hablar con usted, quisiera preguntarle:
Eliminar¿Por qué en sus apuntes sobre multicolinealidad a la estrategia de ortogonalizar una variable (mediante una regresión auxiliar usando como explicativas el resto de variables que potencialmente están relacionadas con ella) dice que usando los residuos de la regresión auxiliar como explicativa en sustitución de la variable original no está claro lo que significa dicha variable? A mí me parece que sí,ya que es similar a usar variables desestacionalizadas, ¿no? simplemente es una variable a la que se le ha pasado un filtro. La interpretación del coeficiente es clara y, en todo momento, se puede deshacer el cambio.
-Sobre la endogeneidad precio-cantidad. ¿Qué opina de la solución que proponen los modelos VAR? Supongo que en el caso en que la correlación contemporánea entre Precio y Venta sea nula, sí que se puede medir el impacto de dicha variable sobre las Ventas modelizando la relación endógena entre ambas. Por otro lado, si la correlación contemporánea es significativa ¿qué teoría podríamos usar para definir si se ajusta antes las ventas o el precio?
Muchas gracias por su rapidez e interés!
Estimado Anónimo,
EliminarAcerca de:
"¿Por qué en sus apuntes sobre multicolinealidad a la estrategia de ortogonalizar una variable (mediante una regresión auxiliar usando como explicativas el resto de variables que potencialmente están relacionadas con ella) dice que usando los residuos de la regresión auxiliar como explicativa en sustitución de la variable original no está claro lo que significa dicha variable? A mí me parece que sí,ya que es similar a usar variables desestacionalizadas, ¿no? simplemente es una variable a la que se le ha pasado un filtro."
Mis apuntes no son un libro redactado, sino presentaciones "verbosas" que desarrollo en clase. La frase a que usted se refiere alude al hecho de que la variable no ha sido observada sino "fabricada", de forma parecida a las series desestacionalizadas a las que usted acertadamente alude.
"Sobre la endogeneidad precio-cantidad. ¿Qué opina de la solución que proponen los modelos VAR? Supongo que en el caso en que la correlación contemporánea entre Precio y Venta sea nula, sí que se puede medir el impacto de dicha variable sobre las Ventas modelizando la relación endógena entre ambas. Por otro lado, si la correlación contemporánea es significativa ¿qué teoría podríamos usar para definir si se ajusta antes las ventas o el precio?"
Aunque la correlación instantánea sea cero, sigue siendo imposible separar en general las reacciones por el lado de la oferta y de la demanda.
En cuanto a teorías utilizables, la única que conozco se refiere a los mercados con un retardo fijo en las decisiones de producción como, por ejemplo, los productos agrarios. En síntesis, el agricultor toma la decisión de producir en el momento de "plantar" y, por tanto, toma en cuenta la historia pasada de precios. El consumidor toma la decisión de comprar en el momento de "llevar la cosecha al mercado" y por tanto toma en cuenta el precio instantáneo.
Si desea leer más sobre este tema, puede empezar por: http://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_la_telara%C3%B1a
Cordialmente,
Gracias, Miguel. En cierto modo podría pensarse en que en compras tradicionales pueda tener lógica este modelo de la telaraña. Me refiero a compras tradicionales con aquellas en las que el productor tenga que analizar ventas y precios pasados para decidir cuánto producir y el consumidor compre a la vista del precio de ese momento. (supongo que Gran Consumo se podría comportar así pero, sin embargo, el comercio electrónico seguro que no es fácil que soporte esta hipótesis). Un saludo y gracias por todo. Seguiré leyendo :)
ResponderEliminarPara aplicar el modelo de la telaraña en un contexto de compras tradicionales necesitará: (a) tener una idea del retardo en las decisiones de oferta y (b) series históricas cuya frecuencia de observación encaje con este retardo. Quiero decir que si el productor toma las decisiones con unos dos meses de adelanto al momento de la venta, podrá utilizar series mensuales, pero no le serían útiles datos trimestrales.
EliminarCordialmente
Profesor usted sabe cuales son las caracteristicas de la varianza en la econometria quisiera un libro que me rocomiende para leer sobre el tema que no sea el de Gujarate !! gracias
ResponderEliminarBuenas noches profesor quiero saber como hago una regresión dinámica o función de transferencia entre dos series de tiempo con gretl.
ResponderEliminarEstimado Anónimo,
EliminarLo más fácil es seleccionar en el menú "Modelo", "Series Temporales" "ARIMA". Como verá, esta opción le permite definir un modelo de regresión con errores ARIMA, que es lo que más se parece a lo que usted busca. También es fácil definir en este menú un modelo de regresión dinámica (basta con especificar que el modelo del error es ruido blanco).
Si necesita más indicaciones, en menú de ayuda de Gretl podrá encontrar un manual completo de la aplicación.
Cordialmente,
Escribo desde Bolivia, compre su libro Econometría Básica Aplicaciones con Eviews, Stata, Sas y Spss:pero no cuento con los datos para la parte practica, Donde los puedo encontrar?
ResponderEliminarramosral@yahoo.com
Me temo que no puedo ayudarle, ya que no soy el autor de ese libro.
EliminarUn saludo
Buen día profesor.
ResponderEliminarSoy de mexico y apenas voy a llevar el curso de econometria Internet
Hay algún libro que sea "sencillo" para empezar una introducción
Estimados César Pérez López, mi persona adquirió el libro "Problemas resueltos de econometría", he ingresado a la página web de la editorial www.thomsonparaninfo.com, sin embargo no se puede acceder o bajar los archivos de datos de formato Eviews, siendo que requiero estos archivos para poder realizar el seguimiento y práctica del libro.
ResponderEliminarMucho agradeceré me pueda enviar dichos archivos. Mi correo: negocios2006mr@gmail.com
https://www.paraninfo.es/catalogo/9788497323765/problemas-resueltos-de-econometria
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