Revistas de Econometría

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Endogeneidad y Exogeneidad en los Modelos Econométricos [MARTIN, JM.]

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+José-Manuel Martin Coronado   Econometrista +EMECEP Consultoría   www.emecep-consultoria.com En las clases de estadística, en el tema de regresión lineal, los alumnos aprenden que hay variables dependientes (regresadas) y variables independientes (regresoras), básicamente la "Y" y la "X", como un recordatorio de las clases de geometría analítica. No obstante, cuando los alumnos llegan al curso de econometría, ese lenguaje tiende a cambiar, para confundir, y a veces, para estresar a los alumnos. Aunque en el fondo podrían llegar a ser sinónimos, lo cierto es que la denominación más usual es la de variable endógena y variable exógena, respectivamente. La primera no es otra que aquella variable económica cuya evolución y/o comportamiento depende de otras, mientras que la segunda es lo contrario. (no dependencia). No obstante, este enfoque parece ser más un supuesto que una propiedad. En otras palabras, mientras se tienen experimentos plenamente con
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"De los modelos ARDL - Primera Parte" (Traducción)

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La siguiente es una traducción al español del post originalmente publicado por D.Giles en su blog "Econometric Beats" ; la cual se publica sólo con fines académicos: "Modelos ARDL [Rezagos Distribuidos]- Parte I He prometido, durante demasiado tiempo, proveer una entrada sobre los modelos ARDL y pruebas de campo. Bueno, por fin llegó la hora de hacerlo! "ARDL" significa modelo "Autoregresivo de Rezagos Distribuidos". Los modelos de regresión de este tipo han estado en uso durante décadas, pero en tiempos más recientes han demostrado  proporcionar un vehículo muy valioso para probar la presencia de relaciones de largo plazo entre series de tiempo económicas.
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La multicausalidad y la insuficiencia de la causalidad lineal: Aspectos preliminares

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1. Muchas veces se nos enseña que toda situación, hecho o fenómeno tiene una causa, una razón por la cual ocurrió. Pero no siempre se hace la precisión que esta causa debe ser considerada en sentido abstracto y no en sentido específico. Esta última idea puede interpretarse como una única o sola causa de dicha situación, y en consecuencia, al encontrar tan solo una causa que explique una situación, hecho o fenómeno, se suele tener por terminado el análisis de causalidad. Y acto seguido, se procede a establecer un diagnóstico, conclusión y recomendación.  2. Ahora bien, diversas especialidades más técnicas, desde este enfoque, no se contentan con encontrar una causa, sino que tratan de buscar todas las causas posibles, a fin de identificar cual es la causa única, mediante un sistema de descarte. Este tipo de análisis es mucho mejor que el anterior, sin embargo no reconoce que es posible que la combinación de diversas causas es la verdadera explicación a un problema específico. Si b
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