Terminologia Econometria - Adrian Alvarez

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Terminología Econométria.
Mínimos Cuadrados. Método por el cual se busca minimizar la suma de cuadrados de la diferencia que hay entre las variables dependientes y la variable independiente (residuos) de tal forma que la regresión lineal no presentara problemas de heteroscedasticidad, multicolinealidad y autocorrelación en los residuos. Con los minimos cuadrados Se asume linealidad en los estimadores, no así en las variables bajo estudio.Los estimadores de los mínimos cuadrados ordinarios describen la ecuación de una línea recta, y por tanto describen una ecuación de grado uno o lineal
Modelo Logit, Logistic y Probit 
Los coeficientes del logit indican la cantidad de cambio esperado en el logaritmo natural de los “odds” cuando hay una unidad de cambio en la variable independiente con las otras variables del modelo constantes.
Los coeficientes de la logistic indican la cantidad esperada de cambio en la razón de los “odds” con cada unidad de incremento de la variable independiente.
Los coeficientes del probit indican la tasa de cambio en la probabilidad, la que es un tanto complicada de interpretar, pues queda en función de la variable normal estándar 
Modelo general de regresión multiple
Ye : B0 + B1Xi1 + B2Xi2 + BkXki + ei
Ye : Variable que se estima en el modelo (Var Dependiente)
B0: Efecto común en la regresión (Valor constante), intercepto sobre el vector origen que se compone de la multiplicación sobre la marginalidad de B y un vector de unos.
Bk: Efecto marginal en la regresión (Cuanto variara el valor en el modelo, dependiendo la cantidad de la variable respectiva X)
Xki: Variable temporal que sirve para calcular Ye.
e: Error estimado del modelo
i : Numero de las variables temporales n:1,2,3
k : Numero de variables explicativas K:1,2, 3, … k (Variables independientes)
El error es la parte del modelo que estima un ajuste para el mayor acercamiento del (Censo).
e : Y – Ye 
Inferencia estadística. 
Sirve para la previsión de cualquier situación basado en un modelo estadístico de un grupo de datos ya que no se cuentan con todos los datos siempre y sería imposible obtenerlos (Censo), es decir, que ayuda a formar hipótesis para poder ejercer decisiones correctas basadas en una predicción estadística. 
Tipos de datos. (transversales, Series de tiempo, Datos Panel.) Se obtienen bajo esquemas experimentales de distintas fuentes de información.
Fuentes de información Encuestas, conteos, censos, datamining, big data, etc. Las características de estas fuentes de información, es que se necesita un diseño de muestreo, cuestionarios, captura y codificación de los datos, y procesamiento de ellos para su análisis. 
Modelo de regresión de datos panel.
Modelo que supone una combinación entre efectos temporales (Corte transversal) y en el tiempo; Esto permite un análisis en la intercepción de ambos efectos, es decir, encuentra efectos fijos diferenciales en individuos y en tiempo con respecto a la marginalidad de las variables independientes.
* El análisis de regresión con datos de panel sirve para distinguir efectos fijos en individuos y en tiempo, para encontrar los efectos diferenciales en individuos y el tiempo con respecto al intercepto, y efectos aleatorios para encontrar los efectos diferenciales en individuos y el tiempo con respecto a las pendientes*
Formula datos de Panel.
Yeit = Boit + B1X1it + B2X2it… BkXkit + eit
Yeit: Variable que se estima en el modelo (Var Dependiente)
Bo: Efecto común en la regresión (Valor constante), intercepto sobre el vector origen que se compone de la multiplicación sobre la marginalidad de B y un vector de unos.
Bit: Efecto marginal en la regresión (Cuanto variara el valor en el modelo, dependiendo la cantidad de la variable respectiva X)
Xit: Variable temporal y en el tiempo registrada que sirve para calcular Yit.
e: Error estimado del modelo
k:Numero de variables Explicativas. K:1,2, 3, … k (Variables Independientes)
i: Numero de las variables temporales n:1,2, 3, … n
t: Numero de las variables en el tiempo t:1,2, 3, … t	
Los efectos fijos.
Efectos fijos en la constante, temporal o de tiempo: 
Yit = Boi + B1X1it + B2X2it… BkXkit + eit o Yit = Bot + B1X1it + B2X2it… BkXkit + eit
Donde dependiendo del tiempo o de los datos temporales se buscará la variación de los mismos con respecto al valor constante. Es imposible tomar las 2 al mismo tiempo ya que ambas variables B0 son constantes y habría un error matematico.
Los efectos aleatorios.
Efectos aleatorios en la constante, temporal o de tiempo: 
Yit = Boi + B1X1i + B2X2i… BkXki + eit o Yit = Bot + B1X1t + B2X2t… BkXkt + eit
Estos buscan la diferencia que se genera en la pendiente con respecto a los datos temporales y los de tiempo.