Curso de microeconomia

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La varianza, al igual que la desviación típica, es un concepto muy utilizado en estadística que no siempre resulta sencillo de entender o aplicar. Se trata de una medida de dispersión que, en un conjunto de datos, indica cuan alejados se encuentran los valores respecto a la media o promedio, esto es, las diferencias que, en promedio, tiene cada elemento del conjunto con respecto a su media (o promedio).

Aunque puede sonar complicado, y en cierta forma lo es, Excel cuenta con una función específica que nos puede ayudar a calcular la varianza de cualquier conjunto de cifras. Se trata de la función VAR y se expresa de la siguiente forma:

El funcionamiento de esta fórmula es muy sencilla. La función VAR nos permite calcular la Varianza en función de una muestra. Basta con pasarle un conjunto de números como parámetros (hasta un máximo de 30). Excel calculará por nosotros la varianza del conjunto.

¿Y cómo se calcula el promedio?

La media se obtiene habitualmente sumando los diferentes valores de los números y dividéndolos entre el número total de elementos que tenemos. Así, por ejemplo, si tenemos 3 números diferentes, podremos hallar la media sumando cada uno de los valores y dividiendo entre 3, de la siguiente manera:

Sin embargo, sacar la media o promedio en Excel es todavía más sencillo ya que existe una función específica para esta finalidad. Se trata de la función PROMEDIO (AVERAGE, en inglés) y se expresa de la siguiente forma:

valor1; [valor2, ...])

Es decir, para calcular la media entre diferentes números solo debemos insertar la función PROMEDIO y pasarle los diferentes valores dentro de la función. Automáticamente Excel calculará el valor promedio de los diferentes valores. Si por ejemplo tenemos cuatro valores diferentes y los ponemos en las primeras cuatro celdas (A1, A2, A3 y A4), la función que usaremos será la siguiente:

¿Qué es Econometría?

La econometría es una rama de la economía que utiliza métodos matemáticos y estadísticos junto con la programación lineal y la teoría de juegos para analizar, interpretar y hacer predicciones sobre sistemas económicos. Pero entender la econometría con esta idea ha sido un proceso largo donde han participado varios expertos en economía.

Por ejemplo, Ragnar Frish consideraba la econometría como la unión de la estadística, las matemáticas y la teoría económica. Por otro lado, para Klein, su principal objetivo era dar contenido empírico al razonamiento a priori de la economía.

En cambio, Carlos Sabino lo estableció como un término que designa la aplicación de las técnicas matemáticas y estadísticas a la resolución de problemas de la economía.

¿Para qué la utilizamos?

La finalidad de la econometría es explicar una variable en función de otras, por ello se establecen modelos econométricos que permiten añadir las especificaciones necesarias para comprobar resultados empíricamente. Para ello primeramente se define un modelo en el cual se recogen las variables y los parámetros estructurales que las vayan a acompañar, así como las ecuaciones y su formulación matemática

Después se procede a verificar y contrastar la información que arroja el modelo sometiéndolo a unos contrastes estadísticos para cuantificar en términos estadísticos su validez. Por último, se aplica el modelo para el fin con el que se ha construido, lo que permite realizar análisis estructurales, predecir valores futuros de las variables económicas, simular distintas posibilidades de las variables exógenas, es decir, las que afectan al dato que queremos obtener y simular valores óptimos de variables instrumentales de política económica y de empresa.

Entonces, ¿qué es la microeconomía?

La microeconometría es la rama de la econometría que permite modelizar, desde un punto de vista optimizador y estocástico, las decisiones individuales de los agentes así como las relaciones que se establecen entre ellos. En este sentido, la microeconometría podría definirse como aquella parte de la econometría que permite estimar y contrastar hipótesis sobre el comportamiento microeconómico de los agentes.

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