FUNDAMENTOS DE ECONOMETRÍATEMA II:

TIPOS DE DATOS Y TIPOLOGÍAS DE MODELOS

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Actualmente el marco general en el que una organización lleva a cabo su actividad se caracteriza por una alta dinamicidad y cambios permanentes.

Ante estas circunstancias resulta imperante realizar un seguimiento continuo del entorno en el que operan, a efecto de reducir el nivel de incertidumbre y facilitar la toma de decisiones con el claro objetivo de ajustarse a tales cambios.

La herramienta mas adecuada para alcanzar este objetivo es el Análisis de Datos

Importancia del Análisis de Datos

Elaboración de un Modelo Econométrico

Fase 1

• Especificación

Fase 2

• Estimación

Fase 3

• Validación

• UtilizaciónFase 4

4

Financiero Tesorería

Ventas y Márketing

Compras y “Supply Chain”

Producción Almacenes

Recursos Humanos

Datos

Información

Conocimiento

Decisiones

En todos ellos se produce:Ámbitos habituales de gestión

Fase 1

• Especificación: Planteamiento del problema

Fase I: Especificación

• ¿Cuál es el objetivo de análisis?• ¿Qué datos obtener? • ¿Cómo y dónde y con qué frecuencia?• ¿Qué formato? ¿Cómo y con qué aplicación? • ¿Cómo se procesa, depuran y utilizan para el

análisis? ¿Dónde se almacenan?

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Hay que dar respuesta a todas estas interrogantes

Fase 2

• Especificación: Fuente de información

1. Fuente de Información PRIMARIA: Se obtiene a partir de una investigación como la aplicación de encuestas.

2. Fuente de Información SECUNDARIA: La información está elaborada y se encuentra disponible

Análisis de datos y elaboración de un modelo

INTERNACIONAL• Publico: Fondo Monetario:• Privado: EUROMONITOR

NACIONAL• Público: INE y Banco de España

PROPIO DE LA EMPRESA:

Fuente de información secundaria

Variable o Serie de datos

¿Qué es una Serie de Datos?: Entenderemos por serie de datos cualquier conjunto de datos relativos a una misma variable.

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La definición de las variables:depende de la dimensión Espacio-Tiempo

Temporal

Series temporales

Transversal

Series de Corte transversal

Escala cualitativa o categóricas

Escala Nominal

Escala Ordinal

Escala Cuantitativa

Discreta

Continua

Escala de Medición

DATOS BRUTOS: LA MATERIA PRIMA

• Pueden contener errores• Características no formales• Su formato no se adecúa al

tratamiento por las herramientas informáticas

• Su orden puede no ser correcto y tampoco sirve para el análisis

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Los datos “brutos” (en origen) deben ser procesados y almacenados correctamente para su

posterior análisis

CUIDAR LA RECOPILACIÓN DE DATOS

• Forma en la que los datos son– Obtenidos– Medidos– Recogidos– Procesados

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Tiene un importante

efecto específicos al analizar los

datos

CONDICIONES PARA PRESENTAR DATOS PROCESADOS Y LISTOS

PARA EL ANÁLISIS Cada variable forma una

columna,Cada observation forma una fila

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Transformaciones de las Variables:

Niveles

Flujos

Stocks

Saldos

Tasas de crecimiento

Inter-período

Inter-anual

Número Índices

Simples

Compuestos

Fase 1

1. EXPLORATIRIO: Examinar las características de la variables, solucionar problemas procedente de la recogida de los datos1. Variables Cualitativas:

1. Frecuencia Absolutas y Relativas2. Gráfico de Barras

2. Variables Cuantitativas: Medidas de Tendencia Central: 1. Media Aritmética2. Mediana3. Medidas de Dispersión:

1. Desviación Típica y coeficiente de Variación

Especificación: Presentación de la variable a analizar

Fase 2

Estimación y Análisis

1. INTERDEPENDENCIA: Estudia la relación entre dos o más variables1. Variables Cualitativas

1. Tablas de Contingencia2. Variables Cuantitativas

1. Diagrama de Dispersión2. Coeficiente de Correlación3. Modelo de regresión Lineal

RESUMEN:QUÉ REQUIERE EL ANÁLISIS DE DATOS

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Datos / Estadística

Software

Aplicaciones

Las empresas guiadas por análisis y datos rigurosos….. (I)

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Ofrece mejores predicciones

Visión del experto en

selección de información

Agregación de la información con técnicas

estadísticas

Mejores predicciones

Las empresas que toman decisiones basadas en datos rigurosos ofrecen mejores resultados

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Análisis Exploratorio Descriptivo de variables cualitativas:Si se desea analizar una variable de este tipo una distribución de frecuencias y un diagrama de barras es suficiente para tener una clara idea de las características de esa variable.

1. Distribución de Frecuencias: informa sobre los valores concretos que adopta una variable y sobre el número (y porcentaje) de veces que se repite cada valor

2. Diagrama de Barras

Tasas de crecimiento

Inter-período

Inter-anual

Permite comparar el valor de una serie respecto de un período precedente

Análisis Simple (descriptivos) de las variables cuantitativa

Número Índices

Simples

Compuestos

Permite analizar la senda evolutiva de una magnitud respecto de una período o una unidad económica conocida como base

Analiza la senda evolutiva de una única magnitud

Analiza la senda evolutiva de una única un conjunto de magnitudes simultáneamente

Análisis descriptivo de las variables cuantitativa

Estadísticos descriptivos de las variables cuantitativa

Para analizar este tipo de variable se aplica las medidas de tendencia central y de dispersión así como gráficos que señalan la forma de distribución.

1. Media Aritmética: suma de todos los valores divididos por el número de observaciones.

2. Mediana. A diferencia de lo que ocurre con la media, la mediana es insensible a los valores extremos y por tanto es preferible a la media cuando la variable es asimétrica.

3. Varianzas: Medida de dispersión que se obtiene como el promedio de las diferencia cuadráticas de una variables respecto de su media

4. Mínimo: Valor más pequeño5. Máximo: Valor más pequeño

Estadísticos descriptivos de las variables cuantitativa

VENTAS DE UNA EMPRESA MULTINACIONAL