10 Componentes de un Buen Proyecto de Investigación en Econometría

  1. Educación
  2. Economía
  3. Econometría
  4. 10 Componentes de un Buen Proyecto de Investigación en Econometría

Libro Relacionado

Econometría para tontos

Por Roberto Pedace

A continuación se presentan los diez componentes que debe incluir en cualquier proyecto de investigación en econometría. No importa cuáles sean los detalles específicos de su tarea en la clase, probablemente se espera que usted desarrolle un tema, reúna datos, use software de econometría para completar el análisis e interprete sus hallazgos.

Presentar el tema y plantear la pregunta principal de interés

Los primeros párrafos de su trabajo de investigación deben proporcionar una descripción interesante de su tema. Esta sección es importante porque capta la atención de sus lectores o los aburre desde el principio.

La sección introductoria de su proyecto de investigación debe incluir los dos componentes siguientes, en este orden:

  • Explicación del tema
  • Descripción de su enfoque

Discutir la relevancia e importancia de su tema

La sección introductoria del documento también debe motivar el tema para que los lectores aprecien la importancia del tema y sus hallazgos.

El primer párrafo de su sección introductoria debe proporcionar una explicación básica de su pregunta de investigación para despertar el interés del lector, y usted debe continuar en el segundo párrafo con un argumento más profundo sobre la importancia y relevancia del tema.

Revisión de la literatura existente

Es probable que otros investigadores hayan examinado el tema de su trabajo (o algo estrechamente relacionado), así que una sección de su trabajo debe revisar otra investigación sobre el tema. La extensión de esta sección depende de la cantidad de investigación previa que se haya completado sobre su tema, pero usted debe planear una revisión de la literatura de dos a cuatro páginas.

Esta sección debe colocarse inmediatamente después de introducir el tema y describir brevemente su contribución en la introducción, pero antes de comenzar a entrar en los detalles de su modelo y datos.

En la sección de revisión de la literatura, concéntrese en resumir, resaltar las fortalezas y señalar las debilidades de la investigación anterior. A menos que el objetivo de su trabajo sea replicar o actualizar un estudio existente con nuevos datos, es probable que desee centrarse en una de las debilidades de la literatura anterior que pretende abordar su propio trabajo econométrico.

Describir el marco conceptual o teórico

Una de las características que diferencia a la investigación aplicada en econometría de otras aplicaciones del análisis estadístico es una estructura teórica que soporta el trabajo empírico. En otras palabras, la estructura teórica de su conocimiento de economía se enfatiza en la econometría (y debe justificar la conexión entre sus variables dependientes e independientes) en lugar de enfocarse sólo en el ajuste estadístico entre variables.

Al aprovechar sus vastas reservas de sentido común y usar una teoría económica sólida, usted puede llegar a conclusiones metódicas sobre qué variables son independientes y pueden ser utilizadas para explicar su resultado de interés.

Explicando su modelo econométrico

Después de desarrollar la estructura teórica de su modelo, necesita conectarla con su enfoque empírico (es decir, su método de análisis y observación estadística), que se conoce formalmente como su modelo econométrico.

La teoría económica guía su elección de variables dependientes e independientes. En este punto, sin embargo, se debe explicar y justificar cualquier característica de especificación del modelo econométrico (registros, funciones cuadráticas, variables cualitativas dependientes, etc.) que no sean abordadas directamente por el marco conceptual.

Discutir el método o métodos de estimación

Debido a que la estimación generalmente asume que ciertas condiciones estadísticas se mantienen, pasar de su modelo econométrico a la estimación puede no ser del todo sencillo.

Los problemas de estimación derivados de un fallo de uno (o más) de los supuestos del modelo clásico de regresión lineal (CLRM) son comunes en la investigación econométrica aplicada. Si el modelo empírico tiene problemas potenciales, como la multicolinealidad o la heterosquedaticidad, debe describir la fuente, discutir cómo pueden verse afectados sus resultados y explicar cómo abordará las complicaciones.

Proporcionar una descripción detallada de sus datos

Sus resultados econométricos son tan buenos como los datos usados para estimar su(s) modelo(s). Dé una descripción detallada de los datos que utiliza. Aborde estos temas:

  • Cómo se adquirió el conjunto de datos y su(s) fuente(s)
  • La naturaleza de los datos (sección transversal, serie temporal o panel)
  • El período de tiempo cubierto por los datos
  • Cómo y con qué frecuencia se recopilaron los datos
  • El número de observaciones presentadas
  • Si se rechazaron algunas observaciones y por qué
  • Estadísticas de resumen (medias, desviaciones estándar, etc.) para cualquier variable utilizada en su(s) modelo(s) econométrico(s).

Aproximadamente un párrafo de su trabajo de investigación debe describir el contenido de los datos y convencer a los lectores de que su uso es razonable para su pregunta de investigación. En uno o dos párrafos adicionales, utilice estadísticas de resumen cuantitativo para persuadir a los lectores de que los datos son confiables y de alta calidad.

Construir tablas y gráficos para mostrar los resultados

La mayoría de los proyectos de investigación econométrica implican la estimación de numerosas variaciones de modelos relacionados. Después de elegir qué resultados son más importantes y relevantes para abordar su pregunta de investigación, es necesario organizarlos de manera concisa.

Una tabla útil contiene típicamente estimaciones de varios modelos diferentes pero relacionados. Puede ayudar a convencer a los lectores de que sus resultados son sólidos, o puede conducir a una discusión sobre por qué son sensibles a los cambios en las especificaciones.

Interpretación de los resultados reportados

Los lectores pueden perder de vista los detalles relacionados con la especificación de su modelo econométrico, la escala de las variables y otros aspectos que influyen en la interpretación de sus resultados.

No basta con informar de los resultados econométricos; también es necesario descifrar los resultados para sus lectores. El elemento más importante en la discusión de sus resultados es la evaluación de la significación y magnitud estadística de las principales variables de interés (las más importantes para abordar la cuestión de la investigación).

Algunas de sus variables pueden ser más difíciles de entender (porque, por ejemplo, se miden en registros, o el modelo es no lineal), por lo que necesita proporcionar una interpretación de las estimaciones del coeficiente para sus lectores.

Resumiendo lo que aprendió

La conclusión de su proyecto de investigación debe sintetizar sus resultados y explicar cómo están conectados con su pregunta principal.

Cuando resuma su trabajo, comience explicando lo que hizo en su análisis. Luego discuta lo que descubrió y las implicaciones de esos descubrimientos. Finalmente, exprese algunas limitaciones de su investigación (sin ser demasiado crítico) y haga algunas sugerencias para futuras investigaciones sobre el tema.

Asegúrese de evitar estos errores comunes al sacar sus conclusiones:

  • Centrarse en variables con coeficientes que son estadísticamente significativos incluso cuando la magnitud de su efecto sobre la variable dependiente es insignificante (casi ningún efecto).
  • Ignorar variables con coeficientes estadísticamente insignificantes, particularmente cuando este hallazgo contradice creencias o expectativas previas.

Leave a Reply