Nunca ha sido muy claro para mí qué distingue a la econometría de la estadística. Mi comprensión inicial era que la estadística se centra en los datos mientras que la econometría siempre parte de la teoría. ¿Pero es eso todo? ¿En qué se diferencian las dos disciplinas?
Gelman y Hill y su libro "Data Analysis Using Regression and Multilelve/Hierarchical Models" es el único libro de Estadística que he visto que trata sobre causalidad en un entorno observacional.
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La econometría es estadísticas realizadas por econometristas. Más seriamente: cada vez que haces una prueba de hipótesis, comienzas con algún tipo de hipótesis, es decir, teoría, lo mismo con muchas otras cosas en estadísticas. Muchas investigaciones médicas comienzan con teoría y no tienen nada que ver con la economía.
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Las estadísticas son matemáticas que se utilizan en todas partes. La econometría es una aplicación de estas matemáticas y tiene como objetivo predecir métricas económicas a partir de datos económicos. Es como preguntar cuál es la diferencia entre matemáticas y física...
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Si a cada estadístico se le obligara a ser un experto economista, podría valer la pena considerar esta pregunta.
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Vemos variaciones de esta pregunta en muchas disciplinas: ¿Cuál es la diferencia entre estadísticas y biostadística? ¿Cuál es la diferencia entre estadísticas y psicometría? Hay una gran cantidad de teoría y método comunes que sustentan todo esto, pero muchas disciplinas, incluida la econometría, tienen su propio enfoque, áreas de énfasis y formas de abordar los temas.
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Los dos problemas que preocupan especialmente a los econometristas son (a) la estimación de efectos causales en situaciones donde no hay un experimento controlado y (b) series temporales y autocorrelación. Mis observaciones de los econometristas en la práctica sugieren que a menudo comienzan con los datos disponibles, hacen una gran cantidad de intentos diferentes para producir un resultado, encuentran uno que pasa sus pruebas estadísticas y luego racionalizan una explicación teórica sobre por qué ese fue un enfoque sensato.
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@Henry Siento que esa crítica de "comenzar con los datos disponibles, hacer un gran número de intentos diferentes para producir un resultado, encontrar uno que pase sus pruebas estadísticas, y luego racionalizar una explicación teórica de por qué esa fue una aproximación sensata" es bastante despectiva, o se puede decir de cualquier campo que utilice estadísticas. Como en todos los campos, la buena investigación no hace esto, y desafortunadamente la mala investigación sí lo hace. ¿Cuál es realmente el punto que estás tratando de hacer aquí? Además, incluso en áreas donde esto sucede, como en la macroeconomía, se entiende que tu modelo está construido...
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...para ser internamente consistente con los datos, pero esos suelen estar enfocados en modelos económicos teóricos, y se entiende que el enfoque está en el modelo y en demostrar que es internamente consistente con los datos. En otros campos, como la microeconomía aplicada, esa afirmación es simplemente falsa: el modelo estadístico se deriva de una comprensión ingeniosa de los detalles institucionales (como encontrar un instrumento válido) o de la obtención de buenos datos. La investigación econométrica también puede ser teórica con una aplicación limitada por parte de esos investigadores, por lo que no está claro cómo se aplica.
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Respuesta cínica: los organismos de financiación involucrados.
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@doubled: Viene de la experiencia personal de los proyectos de investigación econométrica que he encargado, desafiando y escuchando las explicaciones de las decisiones que toman los investigadores.
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@Tim "La econometría es estadística realizada por econometristas" puede sonar como una tautología segura, pero no lo es. He escuchado a muchos economistas decir que intentan aplicar la econometría pero enfáticamente no son econometristas, reservando el último término para aquellos que se especializan en econometría, especialmente aquellos que realizan investigaciones originales sobre ella.