Un modelo economico es un conjunto de relaciones que describen el comportamiento de los humanos en sus procesos de produccion distribucion y consumo, considerando que los recursos productivos, financieros y humanos son escasos, las decisiones se basan en la asignacion optima de tales recursos. Las relaciones o ecuaciones pueden ser deterministas (exactas) o aleatorias. En el caso de modelos económicos y administrativos, la teoría sugiere los tipos generales de funciones que podrían ser apropiadas para la resolución de los problemas que motivaron el proceso de estimación, así como las variables que deben aparecer en cada ecuación (tales como los determinantes de oferta, demanda, producción, costos, etc.) y el tipo de relación que existe entre las variables independientes y las dependientes constituyen algún modelo. La teoría económica generalmente no establece la forma funcional.

Las variables especificadas en la formulación de un modelo económico y administrativos pueden ser endógenas o predeterminadas. Las endógenas son aquellas cuyas magnitudes quedan determinadas dentro del sistema analizado en este caso lo más probable es que se trate de un sector, industria o mercado y sobre las cuales los agentes económicos tienen en el mejor de los casos un control limitado. Las variables predeterminadas pueden ser exógenas, o bien endógenas rezagadas en el tiempo. Los modelos de decisión se aplican en diferentes estados de la naturaleza con sus respectivos cursos de acción o estrategias que generan matrices de resultados; situaciones que estudiaremos en los temas siguientes de este libro. Para recordar que los modelos que no tienen incorporada la variables aleatoria “error” (diferencia entre la teoría y la realidad caen dentro de la investigación de operaciones y aquellos que involucran la variable aleatoria error se estudian dentro de la econometría. Estos modelos son herramientas para el líder de la empresa en su proceso de selección de la mejor decisión que cumpla con los objetivos de eficiencia organizativa y maximización del proceso productivo mediante el aumento de la productividad y en consecuencia de la competitividad. Consideramos los modelos deterministas en donde el error o la diferencia entre la teoría y la realidad es nula, y en este caso los modelos deterministas son un caso particular de los modelos estocasticos y los modelos de la econometría se escoge el modelo de decisión que tenga el error más pequeño. Dentro de los modelos deterministas se encuentran los de programación lineal y no lineal que involucra la programación entera, la programación binaria, la programación mixta, y otros modelos no lineales. Estas herramientas matemáticas se aplican con la investigación de operaciones.

LA ECONOMETRÍA EN LA ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

El término “Econometría” fue acuñado en 1930 para dar nombre a una sociedad científica “la Econometric Society” integrada por partidarios de la aplicación de métodos cuantitativos a la Economía, que crean la revista Econométrica como vehículo de investigaciones teórica y aplicadas que, a medio plazo, proporcionaron los fundamentos del cuerpo metodológico de la actual Econometría. Desde un punto de vista etimológico el término proviene de economía y medida, evidenciando la vocación cuantitativa del naciente campo científico. Los métodos econométricos son muy utilizados en la actualidad en la empresa, especialmente en las siguientes áreas:

b. MERCADOTECNIA E INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

Básicamente la econometría se utiliza en la investigación de mercados en los pronósticos de la demanda (comportamiento futuro del consumidor), en los pronósticos de la oferta (comportamiento futuro de la competencia) y en los análisis del equilibrio del mercado en donde la oferta se iguala a la demanda para encontrar sistemas de precios que permitan los mejores cursos de acción en diferentes estados de la naturaleza, aspectos que estudiaremos con detalle en los próximos capítulos de este libro.

En los análisis de la mercadotecnia se utilizan variables cualitativas ligadas a los gustos y preferencias del consumidor, y en las preferencias de la competencia ligada al control de calidad total, sin embargo las variables cualitativas se pueden cuantificar. Además en los análisis de las preferencias se aplican también los modelos econométricos en variables ficticias o variables enteras positivas como formas de ordenamiento de las preferencias. Se analiza el comportamiento subjetivo de la competencia y similarmente de los consumidores. Los aspectos cuantitativos involucran análisis demográficos o modelos que estudian el comportamiento de la población.

c. MERCADOS FINANCIEROS

Se analiza en modelos econométricos el comportamiento del crédito, la oferta monetaria, la demanda monetaria, el comportamiento del cuasidinero y en general el comportamiento de los mercados de dinero, mercados de capitales ligado a las acciones, bonos y otros productos financieros .. y en especial las medidas y políticas monetarias del Banco Central de Honduras y su impacto en la oferta monetaria, demanda monetaria y en particular los análisis de la inflación.

d. DISEÑO DE ESTRATEGIAS

Se refiere a las aplicaciones de la econometría en los cursos de acción o estrategias de la empresa considerando los diferentes estados de la naturaleza. En los capítulos siguientes de este libro explicamos con detalle este tipo de modelo que generan matrices de resultados en donde las filas son los cursos de acción o estrategias de la empresa y las columnas son los estados de la naturaleza.

En la mayoría de las ocasiones el fin de la Econometría en la Empresa suele ser la predicción, siendo las técnicas más utilizadas:

e. REGRESIÓN Y AJUSTE DE TENDENCIAS

Esta situación se refieren a modelos que involucran la variable tiempo en sus análisis, se aplica el método de los mínimos cuadrados y los análisis de la función de probabilidad F (FISHER) , la T (t estudiante) y la chi cuadrado, todos ellos involucrados en el análisis del error entre la teoría y la realidad. Sin embargo estos modelos de tendencia algunas veces presentan problemas de autorregresión, por lo tanto si presentan este problema es necesario aplicar los métodos Autorregresivos o los métodos ARIMA.

f. MODELOS ARIMA

Modelos Autorregresivos Integrados y Promedios Móviles. Un modelo tiene autorregresividad si la variable dependiente del modelo se relaciona con el error (se obtiene de la diferencia entre el modelo teórico y la realidad), El método de los mínimos cuadrados (El valor minimo obtenido de la suma de las diferencias entre le modelo teórico y la realidad, dicha diferencia elevada al cuadrado). El indicador de Durbin y Watson establece cuanto existe el problema de autocorrelacion. El método de los mínimos cuadrados para estimar los parámetros del modelo no funciona en condiciones de autocorrelacion, por esa razón se debe de corregir el problema, es decir los parámetros del modelo en condiciones de autocorrelacion son sesgados. Para su corrección existen los métodos de la máxima verosimilitud, el método de “cochrane – orcutt”, “Prais- Winsten” y los métodos ARIMA que incorporan a los modelos Autorregresivos de orden n, los promedios móviles.

g. MODELOS ARCH

Los modelos ARCH son un aporte a las ciencias económicas y administrativas de Robert F. Engle (1942- ), economista estadounidense y coganador del Premio Nobel de Economía de 2003. ARCH (heteroscedasticidad condicional autorregresiva), que para predecir la volatilidad futura se apoya en patrones de variación conocidos. Los modelos ARCH, en versiones especializadas, se aplican hoy con profusión (gran extensión) en el mundo de la banca y las finanzas para determinar el precio de acciones y la evaluación de los riesgos implícitos en las diferentes modalidades de inversión.

A Engle se le reconoce el haber desarrollado métodos estadísticos empleados por economistas y analistas financieros para el registro y seguimiento de datos económicos complejos, integrando variables volátiles. Los modelos económicos derivados de las innovaciones de Engle se consideran hoy esenciales para pronosticar tendencias económicas y determinar los precios y riesgos asociados a acciones y otros activos. Durante la década de 1980 Engle se dedicó a perfeccionar el método conocido como análisis de series de tiempo, aplicado por los economistas para el seguimiento y estudio de un conjunto de variables económicas a lo largo del tiempo. Concretamente, se ocupó del problema de la volatilidad (inestabilidad en los precios de los productos financieros de los mercados de dinero y de capitales). Las técnicas estadísticas por entonces al uso trataban las variables volátiles , como los precios de las acciones, como constantes, por mucho que estas variables fluctúen con frecuencia diarias o semanales.

Engle compartió el Premio Nobel de 2003 con el economista británico Clive W.J. Granger, (1934- ) su antiguo colega en la Universidad de California. Granger fue reconocido por su propia labor de tratamiento de variables en análisis de series de tiempo.