La teoria economica y en particular la economia matematica establece la existencia de funciones de utilidad de un conjunto de preferencias ordenadas o con un preorden sobre los numeros reales. De esta manera la econometria se aplica a datos cualitativos que tienen un ordenamiento subjetivo, y que da respuesta a grupos en estudio o muestras representativas de una poblacion en observacion.
El mal aliento puede ser analizado desde la perpectiva anterior y se pueden establecer pruebas de hipotesis de datos cualitativos que tienen un ordenamiento.


La Doctora Eva Medina Moral en su obra "MODELOS ECONOMÉTRICOS
E INFORMACIÓN ESTADÍSTICA" Obtenida de internet, escribe


UTILIDADES DE LOS MODELOS ECONOMÉTRICOS
El modelo econométrico tiene tres utilidades principales:
• Análisis estructural: cuantificación de las relaciones que entre el periodo
analizado ha existido entre las variables implicadas, a través del conocimiento
del signo y valor de los parámetros estimados. Es decir, sirve para conocer
como inciden en la endógena variaciones de las variables explicativas.
• Predicción: Dados unos valores a futuro para las variables explicativas, y
conociendo la expresión matemática que relaciona las variables explicativas y
la variable endógena, es posible predecir los valores que tomará a futuro la
variable objeto de estudio.
• Simulación o evaluación de políticas: Efectos que tienen sobre la endógena
diferentes estrategias que se planteen de las variables explicativas. Por
ejemplo si analizamos las ventas de una empresa en función de los precios del
producto y del nivel de gasto realizado en publicidad, podríamos estar
interesados en analizar cuanto incrementarían las unidades vendidas si se
mantienen los precios fijos y se incrementa el gasto en publicidad en un
porcentaje determinado.
En general, el modelo econométrico es una herramienta de análisis que ayuda en la
toma de decisiones tanto a nivel económico en general (macro) como en el ámbito de
la dirección de empresas (micro).

CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS ECONOMÉTRICOS
Existe una tipología amplia de modelos econométricos en función de distintas
clasificaciones:
Según el tipo de datos de las variables utilizadas en el modelo:
• Series temporales: los datos pueden corresponder a los valores de una
variable en el tiempo. Estos pueden tener frecuencia, diaria, semanal, mensual
o anual. Así podemos analizar las cotizaciones en bolsa diarias, los índices de
predio al consumo mensuales, los datos anuales del PIB de un país, etc.
• Series de corte transversal: los valores corresponden a distintos sujetos para
un mismo momento del tiempo. En este caso se trataría de series del tipo de
consumo de diferentes familias, inversión de distintas empresas, paro en
diferentes provincias, etc.
Según el momento del tiempo al que hacen referencia se distingue entre:
• Modelos estáticos: cuando el subíndice i hace referencia al mismo momento
del tiempo o al mismo individuo económico tanto para la endógena como para
todas las explicativas.
• Modelos dinámicos: cuando están involucradas las variables en diferentes
puntos del tiempo. Así si estoy analizando la variable endógena consumo,
utilizaré como variable explicativa la renta de ese mismo periodo, pero también
podría utilizar la renta del año pasado, ya que mis decisiones de compra las
tomaré en función de lo que pude ahorrar el año pasado. Al incluir variables en
distintos momentos del tiempo podemos hablar de modelos dinámicos.
Según el número de variables endógenas que se desee explicar:
• Modelos uniecuaciones: únicamente existe una variable endógena.
• Modelos multiecuacionales: existen varias variables endógenas que deseamos
explicar, algunas de las cuales pueden ser a su vez variables explicativas de
otras ecuaciones.
Según la transformación de los datos que se realice:
• Modelo en niveles: las variables aparecen expresadas en unidades de medida.
• Modelo en tasas de variación: las variables aparecen expresadas como
incrementos. Cuando una variable la expreso en vez de en niveles en
incrementos estoy eliminando la tendencia. Al introducir las variables en niveles
puedo encontrar un mayor número de variables explicativas aparentemente
correctas, ya que es más fácil encontrar variables explicativas que tengan la
misma tendencia que la endógena. Pero eso no significa que esas variables
sean las que realmente son causas explicativas de los cambios de la
endógena. Por ello, al eliminar la tendencia de las variables exijo más al
modelo, es decir, tengo en cuenta las variables que son realmente “causa”.
• Modelo en logaritmos. El modelo básico de regresión lineal permite únicamente
trabajar con relaciones lineales. Pero no todas las variables tienen porque estar
expresadas a través de una relación lineal. Cuando estimo un modelo
unicamente con una variable endógena y una explicativa lo que trato es de
encontrar la línea que mejor me recoja la información suministrada por ambas
variables.
FASES PARA LA ELABORACIÓN DE UN MODELO ECONOMÉTRICO
Las principales etapas que hay que cubrir en un modelo econométrico se pueden
resumir en las cuatro siguientes:
Especificación: Esta etapa comprende tanto la determinación del tema objeto de
análisis como la definición de las variables explicativas que se incluirán en el modelo.
• Selección del tema objeto de análisis. Este puede ser del campo de la
economía, la gestión de empresas e incluso temas sociales no estrictamente
económicos.
• Selección de las variables explicativas más importantes, la cual se realiza a
través del:
o Análisis de los antecedentes económicos: a través de las teorías
económicas encuentro aquellas variables que a nivel general influyen
de una manera importantes sobre la variable endógena
o Análisis de los antecedentes econométricos: búsqueda de modelos
similares a la materia objeto de análisis en libros y revistas sobre
econometría.
o Propio conocimiento del investigador.
Estimación: consiste en el cálculo del valor de los parámetros a través de la ayuda de
un programa informático (Eviews). Para realizar esta fase es necesario previamente
haber realizado una búsqueda y depuración de datos. Es necesaria la obtención de
datos suficientes, homogéneos y actualizados".

Aparte de lo comentado por la Doctora en econometria Eva Medina Moral le añadimos los modelos econometricos para evaluar datos cualitativos y generar politicas de salud, educacion, economia o ciencias sociales en general, al respecto:

Hemos aplicado la econometria a datos cualitativos en la educacion en lo referente a los problemas de la enseñanza aprendizaje de la matematica a niveles de educacion media, modelos que se pueden extender a la educacion superior, hemos aplicado la econometria a datos cualitativos sobre la afeccion del mal aliento o halitosis en una muestra representativa de la UNAH VS (Universidad Nacional Autonoma de Honduras del Valle de Sula).
Tambien hemos hecho aplicaciones cualitativas a la demografia. En general la econometria aplicada a los datos cualitativos ordenados generan interesantes evaluaciones sobre pruebas de hipotesis para este tipo de datos.
En breve y cuando el sistema de redDOLAC me lo permita estaremos enviando imagenes al respecto.



Los Invito a estudiar el Postgrado de "ECONOMETRIA APLICADA A LAS CIENCIAS SOCIALES"
Este es un de los postgrados cuya iniciativa es reconocida por la UNESCO IESALC (Instituto Internacional de Educacion Superior para America Latina y el Caribe.

Tambien el Postgrado es una iniciativa reconocida por la RUIVEP (Red de Universidades Inclusivas Virtuales Educa Peru)

De Ustedes atentamente.
Jose Salomon Perdomo Mejia
Rector del CIMES e IICES