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Regresión
Modelo estadístico que describe y cuantifica la relación entre una variable dependiente (Y) y una o varias variables explicativas (X). Así, permite estimar efectos, contrastar hipótesis y, en ciertos casos, realizar predicciones.
La regresión es una herramienta central de la econometría para representar, mediante una ecuación, cómo cambia una variable económica cuando varían una o más variables que la explican. En términos prácticos, se plantea una relación entre Y (lo que se quiere explicar) y X (los factores explicativos), incorporando un término de error que recoge lo no observado y el ruido de los datos.
Además, la regresión no se limita a «dibujar una línea»: se utiliza para estimar parámetros (coeficientes) y darles interpretación económica, por ejemplo, como efectos marginales bajo determinadas condiciones. Por ello, una parte clave es traducir una pregunta económica a una especificación concreta (qué variables entran, con qué transformación y con qué supuestos).
Para qué se usa (y qué exige)
La regresión se emplea para tres fines frecuentes: explicar relaciones, contrastar hipótesis y predecir. Sin embargo, para que el resultado sea útil, hay que revisar si el modelo está bien planteado y si los supuestos son razonables, porque un buen «ajuste» no garantiza conclusiones correctas.
En consecuencia, en econometría se presta mucha atención a problemas como la omisión de variables relevantes, la endogeneidad, la multicolinealidad o la heterocedasticidad, ya que pueden distorsionar la interpretación de los coeficientes. Asimismo, se recurre a diagnósticos, pruebas estadísticas y, cuando corresponde, a estrategias de identificación para acercarse a relaciones causales.
Por último, la regresión puede ser lineal o no lineal, y puede aplicarse a distintos tipos de datos (corte transversal, series temporales o panel). De este modo, el método concreto se adapta al contexto, al objetivo y a la calidad de la información disponible.