(Meta-)Erros Tipo I e II

De Netter, Marks R. An Applied Statistician’s Creed (publicado em Journal of the Royal Statistical Society, Series C, v.45, n.4, vem a tabela mais engraçada da Estatística (até agora, para mim).

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Agora imagine os erros tipo I e II sobrepostos nesta divertida tabela. ^_^

Demanda por ingressos de futebol (exemplo para aula de Econometria)

Este é um post sem maiores pretensões. É apenas um exemplo de variáveis instrumentais em Econometria para ser usado em sala de aula. O objetivo é discutir o uso de uma variável instrumental com base em uma amostra de países que fez parte de uma matéria jornalística sobre o preço dos ingressos de futebol no Brasil, lá em 2013.

A matéria apresenta uma tabela interessante que nos dá a possibilidade de pensar em uma estimativa de curva de demanda por ingressos de futebol. Há diversos problemas importantes. Primeiro, o preço médio do ingresso parece (embora não esteja claro) ser mensal. Segundo, a amostra não parece ser nada aleatória, mas motivada por algum critério que desconhecemos. Terceiro, não sei se os valores em reais foram ajustados para as inflações do Brasil e dos respectivos países cujos dados formam a tabela.

Mesmo assim, vou tentar ilustrar o problema econométrico aqui. Trata-se do fato de que temos apenas a quantidade vendida (portanto comprada) de ingressos (a cada mês), logo, temos o ponto de equilíbrio das curvas de oferta e de demanda. Como obter uma curva de demanda a partir disto? Precisamos de um instrumento que desloque apenas a curva de oferta, o que nos ajudaria a identificar a curva de demanda.

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Assim, procurei algo que geralmente impacta apenas a oferta. Escolhi a precipitação média anual de chuvas. A idéia é que as preferências dos consumidores não seriam afetadas pelo mau tempo, mas a oferta de ingressos sim (estou supondo que os clubes baixarão os preços de venda para atraírem mais consumidores em dias chuvosos).

Pode não ser o melhor instrumento do mundo (e este é um bom debate para outro dia), mas como a idéia é só ilustrar o método em sala de aula (terei que gastar um pouco mais de tempo em sala, claro), aí vai o resultado utilizando o bom e velho Gretl.

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Observamos uma elasticidade-preço unitária, o mesmo valendo para a elasticidade-renda. O resultado é bastante limitado (além do que eu disse lá em cima, há o fato de termos apenas 16 observações…), mas poderemos ver em sala de aula que o teste de sobre-identificação (o teste de Sargan) nos diz que o instrumento utilizado está ok.

Eu sei que não é o melhor exemplo de economia do futebol que alguém poderia fazer, mas como exemplo para uma aula de variáveis instrumentais (cuja utilidade estou longe de ter explicado aqui, eu sei), até que ficou um exemplo simpático.

Demanda por selos raros

A Ciência Econômica é tão cheia de opções para pesquisas interessantes que nunca consigo deixar este blog morrer, a despeito da baixa audiência (uns quatro interlocutores, creio). Veja, por exemplo, este texto, mostrando que há demandas a serem estimadas por aí. Demandas que nem sempre nos ocorrem…

Como um colecionador – que parou há algum tempo – de selos, nada poderia me deixar mais curioso. Aliás, há algo sim. Eu gostaria de ver se existe uma estimação de demanda similar para revistas da Marvel antigas (Ebal, RGE, Abril). Eis um tema que me deixa sempre curioso.

Conspirações

Boa pergunta de Thomas Sowell:

Every time oil prices shoot up, there are cries of “greed” and demands by politicians for an investigation of collusion by Big Oil. There have been more than a dozen investigations of oil companies over the years, and none of them has turned up the collusion that is supposed to be responsible for high gas prices.

Now that oil prices have dropped big time, does that mean that oil companies have lost their “greed”? Or could it all be supply and demand — a cause and effect explanation that seems to be harder for some people to understand than emotions like “greed”?

No mínimo, você tem que pensar no assunto antes de cair de braços abertos no colo das teorias conspiratórias sobre “as grandes corporações malvadas”.

Claudio

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Os Dez Mandamentos da Econometria Aplicada

Peter Kennedy os apresenta em um texto magistral:

1- Use teoria econômica e bom senso;
2- Faça a pergunta certa;
3- Saiba o contexo dos fenômenos; (ou seja, conheça o teu objeto)
4- Verifique os dados;
5- Não venere a complexidade;
6- Examine com muito cuidado os seus resultados;
Corolário: os resultados devem resistir o teste da risada (ou seja, se mostrados a uma pesssoa, ela deve ser capaz de segurar a gargalhada)
7- Saiba os riscos de data mining;
Corolário: não cultue R2, nem 0,05% de significância.
8- Esteja preparado para ceder;
Corolário: não cultue as recomendações do livro-texto
9- Não confunda significância estatística com significância econômica;
10- Admita a baixa robustez das suas regressões.

Tem mais: obteve o sinal “errado”? veja aqui o que fazer.
Via Marginal Revolution

Leo.

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